Google представила Gemini 4 Argon, нейросеть для длительных и сложных задач: разработки программ, анализа данных и поиска уязвимостей. За один запрос модель может выдать до 1 млн токенов против 64 000 у предыдущих моделей компании.
По данным Хабра, такой лимит позволяет Argon дольше писать, проверять и исправлять код без постоянных подсказок пользователя. Google оценила обработку миллиона входных токенов в $2, выходных в $10. Для кэшированных, то есть уже обработанных ранее данных, заявлена скидка 95%.
Справка. Gemini 4 Argon. Новая флагманская модель Google для многошаговых задач в программировании, анализе данных, корпоративных исследованиях и кибербезопасности.
Свободного доступа пока нет. Как пишет EFE, модель постепенно получают специалисты по безопасности из программы Fairwind. Им разрешат использовать защитные возможности Argon без обычных ограничений. Даты публичного запуска Google не назвала. El País сообщает, что первыми после него доступ получат платные клиенты API и подписчики Google AI Ultra.
В опубликованных Google тестах Argon набрала 77,9% в DeepSWE, который оценивает работу над реальными программными проектами, и 68% в проверке поиска и исправления уязвимостей. В последнем тесте модель разделила первое место с конкурентом. Google также сообщила, что группа агентов на базе Argon помогла освободить более 300 ТБ памяти в центрах обработки данных. Пока это результаты самой компании: проверить их в открытом доступе нельзя.
Ограниченный запуск связан с возможностями модели в кибербезопасности. По данным EFE, Argon умеет самостоятельно находить, подтверждать и исправлять уязвимости более чем в 20 языках программирования, а также анализировать работающие веб-системы без доступа к их исходному коду.
Что это значит
- Для вас. Миллион токенов вывода может пригодиться для больших программных и документальных проектов, где модель долго продолжает одну работу. Максимально длинный ответ по объявленному тарифу обойдётся в $10 только за вывод, без учёта входных данных.
- В России. Gemini API и платные сервисы Google Cloud напрямую недоступны компаниям из РФ. Для похожих задач остаются открытые модели DeepSeek, Qwen и Llama на своих серверах или в российском облаке, а также GigaChat и YandexGPT.
- Что сделать. Переносить рабочие процессы на Argon рано: публичного доступа и независимой проверки пока нет.
- За чем следить. Главные маркеры: дата выхода в API и Google AI Ultra, сохранение заявленных цен и результаты тестов за пределами Google.