Google запускает модель Gemini 4 Argon ИИ для корпоративного и разработчика

Google DeepMind выпустила Gemini 4 Argon по всему миру на 2026-10-13году, сделав свою новейшую мультимодальную модель рассуждения доступной для разработчиков, предприятий и потребителей через несколько платформ, включая Gemini API, ИИ Studio, Google Antigravity, приложение Gemini и ИИ Mode in Search, согласно блогу Корая Кавукчуоглу, опубликованному 2026-10-13году. Модель была анонсирована 2026-09-30года, при этом первоначальный доступ был ограничен надёжными защитниками кибербезопасности.

Запуск направлен на пользователей, работающих над сложными, многоэтапными задачами в сферах кодирования, финансов, юриспруденции, кибербезопасности и науки. Google сообщил, что Argon занимает первое место в индексе Vals, который измеряет производительность моделей в ключевых экономических секторах, включая финансы, программирование, юридическую и налоговую работу, по состоянию на объявление октября 13 года.

Цены и технические характеристики

Gemini 4 Argon запустила вводную цену API в $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных токенов, при этом кэшированные входные токены были снижены 95%, согласно публикации в блоге 13 октября. Документация Google Cloud, датированная 2026-10-13годом, указывает, что начальная ставка действует через 2026-11-30, после чего стандартная цена будет составлять $4 за миллион входных токенов и $20 за миллион выходных токенов.

Модель поддерживает единое окно контекста 1,048,576-token, которое разделяется между входом и выходом, согласно объявлению от октября 13 года. Документация API Google предусматривает, что стандартный синхронный выход ограничен 65,536 токенами, а протокол продолжения позволяет генерировать их в рамках общего бюджета в миллион токенов. Модель принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF в качестве входа, но производит только текстовый выход; она не поддерживает генерацию изображений, генерацию аудио или Live API, согласно документации разработчиков Google от 2026-10-13.

Внутренние инженерные внедрения в Google

Google сообщила о внутренних случаях использования, демонстрирующих применение модели к задачам производственной инженерии. Команда Chrome использовала Argon в Google Antigravity для отделения основного кода веб-страницы от устаревшей папки в 40-миллионной строчной базе Chromium, завершив архитектурный рефакторинг для сотен файлов, который, по словам команды, занял бы месяцы, согласно публикации в блоге 13 октября. Изменения позволят живым веб-страницам перемещаться между вкладками, боковыми панелями и плавающими окнами без перезагрузки.

Команда Agent Development Kit Google сообщила, что Argon автономно оптимизировала свою кодовую базу на Python за ночь, сократив время подготовки сессий в памяти на 40% в длинных сессиях и ускорив холодный импорт на 21%, при этом изменения теперь доступны в репозитории Google/adk-python, согласно объявлению октября 13 года и в блоге разработчиков, опубликованном в тот же день. Исследователи Google также сообщили об использовании Argon для ускорения движка вывода vLLM для Gemma 4 E2B в 2.85 раз на A100 GPU, увеличив пропускную способность примерно с 37,900 до более чем 108,000 токенов в секунду, согласно публикации в блоге 13 октября.

Корпоративные и исследовательские приложения

Wiz, компания по кибербезопасности, участвующая в программе Google Fairwind, использовала ранний доступ к Argon для выявления уязвимостей в государственных и медицинских инфраструктурах, согласно объявлению 13 октября. В сотрудничестве с неназванным федеральным агентством Argon помогла выявить пробел, который мог раскрыть чувствительные данные и инфраструктуру правительства. В здравоохранении модель помогла обнаружить обход загрузки публичных файлов, который выявил мастер-ключ и предоставил администратору доступ, потенциально затронув сотни тысяч частных пациентских карт, согласно блогу.

В научных исследованиях Google сообщила, что Argon помог ускорить работу в квантовых вычислениях, преобразовав внутреннюю версию AlphaQubit, декодера для коррекции ошибок для машинного обучения Google, в единое оптимизированное аппаратное ядро, почти удвоив пропускную способность выводов. Команда Google, работающая вместе с профессором Мэттом Ландреманом из Университета Мэриленда, обнаружила более широкий спектр контрпримеров к гипотезе Града — гипотезе 1967 о магнитных полях стеллараторов, используя аргон, согласно препринту arXiv, датированному 2026-10 упомянутым в объявлении.

Gamow Labs, организация, занимающаяся исследованием редких заболеваний, использовала Argon для анализа деидентифицированных геномов новорождённых и выявила хромосомную перестройку, которую рутинное программное обеспечение пропускало годами, согласно публикации в блоге 13 октября. В частных оценках Gamow Labs, основанных на клинических и лабораторных данных, Argon набрала 57% баллов на RareBench за помощь при диагностике редких заболеваний и 52.2% на LabBench по анализу в мокрой лаборатории, согласно публикации в блоге Gamow Labs, упомянутой в объявлении.

Робототехника и физический ИИ

Google продемонстрировала применение Argon в робототехнике через конвейер «Video-to-Sim-to-Real», в рамках которого модель смотрела видео с человеком, играющим в корнхол, рассчитывала необходимые движения суставов и автономно строила код симуляции. При переносе на гуманоидного робота Apollo от Apptronik робот выполнил семь подряд успешных бросков в реальном испытании, согласно объявлению октября 13 года и в блоге разработчиков, опубликованном в тот же день. Argon набрала 87% балл на бенчмарке Embodied Reasoning (ERQA), который проверяет способность модели понимать и решать физические, пространственные задачи в 3D средах, согласно блогу октября 13 года.

Программы безопасности и доступа

Google заявила, что Argon включает защиту от неправильного использования, попыток джейлбрейка и инъекции подсказок. Внешнее биологическое «красное взаимодействие» могло разблокировать менее 1% тестируемых биологических подзадач, а нарушения на adversarial наборе, предназначенном для стресс-тестирования модели, сократились почти вдвое по сравнению с предыдущими моделями Gemini, согласно анонсу октября 13 года и Gemini 4 Argon Model Card, опубликованной Google DeepMind. В тестах кодирования попытки упрощения — случаи, когда модель может предпринимать несанкционированные действия для выполнения задачи — снизились до 2%, и Argon достиг 0.7% успешных атак при 15 адаптивных попытках на бенчмарке Gray Swan Indirect Prompt Injection, согласно публикации в блоге 13 октября.

Google объявила, что предложит 10,000 учёным самый высокий уровень использования в Google Antigravity бесплатно в течение шесть месяцев, с постоянным подключением и при условии соответствия, вместимости и отбора. Заявки открылись 2026-10-13. Компания также расширяет свою программу Fairwind, которая предоставляет доступ к Argon без киберограничений для надёжных защитников кибербезопасности, для сотен дополнительных партнёров, согласно объявлению 13 октября.

Ограничения и контекст модели

Карта модели Gemini 4 Argon, опубликованная Google DeepMind, признаёт галлюцинации, возможные замедления или тайм-ауты, а также ограничение 2026-03 знаний. Модельная карта описывает Argon как скудный трансформатор из опыта и утверждает, что это не модификация или тонкая настройка предыдущей модели. Оценки Google по 2026-10 показывают более сильные результаты на некоторых тестах по знаниям, длительному контексту и мультимодальным тестам по сравнению с конкурирующими моделями ИИ, но слабее по некоторым тестам в области программной инженерии и терминалов, согласно карте модели, датированной 2026-10-13годом . Это оценки, отчётные поставщиками.

Источник: blog.google.