Google представила Gemini 4 Argon: быстрое решение для кодинга и финансов

Google анонсировала новую флагманскую нейросеть Gemini 4 Argon, которая заметно расширяет возможности предыдущих версий линейки. Главное нововведение — увеличенный лимит вывода токенов, выросший с 64 тысяч до целого миллиона. Это открывает модели пространство для более глубоких рассуждений при решении сложных многоэтапных задач.

Компания ориентирует новинку на профессиональные сферы: разработку программного обеспечения, финансовую аналитику, юридическую документацию и кибербезопасность. Доступ к модели будет открываться постепенно, начиная с узкого круга партнёров. О точных сроках массового релиза Google пока не сообщает. Разберёмся подробнее, что умеет новая модель и чем она отличается от конкурентов.

Что умеет Gemini 4 Argon

Модель предназначена для длительной работы над масштабными проектами — от написания и переноса кода на другие языки программирования до анализа финансовых показателей и подготовки юридических документов. Помимо текстовых задач, Argon способна анализировать графики и обрабатывать длинные видеозаписи, что расширяет сферу её применения за пределы чисто текстовой работы. Важно понимать: увеличенный лимит в миллион токенов касается именно генерации ответа, а не объёма входных данных, которые можно загрузить в модель для анализа.

По словам главного ИИ-архитектора Google Корая Кавукчуоглу, инженеры компании уже применяют Argon во внутренних проектах — в частности, для переноса крупных кодовых баз на другие языки программирования. Это говорит о том, что модель уже проверена в реальных производственных условиях, а не существует лишь в виде демонстрационных тестов.

Результаты тестирования: где Argon сильнее конкурентов

В сравнительных тестах Google новая модель показала неоднозначные результаты. В задачах на выполнение длительных проектов по разработке программ (DeepSWE v1.1) Argon набрала 77,9%, обойдя GPT-6 Astra (74,1%) и Claude Opus 5.5 (74,2%). В тесте AutomationBench, проверяющем сквозное выполнение рабочих процессов, разрыв оказался ещё заметнее: 51,3% против 41,4% у Astra и 42,5% у Opus. В финансовой аналитике (Vals Finance Agent v2) Argon также лидирует с результатом 65,4% против 53,5% и 58,6% у конкурентов.

Однако в других категориях модель уступает соперникам. В тесте FrontierSWE v2 Argon набрала лишь 55%, тогда как Astra показала 65,5%, а Opus — 62,3%. В Terminal-Bench 4.0 разрыв ещё существеннее: 57,4% у Argon против 66,4% у Opus. Это показывает, что новая модель не является универсальным лидером во всех сценариях, а скорее специализируется на определённых типах задач — прежде всего связанных с длительными многошаговыми процессами.

Кибербезопасность и ограничения доступа

Одна из ключевых особенностей Argon — способность самостоятельно находить, проверять и исправлять уязвимости в коде. В тесте CWE-bench v1 модель набрала 68%, сравнявшись с GPT-6 Astra и опередив Claude Opus (67%). Именно поэтому первыми доступ к модели получат партнёры Google по кибербезопасности в рамках программы Fairwind — они смогут использовать Argon без ограничений на киберзадачи.

Перед открытием широкого доступа Google дорабатывает системы защиты — в частности, механизмы противодействия вредоносным запросам и скрытым инструкциям, которые могут содержаться в сторонних материалах. Для контроля за поведением модели разработана отдельная надзорная система, которая отслеживает ход рассуждений и действий Argon и останавливает её работу, если модель начинает выходить за рамки поставленной пользователем задачи. Это разумная предосторожность, учитывая, что модель с расширенными автономными возможностями теоретически может представлять больше рисков, чем предыдущие версии с более скромными полномочиями.

Стоимость использования через API

На старте цены будут следующими: миллион входных токенов обойдётся в $2, а миллион выходных — в $10. Предусмотрена существенная скидка на повторное использование данных — чтение токенов из кэша обойдётся на 95% дешевле обычного ввода, что может значительно снизить расходы при работе с повторяющимися запросами или контекстами. Впоследствии тарифы вырастут до $4 за входные и $20 за выходные токены соответственно. Срок действия стартовых льготных цен компания не раскрывает, поэтому разработчикам, планирующим интеграцию модели, стоит заложить в бюджет возможное подорожание.

Кому и когда будет доступна модель

Порядок открытия доступа выстроен поэтапно. Сначала модель протестируют избранные партнёры по кибербезопасности, затем Google откроет её для более широкой аудитории — платных клиентов API и подписчиков Google AI Ultra. Обычным пользователям бесплатных версий Gemini доступ, вероятнее всего, откроется в последнюю очередь, как это происходило с предыдущими флагманскими релизами компании.

Для разработчиков и компаний, планирующих переход на новую модель, стоит заранее протестировать текущие рабочие процессы на совместимость с увеличенным лимитом токенов — это может потребовать пересмотра логики обработки длинных ответов в существующих интеграциях. Также разумно заложить в бюджет переходный период с текущими льготными ставками API, поскольку после их отмены стоимость обработки больших объёмов данных вырастет вдвое.

Читайте также:

neuronews.by

Google представила Gemini 4 Argon: быстрое решение для кодинга и финансов

Последние новости: