Google презентує Gemini 4 Argon: Революція у світі штучного інтелекту з 1 мільйоном токенів

Технологічний гігант Google представив новітню мовну модель Gemini 4 Argon, яка вражає своїми можливостями: вона здатна генерувати до 1 мільйона вихідних токенів за один робочий цикл. Це значний стрибок порівняно з попереднім лімітом у 64 тисячі токенів, що відкриває нові горизонти для вирішення найскладніших завдань.

За заявою компанії, Gemini 4 Argon розроблена для комплексних, багатокрокових операцій у таких критично важливих сферах, як розробка програмного забезпечення, фінанси, юриспруденція та кібербезпека.

Неймовірні можливості Argon: Тестування та результати

Одним із ключових технічних досягнень Gemini 4 Argon стало суттєве розширення максимального обсягу відповідей – від 64 000 до цілого мільйона токенів. Таке нововведення дозволить моделі глибше аналізувати інформацію та послідовно виконувати складні завдання протягом одного безперервного процесу.

Google повідомляє про вражаючі показники Gemini 4 Argon під час тестувань:

• 77,9% на тесті DeepSWE v1.1, що свідчить про високу ефективність у довгострокових завданнях з розробки програмного забезпечення.
• Найвищі оцінки за показниками економічного впливу у сферах фінансів та юриспруденції.
• 91,7% на LVBench, демонструючи виняткові здібності до розуміння довготривалого відеоконтенту.
• 68% на CWE-bench v1, що підтверджує її ефективність у виявленні та виправленні програмних вразливостей.

Особлива увага розробників була приділена сфері кіберзахисту. Gemini 4 Argon здатна автономно виявляти, верифікувати та виправляти вразливості в коді, підтримуючи 20 мов програмування.

Компанія з кібербезпеки Wiz вже успішно застосувала нову модель у рамках ініціативи Scan for Good. Завдяки Argon вдалося знайти критичну вразливість, що могла призвести до витоку персональних даних у медичному програмному забезпеченні, яким користуються лікарні по всьому світу.

Для довірених експертів з кібербезпеки Google планує надати доступ до Argon без обмежень щодо безпеки, що дозволить їм проводити повноцінне тестування систем на проникнення.

Інтеграція Gemini 4 Argon у внутрішні процеси Google

Gemini 4 Argon вже активно використовується у внутрішніх інженерних процесах Google для вирішення широкого спектра завдань:

• Модельні агенти транслюють кодові бази з C/C++ на безпечний Rust. Це стосується як невеликих бібліотек, таких як re2 та декодер libgav1, так і ядра операційної системи Fuchsia Zircon, що налічує понад 800 тисяч рядків коду.
• Агенти Gemini 4 Argon провели аналіз телеметрії серверів Google, самостійно виявили та впровадили оптимізації в датацентрах, звільнивши 300 Тб оперативної пам’яті.
• Модель оптимізувала використання просторово-часових ресурсів у квантових алгоритмах, перевершивши базові наукові розрахунки на 40% за лічені хвилини.

Доступ до Gemini 4 Argon: Плани Google

На першому етапі доступ до Gemini 4 Argon отримають вузьке коло фахівців з кіберзахисту та довірені тестувальники.

Після цього Google планує поступово надавати Gemini 4 Argon розробникам, компаніям та звичайним користувачам.

Першими серед широкої аудиторії доступ до моделі матимуть платні API-клієнти та передплатники Google AI Ultra.

Варто зазначити, що компанія OpenAI нещодавно відмовилася від випуску майбутньої моделі GPT-6.1 Astra через невідповідність внутрішнім вимогам безпеки. За словами Саачі Джайн, керівниці відділу систем безпеки OpenAI, модель не пройшла необхідні перевірки щодо дотримання поставленого завдання та наданих користувачем дозволів, а також виникли питання щодо того, як модель інформувала користувачів про виконану роботу.

Порада від Шефа:

Ключ до ефективного використання потужних мовних моделей, як Gemini 4 Argon, полягає у точності та деталізації запитів (промптів). Чим чіткіше ви сформулюєте своє завдання, тим кращий та релевантніший результат ви отримаєте. Не бійтеся експериментувати з формулюваннями, додавати контекст та обмежувальні умови – це допоможе моделі краще зрозуміти ваші потреби.

Оригінал статті: ain.ua