Коли команда тестує масштабний рефакторинг коду чи намагається закрити десятки вразливостей в інфраструктурі, стандартних лімітів контексту зазвичай не вистачає — модель втрачає логіку на середині задачі. Google представила нову флагманську систему Gemini 4 Argon, створену спеціально для складних багатошагових процесів у програмуванні, корпоративному секторі та кіберзахисті.
Що змінилося в архітектурі та лімітах
Головним технічним апгрейдом став стрибок ліміту вихідних токенів до 1 млн токенів на один запис (попередні версії обмежувалися 64 000). Це дозволяє системі утримувати безперервну траєкторію міркувань під час глибокого аналізу великих масивів даних.
На старті розробники встановили ціноутворення: $2 за 1 млн вхідних токенів та $10 за 1 млн вихідних, передбачивши знижку на кешовані вхідні дані. Наразі доступ до моделі відкривають поступово: першими її тестують спеціалісти з кібербезпеки в межах програми Fairwind, а згодом вона з'явиться для платних API-клієнтів та передплатників Google AI Ultra. Подробиці релізу та технічні метрики описані в офіційному анонсі Google.
Практичні результати та внутрішні кейси Google
Копорація вже залучила модель до власних робочих процесів. За допомогою Gemini 4 Argon інженерам вдалося:
- Оптимізувати квантовий алгоритм, перевершивши базовий результат на 40%.
- Вивільнити понад 300 ТиБ оперативної пам'яті після аналізу телеметрії дата-центрів (потенційна економія оцінюється в межах 500 ТиБ — 1 ПіБ).
- Автоматизувати міграцію масивних кодових баз із C/C++ на Rust, включно з ядром Fuchsia Zircon обсягом понад 800 000 рядків.
У бенчмарках модель показала високі результати: 77,9% у тесті на виконання реальних інженерних завдань DeepSWE v1.1 та лідерство у профільних індексах корпоративних завдань.
Автономний кіберзахист без захисних обмежень
Окремим вектором стало застосування моделі для пошуку та виправлення критичних софтверних вразливостей. Платформа безпеки Wiz уже використовує Argon у межах ініціативи Scan for Good для захисту критичної інфраструктури. Під час тестів система виявила небезпечну вразливість у медичному софті, яку раніше пропускали інші frontier-моделі.
Для перевірених фахівців з безпеки та власних команд Google випускає модель без стандартних кіберзахисних обмежень (guardrails), дозволяючи використовувати весь потенціал систем захисту, тоді як загальний публічний доступ розгортатимуть поступово після завершення додаткових етапів red teaming-тестування.
🖋 UAFF — будь в курсі арбітражних інсайтів