Google представила Gemini 4 Argon для сложных задач и кода

Google представила Gemini 4 Argon — новую передовую модель, рассчитанную на длинные цепочки рассуждений и сложные рабочие процессы. Сначала доступ к ней получают доверенные специалисты по кибербезопасности в рамках программы Fairwind. Компания объясняет это поэтапным подходом к выпуску передовых возможностей: она участвует в добровольном процессе доступа к моделям до релиза с правительством США и будет расширять доступ постепенно, собирая отзывы и дорабатывая ограничения. По словам Google, Argon уже используется во внутренних задачах: тысячи сотрудников применяют его в специализированном программировании, исследованиях и написании текстов. Одна из главных технических особенностей — увеличенный лимит выходных токенов до 1 млн за один проход, тогда как раньше было 64 тыс. Это даёт модели больше пространства для глубоких размышлений и генерации очень длинных решений в одной траектории. Для разработчиков это означает, что модель может удерживать контекст и последовательно решать многошаговые задачи, которые раньше приходилось разбивать на части. Google приводит примеры внутреннего применения. В квантовых вычислениях Argon помог оптимизировать пространственно-временные ресурсы подпрограмм и обошёл опубликованный базовый результат на 40% за несколько минут. Агенты на базе Argon проанализировали телеметрию профилирования и нашли оптимизации памяти в дата-центрах Google, освободив более 300 ТиБ, а после полного внедрения ожидается экономия от 500 ТиБ до 1 ПиБ. Ещё один сценарий — миграция кода C/C++ на Rust: от десятков тысяч строк в библиотеках вроде re2 и libgav1 до более 800 тыс. строк в ядре Fuchsia Zircon. Для libgav1 агенты заменили 32 тыс. строк SIMD-кода, проведя серию профилируемых экспериментов и изучение вывода компилятора, чтобы получить безопасный Rust, который компилятор векторизует автоматически. В итоге декодер видео стал безопасным по памяти и работает в 2,7 раза быстрее Rust-порта при идентичном видео, приближаясь к оптимизированному C++. Модель также показывает сильные результаты в прикладных задачах. Google заявляет, что Argon устанавливает новый state of the art на DeepSWE v1.1 (77,9%), который измеряет реальные длинные задачи программной инженерии. Кроме кода, модель лидирует в Vals Index, оценивающем экономический эффект в финансах, программировании, юриспруденции и налогах, а также в Vals Finance Agent v2 и Harvey's Legal Agent Benchmark. На AutomationBench от Zapier Argon занял первое место с результатом 51,3%. Отдельно отмечается понимание визуальной информации: на LVBench для длинных видео модель показала 91,7%. Для разработчиков и компаний Google объявила стартовую цену: 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных, кэшированные входные токены — со скидкой 95% от цены входных. Пока это ограниченный релиз для киберзащитников; более широкий доступ для разработчиков, предприятий и потребителей обещают позже. Практический смысл в том, что Argon нацелен на сценарии, где нужно долго рассуждать, работать с большим объёмом кода или документов и выполнять многошаговые действия, а не просто отвечать на короткий запрос.