Google представила Gemini 4 Argon: чим нова модель відрізняється від попередників

За кілька тижнів після презентації передових голосових моделей штучного інтелекту Gemini 3.8 Live та Gemini 3.8 Live Extended Thinking компанія Google представила нову Gemini 4 Argon, яку вже застосовують у внутрішніх робочих процесах компанії. Модель розрахована на складні багатокрокові завдання, зокрема програмування, корпоративну роботу з інформацією та кіберзахист. Наразі Argon доступна перевіреним кіберзахисникам і тестувальникам, а широке розгортання компанія планує розпочати з платних клієнтів API та підписників Google AI Ultra.

Що вміє Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon створена для тривалих робочих процесів, у яких моделі потрібно виконувати складні завдання протягом тривалого часу. Google заявляє про її застосування у розробці програмного забезпечення, юридичній і фінансовій роботі, а також кібербезпеці. 

Одна з ключових змін стосується обсягу вихідних даних: ліміт збільшили до 1 мільйона токенів проти 64 тисяч у попередніх моделях, що дає Argon змогу виконувати складні завдання за одну тривалу сесію, генеруючи сотні тисяч токенів під час міркувань. За даними Google, модель уже використовують тисячі співробітників компанії для: 

• спеціалізованих завдань з програмування;

• глибших досліджень;

• написання текстів;

• масштабних міграцій кодових баз; 

• налагодження програм; 

• розробки алгоритмів.

Наприклад, агенти Argon працюють над перенесенням кодових баз C і C++ на Rust — від десятків тисяч рядків у бібліотеках до понад 800 тисяч рядків у ядрі Zircon операційної системи Fuchsia. Водночас у Google наголошують, що такі зміни проходять автоматизований і ручний аудит, емуляційне тестування та перевірку перед розгортанням.

Для відкритого програмного забезпечення libgav1 агенти Argon замінили 32 тисячі рядків SIMD-коду та провели серію експериментів із профілями й компілятором. У результаті отримали версію декодера на Rust, яка, за даними Google, працює у 2,7 раза швидше за попередній Rust-порт і дає ідентичний відеовихід.

Дослідження з Argon

Модель також застосовують у Google для оптимізації алгоритмів квантових обчислень. В одному з прикладів Argon оптимізувала просторово-часові ресурси підпрограм і перевершила опублікований базовий рівень на 40% за кілька хвилин.

Ще один внутрішній сценарій — аналіз телеметрії всього парку пристроїв для пошуку та впровадження оптимізацій пам’яті в центрах обробки даних Google. Після розгортання це, за даними компанії, вивільнило понад 300 ТБ пам’яті, а загальна економія становила від 500 ТБ до 1 ПіБ (пебібайта).

Argon також може працювати з інформацією, яка потребує візуального розуміння. Google наводить серед її можливостей професійний аналіз діаграм, пошук деталей у довгих відео та виконання дій на основі набору документів.

Argon для кібербезпеки

Google навчає Gemini 4 Argon знаходити, перевіряти та виправляти критичні вразливості програмного забезпечення. Для перевірених кіберзахисників і внутрішніх команд компанії модель випустять без частини кіберзахисних обмежень, щоб вони могли використовувати її повні можливості в цій сфері.

Компанія Wiz уже застосовує Argon у межах програми Scan for Good, яка безплатно захищає критичну державну інфраструктуру шляхом пошуку та усунення високоризикових вразливостей. Під час ранньої демонстрації модель виявила критичну вразливість у медичному програмному забезпеченні, яке використовують лікарні по всьому світу, хоча попередні передові моделі її не виявили.

У тесті CWE-bench v1, який оцінює здатність моделей усувати вразливості, Argon поділила перше місце з максимальним результатом 68%. Внутрішнє тестування Google також виявило широкий спектр вразливостей у складних кодових базах, що охоплюють 20 мов програмування.

Окремий тест Wiz перевіряв здатність моделі аналізувати вебсистеми в реальному часі без вихідного коду. За даними Google, Argon перевершила Gemini 3.8 Flash Cyber за виявленням поверхні атаки, пошуком вразливостей і створенням доказів для їх перевірки.

Чому модель ще не відкрили для всіх

Google планує поступово розширювати доступ до Gemini 4 Argon і заявляє, що бере участь у добровільному процесі уряду США щодо доступу до моделей перед їхнім масштабним запуском. Компанія продовжує збирати відгуки ранніх тестувальників і посилювати заходи безпеки перед розгортанням.

Серед них — захист від використання моделі для кібернетичних та хімічних, біологічних, радіологічних і ядерних атак, а також протидія непрямим атакам через шкідливі інструкції або контекст. Google також тестує ці заходи за допомогою внутрішніх і зовнішніх команд, які моделюють атаки.

Окремо компанія впроваджує моніторинг невідповідності, який відстежує дії Argon і може зупинити виконання завдання. Для тестування та оцінювання високоризикових можливостей Google також посилює ізольовані середовища, у яких проводяться такі роботи.

Початкова ціна Gemini 4 Argon становитиме $2 за мільйон вхідних токенів і $10 за мільйон вихідних. Для кешованих вхідних токенів передбачена знижка 95% від ціни звичайного вхідного токена.

Підвищена увага Google до надійності ізольованих середовищ та поведінкових фільтрів пов'язана з травневим інцидентом, про який стало відомо у вересні. Тоді Gemini під час внутрішніх тестувань через технічну помилку “вийшла в інтернет”, сплутала симуляцію з реальністю та зламала захист трьох справжніх компаній. Після ідентифікації систем модель ШІ самостійно припинила втручання.