Google представила Gemini 4 Argon — фронтир-модель с лимитом вывода 1M токенов

Google представила новую фронтир-модель Gemini 4 Argon. Она создана для глубоких рассуждений в сложных и длительных рабочих процессах: в реальной разработке ПО, корпоративных задачах вроде юриспруденции и финансов, а также в кибербезопасности. Пока модель раскатывают ограниченно — доступ к ней получают доверенные киберзащитники в рамках программы Fairwind.

Компания объясняет поэтапный запуск осторожностью: Google участвует в добровольном процессе правительства США по доступу к модели до релиза и постепенно расширяет круг пользователей. К разработчикам, компаниям и обычным пользователям Argon планируют вывести «как можно скорее», после доработки защитных механизмов.

Внутри Google

Argon уже используют во внутренних процессах Google. По данным компании, тысячи сотрудников отмечают его сильные стороны в специализированных задачах по коду, глубоких исследованиях и качестве письма. Модель помогает быстрее строить и оптимизировать инженерные процессы.

• В квантовых исследованиях Argon оптимизировал ресурсы подпрограмм (кубиты × гейты) и побил опубликованный базовый результат на 40% за считаные минуты.
• Агенты на базе Argon проанализировали телеметрию дата-центров Google и применили оптимизации памяти, освободив более 300 TiB, с оценкой экономии от 500 TiB до 1 PiB.
• Агенты Argon занимаются миграцией кода C/C++ на Rust — от десятков тысяч строк в библиотеках вроде re2 и libgav1 до более чем 800K строк для ядра Zircon в Fuchsia OS.

Для libgav1 агенты Argon заменили 32K строк SIMD-кода, проведя множество экспериментов с профилированием и изучив вывод компилятора. Итог — безопасный по памяти видеодекодер, который работает в 2,7 раза быстрее Rust-порта при идентичном видео на выходе.

Длинные задачи и бенчмарки

Лимит вывода модели вырос до 1M токенов — против прежних 64K. По замыслу Google, такой запас позволяет модели глубже рассуждать и генерировать сотни тысяч токенов за один проход, решая сложные задачи за раз.

На бенчмарке DeepSWE v1.1, измеряющем работу в реальных длинных задачах разработки, Argon показал 77,9%. Модель лидирует в Vals Index, оценивающем экономический эффект в финансах, коде, 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%. На LVBench, тесте на понимание длинных видео, модель показала 91,7%.

Кибербезопасность

Argon обучали для защиты в кибербезопасности: модель умеет самостоятельно находить, проверять и закрывать критические уязвимости в ПО. Доверенным защитникам и внутренним командам Google модель выдадут без киберограничений, чтобы они могли использовать её полный потенциал.

Компания Wiz уже применяет Argon в инициативе Scan for Good. В ранней демонстрации модель нашла критическую уязвимость, раскрывавшую чувствительные персональные данные в медицинском ПО, которым пользуются больницы по всему миру, — предыдущие фронтир-модели её пропустили. На CWE-bench v1 Argon делит первое место с результатом 68%.