Компания Google DeepMind представила новую передовую нейросетевую модель Gemini 4 Argon, предназначенную для выполнения сложных многоэтапных задач. Анонс состоялся 30 сентября, при этом основной упор в функциональности сделан на работу в сферах разработки программного обеспечения, защиты кибербезопасности и корпоративного анализа данных.
Масштабируемый лимит вывода данных
Ключевым техническим новшеством модели стало значительное увеличение лимита генерации: теперь Gemini 4 Argon способна выводить до 1 миллиона токенов в рамках одного запуска. Для сравнения, предыдущие поколения нейросетей Gemini ограничивались показателем в 64 000 токенов. Увеличение этого параметра позволяет модели удерживать контекст при выполнении протяженных задач, требующих последовательного рассуждения, что исключает необходимость разбиения крупных проектов на фрагменты или принудительного сокращения ответов.
Google позиционирует новинку как инструмент для «долгосрочных» операций, таких как полный аудит кодовых баз или комплексное сопровождение проектов по миграции программного обеспечения. В отличие от стандартных моделей, ориентированных на быстрые ответы на короткие запросы, Argon спроектирована для работы над процессами, требующими сохранения контекста на протяжении всей цепочки вычислений.
Практическое применение и внутренняя интеграция
По заявлениям разработчиков, компания уже активно применяет Argon в собственных инженерных подразделениях и инфраструктурных отделах. Среди реализованных сценариев использования:
- Миграция устаревшего кода C и C++ на язык Rust. В частности, это коснулось ключевых медиабиблиотек и более 800 000 строк кода ядра Fuchsia Zircon.
- Оптимизация видеодекодера с открытым исходным кодом libgav1. После перехода на Rust при поддержке ИИ производительность компонента выросла в 2,7 раза при сохранении идентичности выходных данных.
- Анализ телеметрии парка серверов. Использование агентов Argon позволило найти методы оптимизации памяти, которые высвободили более 300 терабайт пространства, с прогнозируемой экономией ресурсов до 1 петабайта.
В области кибербезопасности модель также продемонстрировала высокую эффективность. В рамках инициативы «Scan for Good» совместно с компанией Wiz, нейросеть обнаружила критическую уязвимость в широко используемом медицинском программном обеспечении, которую не смогли выявить предыдущие версии frontier-моделей.
Условия доступа и этапы развертывания
На данный момент Gemini 4 Argon недоступна для пользователей бесплатной версии Gemini. Google внедрила поэтапную стратегию запуска, обусловленную высокими вычислительными требованиями и необходимостью строгого контроля безопасности. Первыми доступ получили специалисты по киберзащите через программу Fairwind.
В дальнейшем планируется открытие доступа для сторонних разработчиков через платные API, а также для подписчиков тарифа Google AI Ultra. Сроки расширения географии и аудитории запуска пока не уточняются, равно как и стоимость API-запросов. Данный анонс состоялся вскоре после выпуска моделей GPT-6 Sol и Luna от компании OpenAI в сентябре.
