Google представила Gemini 4 Argon: чем новая модель отличается от предшественников

Через несколько недель после презентации передовых голосовых моделей искусственного интеллекта Gemini 3.8 Live и Gemini 3.8 Live Extended Thinking компания Google представила новую модель Gemini 4 Argon, которую уже используют во внутренних рабочих процессах компании. Модель рассчитана на сложные многоэтапные задачи, в частности программирование, корпоративную работу с информацией и киберзащиту. В настоящее время Argon доступна проверенным специалистам по кибербезопасности и тестировщикам, а широкое внедрение компания планирует начать с платных клиентов API и подписчиков Google AI Ultra.

На что способна Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon создана для длительных рабочих процессов, в которых модели необходимо выполнять сложные задачи в течение длительного времени. Google заявляет о её применении в разработке программного обеспечения, юридической и финансовой деятельности, а также в кибербезопасности.

Одно из ключевых изменений касается объема входных данных: лимит увеличили до 1 миллиона токенов против 64 тысяч в предыдущих моделях, что позволяет Argon выполнять сложные задачи за одну длительную сессию, генерируя сотни тысяч токенов в ходе рассуждений. По данным Google, модель уже используют тысячи сотрудников компании для:

• специализированных задач по программированию;

• проведения углубленных исследований;

• написания текстов;

• масштабных миграций кодовых баз;

• отладки программ;

• разработки алгоритмов.

Например, специалисты Argon работают над переносом кодовых баз на языках C и C++ на Rust — от десятков тысяч строк в библиотеках до более 800 тысяч строк в ядре Zircon операционной системы Fuchsia. При этом в Google отмечают, что такие изменения проходят автоматизированный и ручной аудит, эмуляционное тестирование и проверку перед развертыванием.

Для открытого программного обеспечения libgav1 агенты Argon заменили 32 тысячи строк SIMD-кода и провели серию экспериментов с профилями и компилятором. В результате получили версию декодера на Rust, которая, по данным Google, работает в 2,7 раза быстрее предыдущего Rust-порта и даёт идентичный видеовыход.

Исследования с Argon

Модель также применяют в Google для оптимизации алгоритмов квантовых вычислений. В одном из примеров Argon оптимизировала пространственно-временные ресурсы подпрограмм и превзошла опубликованный базовый уровень на 40% за несколько минут.

Еще один внутренний сценарий — анализ телеметрии всего парка устройств для поиска и внедрения оптимизаций памяти в центрах обработки данных Google. После развертывания это, по данным компании, высвободило более 300 ТБ памяти, а общая экономия составила от 500 ТБ до 1 ПиБ (пебибайта).

Argon также может работать с информацией, требующей визуального понимания. Google указывает среди его возможностей профессиональный анализ диаграмм, поиск деталей в длинных видеороликах и выполнение действий на основе набора документов.

Argon для кибербезопасности

Google обучает Gemini 4 Argon находить, проверять и исправлять критические уязвимости программного обеспечения. Для проверенных кибербезопасников и внутренних команд компании модель будет выпущена без части киберзащитных ограничений, чтобы они могли использовать все её возможности в этой сфере.

Компания Wiz уже применяет Argon в рамках программы Scan for Good, которая бесплатно защищает критически важную государственную инфраструктуру путем поиска и устранения уязвимостей с высоким уровнем риска. Во время ранней демонстрации модель обнаружила критическую уязвимость в медицинском программном обеспечении, которое используют больницы по всему миру, хотя предыдущие передовые модели её не обнаружили.

В тесте CWE-bench v1, оценивающем способность моделей устранять уязвимости, Argon разделила первое место с максимальным результатом 68%. Внутреннее тестирование Google также выявило широкий спектр уязвимостей в сложных кодовых базах, охватывающих 20 языков программирования.

Отдельный тест Wiz проверял способность модели анализировать веб-системы в реальном времени без исходного кода. По данным Google, Argon превзошла Gemini 3.8 Flash Cyber по выявлению поверхности атаки, поиску уязвимостей и созданию доказательств для их проверки.

Почему модель ещё не открыли для всех

Google планирует постепенно расширять доступ к Gemini 4 Argon и заявляет, что участвует в добровольном процессе правительства США по обеспечению доступа к моделям перед их масштабным запуском. Компания продолжает собирать отзывы первых тестировщиков и усиливать меры безопасности перед развертыванием.

Среди них — защита от использования модели для кибернетических, а также химических, биологических, радиологических и ядерных атак, а также противодействие косвенным атакам через вредоносные инструкции или контекст. Google также тестирует эти меры с помощью внутренних и внешних команд, которые моделируют атаки.

Кроме того, компания внедряет мониторинг несоответствий, который отслеживает действия Argon и может остановить выполнение задачи. Для тестирования и оценки высокорисковых возможностей Google также усиливает изолированные среды, в которых проводятся такие работы.

Начальная цена Gemini 4 Argon составит $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. Для кэшированных входных токенов предусмотрена скидка 95% от цены обычного входного токена.

Повышенное внимание Google к надёжности изолированных сред и поведенческих фильтров связано с майским инцидентом, о котором стало известно в сентябре. Тогда Gemini во время внутренних тестирований из-за технической ошибки “вышла в интернет”, перепутала симуляцию с реальностью и взломала защиту трёх реальных компаний. После идентификации систем модель ИИ самостоятельно прекратила вмешательство.