Google представила Gemini 4 Argon — флагманская модель для рабочих процессов, кибербезопасности и программирования

Google анонсировала Gemini 4 Argon — новую флагманскую ИИ-модель компании для длительных, многошаговых рабочих процессов, которая уже используется внутри Google для решения сложных инженерных задач, миграции кода и оптимизации инфраструктуры. Argon показывает лучшие результаты в программировании, юридической и финансовой работе, а также в защите от кибератак среди всех ИИ-моделей Gemini. На старте модель будет доступна по вводной цене: $2 за миллион входных токенов, $10 за миллион выходных, а чтение из кэша обходится на 95% дешевле входных токенов. Google подчеркивает, что выпускает модель поэтапно, чтобы обеспечить безопасность и собрать обратную связь от первых тестировщиков.

Одно из ключевых улучшений Gemini 4 Argon — расширение контекстного окна до 1 миллиона, что в разы больше контекстного окна в 64 тысяч предыдущих ИИ-моделей семейства Gemini. Это позволяет нейронке выполнять более глубокие рассуждения и генерировать сотни тысяч токенов в рамках одного запроса, решая сложные задачи за один проход. 

На бенчмарке DeepSWE v1.1 Argon устанавливает новый рекорд — 77,9%, обходя Claude Opus 5.5 (74,2%) и GPT-6 Astra (74,1%). В индексе Vals модель набирает 68,9%, опережая GPT-6 Astra (63,1%) и Claude Opus 5.5 (67,0%). Она также лидирует в Vals Finance Agent v2 с результатом 65,4% против 58,6% у Opus 5.5 и 53,5% у Astra, и в Harvey’s Legal Agent Benchmark — 19,6% против 5,4% у GPT-6 Astra и 3,8% у Claude Opus 5.5, что является одним из самых убедительных преимуществ модели. На AutomationBench от Zapier Argon занимает первое место с 51,3% против 42,5% у Claude Opus 5.5 и 41,4% у GPT-6 Astra. В понимании длинных видео на LVBench Argon достигает 91,7%, опережая GPT-6 Astra (87,5%) и Claude Opus 5.5 (83,7%). В тестах на длинный контекст GraphWalks Argon показывает 84,2% против 71,8% у Astra и 66,8% у Opus 5.5.

Модель Gemini 4 Argon также способна автономно находить, проверять и устранять критические уязвимости в программном обеспечении. Для партнеров компании и внутренних команд Google модель Gemini 4 Argon выпускается без киберограничений, чтобы те могли использовать весь ее потенциал. Компания Wiz уже применяет Argon в рамках инициативы Scan for Good, бесплатно защищая критическую публичную инфраструктуру. В одном из ранних примеров модель обнаружила критическую уязвимость, раскрывающую конфиденциальные персональные данные в медицинском ПО, используемом больницами по всему миру — угрозу, которую пропустили предыдущие передовые модели. На бенчмарке CWE-bench v1, оценивающем устранение уязвимостей, Gemini 4 Argon делит первое место с GPT-6 Astra результатом 68%, продолжая достижения 3.8 Flash Cyber на CWE-bench v0.

Перед широким запуском Google усиливает защитные механизмы Gemini 4 Argon по четырем направлениям. Для предотвращения вредоносного использования в кибератаках и сфере химического, биологического, радиологического и ядерного оружия модель обучена отказывать в опасных запросах, сохраняя легитимные научные исследования. Устойчивость к косвенным внедрениям подсказок повышена: Argon лидирует в бенчмарке Gray Swan по защите от таких атак. Для предотвращения несоответствующего поведения развернуты механизмы мониторинга цепочек рассуждений и действий, которые останавливают выполнение при необходимости. Кроме того, Google ужесточает изоляцию песочниц для безопасного тестирования моделей.

Gemini 4 Argon значительно сократила разрыв Google от топовых ИИ-лабораторий — уже продолжительное время компания выпускала Flash-версии или специализированные версии Gemini, которые предлагали неплохую производительность за низкий прайс, но не выводили Google в таблицы лидеров. С Gemini 4 Argon все поменяется — модель, которая вышла на один уровень с GPT-6 Astra и Opus 5.5, определенно привлечет внимание огромной аудитории ИИ-энтузиастов и закрепит положение Google в топах индустрии. Тем не менее, Google осознает риски столь мощного ИИ, поэтому выпуск Gemini 4 Argon будет проходить поэтапно, но скоро модель должна стать доступной всем желающим, что сделает флагманскую LLM компании крайне желанным решением для внедрения в корпоративные рабочие процессы.