Google официально представила Gemini 4 Argon — свою новую флагманскую модель. Об этом сообщается в блоге Google AI. Модель уже доступна по всему миру: разработчикам и предприятиям — через API в AI Studio и на платформе Gemini, подписчикам Google AI Ultra — в Google Antigravity, а подписчикам AI Ultra и Pro — в приложении Gemini и AI Mode в Поиске.
По словам Google, Argon превосходит другие флагманские модели в задачах, требующих глубокой проработки: программировании, финансах, юриспруденции, кибербезопасности и науке. Модель заняла первое место в Vals Index, который измеряет производительность в таких экономически значимых секторах, как финансы, программирование, право и налоги.
Цена и доступность
Стартовая цена Gemini 4 Argon составляет $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных токенов. Кэшированные входные токены предоставляются со скидкой 95%. Вводная цена действует до 30 ноября 2026 года, после чего составит $4 за миллион входных токенов и $20 за миллион выходных.
Модель поддерживает до 1 млн унифицированных входных и выходных токенов через Gemini API. Для разработчиков доступен платный уровень Gemini API, а подписчики Google AI Ultra могут попробовать Argon в Google Antigravity, AI Studio и Android Studio. Предприятия могут использовать модель в Gemini для бизнеса, через API и в Google Antigravity. Обычные пользователи с подписками AI Ultra или Pro — в приложении Gemini и AI Mode в Поиске.
Применение в инженерии
Google уже использует Argon для решения сложных инженерных задач. В Google Antigravity модель помогла командам увеличить количество агентных отправок кода более чем на 35% и сократить откаты кода почти на треть.
Команда Chrome с помощью Argon разделила обработку веб-страниц и устаревшую папку с функциями браузера объёмом около 6 млн строк кода внутри 40-миллионной кодовой базы Chromium. Это позволило завершить архитектурный рефакторинг сотен файлов за недели вместо месяцев. Для миллиардов пользователей Chrome это откроет возможность перемещать живые веб-страницы между вкладками, боковыми панелями и плавающими окнами без перезагрузки, а также устранит целый класс сбоев браузера.
В проекте Google Agent Development Kit (ADK) Argon работал автономно ночью и предложил оптимизации, которые сократили время подготовки сессий в памяти на 40% для длительных сессий и ускорили холодные импорты на 21%. Изменения уже внесены в репозиторий google/adk-python.
Для открытого пакета квантовой химии xTB исследователи Google с помощью Argon ускорили предсказание молекулярных структур до 2,3 раза, а поиск конформеров — в 1,8 раза. Изменения переданы в официальный репозиторий xTB на GitHub.
Кроме того, с помощью Argon удалось достичь 2,85-кратного ускорения вывода открытых моделей Gemma на A100 через vLLM — с примерно 37 900 до более чем 108 000 токенов в секунду на Gemma 4 E2B при 100% совпадении токенов и без потери качества. Обычно такой процесс занимает месяцы, но здесь он занял несколько дней.
Бизнес- и научные сценарии
Argon сочетает фронтирное рассуждение, глубокое визуальное восприятие, расширенные знания в предметных областях и улучшенные навыки письма. По данным Google, модель отвечает более прямо, меньше повторяется и избегает клише.
В программе раннего доступа предприятия и стартапы уже применяют Argon для анализа документов, продольного анализа данных и интерактивных аналитических сред. Например, модель синтезировала около 50 ГБ данных лидара, векторов GIS, CAD-чертежей и архивов для реконструкции 3D-моделей каньона Чако. В приложении Gemini Argon форматирует папку с контекстом проекта в презентацию для клиента и автоматизирует рассылку. В Isomorphic Labs Argon помогает ускорять исследования в области разработки лекарств, сокращая процесс синтеза сложных PDF и патентов с недель до часов.
В кибербезопасности Google расширяет программу Fairwind Program на сотни новых партнёров. Компания Wiz уже использует Argon в инициативе Scan for Good для защиты критической инфраструктуры. В одном из случаев модель помогла выявить и устранить уязвимость, которая могла привести к раскрытию конфиденциальных данных и несанкционированному доступу к специализированным моделям. В здравоохранении Argon помог обнаружить обход загрузки публичных файлов, который открывал мастер-ключ и доступ администратора, защитив сотни тысяч медицинских записей.
В науке Argon ускорил исследования в квантовых вычислениях, термоядерном синтезе и редких заболеваниях. В квантовых вычислениях модель перевела внутреннюю версию AlphaQubit в оптимизированное аппаратное ядро, почти удвоив пропускную способность вывода. Для подпрограммы arcsin реализация, написанная Argon и формально проверенная в Lean, сокращает пространственно-временные затраты более чем в 100 раз по сравнению с опубликованным базовым уровнем quantum CORDIC.
В термоядерной энергетике команда Google совместно с профессором Мэттом Лэндреманом из Мэрилендского университета обнаружила более широкий класс контрпримеров к гипотезе Града, что даёт сообществу надёжные ориентиры для тестирования кодов моделирования стеллараторов.
В исследованиях редких заболеваний Gamow Labs использовала Argon для анализа деидентифицированных геномов новорождённых с редкими нарушениями развития лёгких. В одном случае модель выявила хромосомную перестройку, которую рутинное программное обеспечение пропускало годами. На внутренних оценках Gamow Labs Argon показал 57% на RareBench и 52,2% на LabBench.
В дизайне ферментов учёные Google с помощью Argon разработали сериновые эстеразы, нацеленные на молекулу 4MU-ацетат. За несколько часов модель собрала данные, выполнила настройку и предложила пять новых конструкций, лабораторные испытания подтвердили их каталитическую активность.
Робототехника и безопасность
В робототехнике Argon показал 87% на бенчмарке Embodied Reasoning (ERQA), который проверяет понимание физических и пространственных задач в 3D-средах. Во внутреннем тесте модель посмотрела видео, как человек играет в корнхол, построила симуляцию и при переносе на гуманоида Apptronik Apollo робот забросил семь мячей подряд. Этот конвейер «видео — симуляция — реальность» сокращает недели ручного моделирования до нескольких часов.
Google также сообщает о мерах безопасности. В рамках Frontier Safety Framework модель прошла оценку по нескольким доменам и получила многоуровневую защиту. Внешний био-редтиминг смог разблокировать менее 1% био-подзадач. На состязательном наборе нарушений стало почти в два раза меньше по сравнению с предыдущими моделями Gemini. Для агентов ввели обучение уважать системные границы и останавливаться для подтверждения перед необратимыми действиями — попытки обхода сократились до 2%. Автоматический монитор несоответствий читает пошаговые рассуждения агента и блокирует нежелательные обходные пути в реальном времени. В бенчмарке Gray Swan Indirect Prompt Injection (IPI) Argon снизил успех атак до 0,7% при 15 адаптивных попытках.
Что это значит
Gemini 4 Argon — это шаг Google к универсальной флагманской модели, которая одинаково доступна разработчикам, предприятиям, учёным и обычным пользователям. Компания делает ставку на длинный контекст в 1 млн токенов и способность решать многошаговые задачи в разных доменах. Стартовая цена и бесплатный доступ для части исследователей могут ускорить adoption, однако долгосрочный эффект будет зависеть от реальной производительности и безопасности модели в продакшене.
Комментарии · 0
Войдите, чтобы участвовать в обсуждении.