Спустя несколько недель после презентации передовых голосовых моделей искусственного интеллекта Gemini 3.8 Live и Gemini 3.8 Live Extended Thinking компания Google представила новую Gemini 4 Argon, которую уже применяют в внутренних рабочих процессах компании. Модель рассчитана на сложные многошаговые задачи, в частности программирование, корпоративную работу с информацией и киберзащиту. На данный момент Argon доступна проверенным киберзащитникам и тестировщикам, а широкое развертывание компания планирует начать с платных клиентов API и подписчиков Google AI Ultra, об этом передают Vesti-UA.net.
Что умеет Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon создана для длительных рабочих процессов, в которых модели нужно выполнять сложные задачи на протяжении долгого времени. Google заявляет о ее применении в разработке программного обеспечения, юридической и финансовой работе, а также кибербезопасности.
Одно из ключевых изменений касается объема выходных данных: лимит увеличили до 1 миллиона токенов против 64 тысяч у предыдущих моделей, что позволяет Argon выполнять сложные задачи за одну продолжительную сессию, генерируя сотни тысяч токенов во время рассуждений. По данным Google, модель уже используют тысячи сотрудников компании для:
- специализированных задач по программированию;
- более глубоких исследований;
- написания текстов;
- масштабных миграций кодовых баз;
- отладки программ;
- разработки алгоритмов.
Например, агенты Argon работают над переносом кодовых баз C и C++ на Rust — от десятков тысяч строк в библиотеках до более чем 800 тысяч строк в ядре Zircon операционной системы Fuchsia. В то же время в Google подчеркивают, 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 дает 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 приводит среди ее возможностей профессиональный анализ диаграмм, поиск деталей в длинных видео 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 киберзащитников и внутренних команд компании модель выпустят без части киберзащитных ограничений, чтобы они могли использовать ее полные возможности в этой сфере.
Компания Wiz уже применяет Argon в рамках программы Scan for Good, которая бесплатно защищает критическую государственную инфраструктуру путем поиска и устранения высокорисковых уязвимостей. Во время ранней демонстрации модель выявила критическую уязвимость в медицинском программном обеспечении, которое используют больницы по всему миру, хотя предыдущие передовые модели ее не обнаружили.
В тесте CWE-bench v1, который оценивает способность моделей устранять уязвимости, Argon поделила 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 обнаружению поверхности атаки, поиску уязвимостей и созданию доказательств для их проверки.
Почему модель еще не открыли для всех
Google планирует постепенно расширять доступ к Gemini 4 Argon и заявляет, что участвует в добровольном процессе правительства США по доступу к моделям перед их масштабным запуском. Компания продолжает собирать отзывы ранних 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 непрямым атакам через вредоносные инструкции или контекст. Google также тестирует эти меры с помощью внутренних и внешних команд, моделирующих атаки.
Отдельно компания внедряет мониторинг несоответствия, который отслеживает действия Argon и может остановить выполнение задачи. Для тестирования и оценивания 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 надежности изолированных сред и поведенческим фильтрам 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 трех настоящих компаний. После идентификации систем модель ИИ самостоятельно прекратила вмешательство.
