Google зробив крок у сфері штучного інтелекту. Компанія представила Gemini 4 Argon , свою нову передову модель, за допомогою якої вона прагне знову конкурувати з найпотужнішими системами, доступними на даний момент. Ця заява з'явилася після кількох місяців, протягом яких компанія, здавалося, втратила деякі позиції через досягнення OpenAI та Anthropic.
Модель розроблена для складних професійних завдань , таких як програмування, кібербезпека або робота з корпоративними знаннями. Згідно з даними, опублікованими Google, Argon відповідає або навіть перевершує конкуруючі бенчмарки в кількох тестах, хоча думки всередині та за межами компанії не зовсім одностайні.
Конкурент для GPT-6 Astra та Claude Opus 5.5
Запуск Gemini 4 Argon має чітку мету: конкурувати з OpenAI та Anthropic . За результатами різних тестів, проведених Google, ця модель випереджає Claude Opus 5.5 та Fable 5.1. У незалежному оцінювачі Artificial Analysis Intelligence Index Argon отримує 53 бали, що відповідає показнику GPT-6 Astra, преміум-моделі OpenAI.
У тесті DeepSWE, який зосереджений на реальній програмній інженерії, Argon досяг результату 77,9% , порівняно з 74,1% для GPT-6 Astra та 74,2% для Claude Opus 5.5. Google також відзначив своє перше місце в індексі Vals, який вимірює економічний вплив у таких сферах, як фінанси, право та оподаткування. А в CWE-bench, оцінці усунення вразливостей, він набрав 68%, розділивши перше місце.
Одним із найвражаючих результатів є зменшення кількості галюцинацій . Згідно з даними Artificial Analysis, показник Gemini 4 Argon становить 15% в AA-Omniscience, тоді як показник GPT-6 Astra підскакує до 50%. Різниця полягає в тому, що Argon частіше відповідає «Я не знаю», коли не впевнений, а не вигадує відповідь. Однак Astra досягає більшої точності в тому ж тесті, тому ці дані потрібно розглядати в контексті.
Технічні можливості: один мільйон токенів та автономний кіберзахист
Однією з найважливіших нових функцій Gemini 4 Argon є його здатність генерувати до одного мільйона токенів в одній відповіді . Для порівняння, токен еквівалентний фрагменту слова, а один мільйон токенів – це приблизно 750 000 слів англійською мовою. Це більш ніж у п'ятнадцять разів більше, ніж попередній ліміт у 64 000 токенів. Завдяки такій великій потужності модель може обробляти завдання, які раніше вимагали розділення на десятки запитів, такі як міграція всієї кодової бази.
Кібербезпека – це ще одна сфера, на якій Google зосередив свої зусилля. Argon здатний знаходити, перевіряти та виправляти недоліки в більш ніж двадцяти мовах програмування, і навіть може аналізувати веб-системи в реальному часі без необхідності доступу до їхнього вихідного коду. Компанія стверджує, що може знаходити критичні вразливості та виправляти їх автономно, подібно до того, що мала на меті зробити модель Gemini 3.8 Flash Cyber для покращення програмування , хоча конкретні деталі її висновків не були оприлюднені, окрім того, що вирішив поділитися Google.
У Google тисячі співробітників вже щодня використовують Argon. Компанія заявляє, що її команди використовують його для дослідницьких та програмних завдань, і що це звільнило понад 330 терабайт пам'яті в її центрах обробки даних. Це практичні приклади, які компанія демонструє, щоб продемонструвати, що це не просто абстрактні цифри, хоча реальний досвід користувачів ще належить побачити.
Обмежений випуск, ціноутворення та сумніви щодо фактичної продуктивності
Незважаючи на ажіотаж у ЗМІ, правда полягає в тому, що майже ніхто поки що не зможе випробувати Gemini 4 Argon . Google обрала поетапне впровадження, починаючи з невеликої групи експертів з кібербезпеки, відібраних за програмою Fairwind. Модель також оцінюється урядом США, що є стандартною процедурою перед запуском систем такого типу. Пізніше вона буде доступна для платних клієнтів API, які вже є передплатниками Google AI Ultra, хоча конкретної дати її загального випуску немає.
Початкова ціна – ще один аргумент Google для залучення компаній. Протягом акційного періоду вхід коштуватиме 2 долари за мільйон токенів, а вихід – 10 доларів за мільйон (приблизно 1,75 євро та 8,75 євро). Після цього комісія подвоїться до 4 доларів та 20 доларів. За даними Artificial Analysis, з цією початковою знижкою вартість завдання буде на 40% нижчою, ніж у GPT-6 Astra.
Не всі новини такі вже й хороші. Bloomberg поспілкувався зі співробітниками Google, які стверджують, що хоча Argon сяє в бенчмарках, він не працює так добре, як очікувалося, в реальних завданнях програмування . Компанія заперечує ці твердження та стверджує, що її команди широко використовують його з хорошими результатами. Ця невідповідність відображає неприємну правду: синтетичні бенчмарки не завжди відповідають щоденній роботі, де репозиторії величезні, залежності недосконалі, а документація обмежена.
Політичний контекст також був важливим. За день до оголошення генеральний директор Google Сундар Пічаї разом із президентом США Дональдом Трампом та іншими керівниками технологічних компаній підписали добровільну угоду про саморегулювання. У документі окреслено аудити та внутрішній контроль за кібербезпекою та біологічними загрозами. Google наполягає на тому, що Argon має прикордонні гарантії та не буде доступний користувачам, доки не забезпечить максимальну безпеку.
Поява цієї моделі відбулася після того, як обіцяний Gemini 3.5 Pro так і не побачив світ. Цей проект страждав від помилок у навчанні та значно відставав від конкурентів, що змусило компанію відмовитися від нього та зосередитися на Argon, який розробляється з липня. Цим кроком Google прагне продемонструвати, що залишається претендентом у гонці за передовий штучний інтелект, хоча в галузі продовжує панувати скептицизм щодо розриву між бенчмарками та реальним досвідом.
