Google направиха крачка напред в сферата на изкуствения интелект. Компанията представи Gemini 4 Argon , своя нов авангарден модел, с който се стреми да се конкурира отново с най-мощните системи, предлагани в момента. Съобщението идва след няколко месеца, през които компанията сякаш беше загубила позиции заради напредъка на OpenAI и Anthropic.
Моделът е предназначен за сложни професионални задачи , като програмиране, киберсигурност или работа с корпоративни знания. Според данни, споделени от Google, Argon достига или дори превъзхожда конкурентните бенчмаркове в няколко теста, въпреки че мненията в компанията и извън нея не са напълно единодушни.
Съперник за GPT-6 Astra и Claude Opus 5.5
Стартирането на Gemini 4 Argon има ясна цел: да се конкурира с OpenAI и Anthropic . Бенчмарковете на Google поставят модела пред Claude Opus 5.5 и Fable 5.1 в различни тестове. В индекса за изкуствен анализ на интелигентността, независим оценител, Argon постига 53 точки, колкото GPT-6 Astra, премиум моделът на OpenAI.
В теста DeepSWE, който се фокусира върху софтуерното инженерство в реалния свят, Argon постигна резултат от 77,9% , в сравнение със 74,1% за GPT-6 Astra и 74,2% за Claude Opus 5.5. Google също така подчерта първото си място в индекса Vals, който измерва икономическото въздействие в области като финанси, право и данъчно облагане. А в CWE-bench, оценка за отстраняване на уязвимости, той постигна 68%, с което се изравни с първото място.
Едно от най-поразителните открития е намаляването на халюцинациите . Според Artificial Analysis, процентът на Gemini 4 Argon е 15% в AA-Omniscience, докато процентът на GPT-6 Astra скача до 50%. Разликата се състои във факта, че Argon е по-склонен да отговори „Не знам“, когато не е сигурен, вместо да си изфабрикува отговор. Astra обаче постига по-голяма точност в същия тест, така че тези данни трябва да бъдат поставени в контекст.
Технически възможности: един милион токена и автономна киберзащита
Една от най-значимите нови характеристики на Gemini 4 Argon е способността му да генерира до един милион токена в един отговор . За да се постави това в перспектива, един токен е еквивалентен на фрагмент от дума, а един милион токена са приблизително 750 000 думи на английски език. Това представлява повече от петнадесет пъти увеличение спрямо предишния лимит от 64 000 токена. С такъв голям капацитет моделът може да се справи със задачи, които преди това изискваха разделяне на десетки заявки, като например мигриране на цяла кодова база.
Киберсигурността е друга област, върху която Google е съсредоточила усилията си. Argon е способен да локализира, валидира и поправя недостатъци в повече от двадесет езика за програмиране и дори може да анализира активни уеб системи, без да е необходим достъп до техния изходен код. Компанията твърди, че може да открива критични уязвимости и да ги поправя автономно, подобно на това, което моделът Gemini 3.8 Flash Cyber целеше да направи за подобряване на програмирането , въпреки че конкретните подробности за откритията му не са били оповестени публично, освен това, което Google е решила да сподели.
В Google хиляди служители вече използват Argon ежедневно. Компанията заявява, че екипите ѝ го използват за изследователски и програмни задачи и че е освободила над 330 терабайта памет в центровете си за данни. Това са практически примери, които компанията показва, за да демонстрира, че не всичко е просто абстрактни цифри, въпреки че реалното потребителско изживяване предстои да се види.
Ограничено издание, цени и съмнения относно действителната производителност
Въпреки медийния шум, истината е, че почти никой все още няма да може да изпробва Gemini 4 Argon . Google са избрали поетапно внедряване, започвайки с малка група експерти по киберсигурност, избрани чрез програмата Fairwind. Моделът се оценява и от правителството на САЩ, стандартна процедура преди пускането на този тип системи. По-късно той ще бъде достъпен за платени клиенти на API, които вече са абонати на Google AI Ultra, въпреки че няма конкретна дата за общото му пускане.
Началната цена е друг аргумент на Google за привличане на компании. По време на промоционалния период входът ще струва 2 долара на милион токени, а изходът - 10 долара на милион (приблизително 1,75 евро и 8,75 евро). След това таксата ще се удвои до 4 долара и 20 долара. Според Artificial Analysis, с тази първоначална отстъпка цената на задача би била с 40% по-ниска от тази на GPT-6 Astra.
Не всичко е добра новина. Bloomberg разговаря със служители на Google, които твърдят, че макар Argon да блести в бенчмарк тестовете, той не се представя толкова добре, колкото се очаква в реални програмни задачи . Компанията отрича тези твърдения и твърди, че екипите ѝ го използват широко с добри резултати. Това несъответствие отразява една неудобна истина: синтетичните бенчмаркове не винаги са еквивалентни на ежедневната работа, където хранилищата са огромни, зависимостите са несъвършени, а документацията е оскъдна.
Политическият контекст също е от значение. Ден преди обявяването, главният изпълнителен директор на Google Сундар Пичай, заедно с президента на САЩ Доналд Тръмп и други технологични ръководители, подписаха доброволно споразумение за саморегулиране. Документът очертава одити и вътрешен контрол за киберсигурност и биологични заплахи. Google настоява, че Argon има гранични предпазни мерки и няма да бъде достъпен за потребителите, докато не предложи максимална сигурност.
Появата на този модел идва след като обещаният Gemini 3.5 Pro така и не видя бял свят. Този проект страдаше от грешки в обучението и значително се представи по-зле от конкуренцията, което накара компанията да го изостави и да се съсредоточи върху Argon, който е в процес на разработка от юли. С този ход Google се стреми да демонстрира, че остава претендент в надпреварата за авангарден изкуствен интелект, въпреки че скептицизмът относно разликата между бенчмарковете и реалния опит продължава да се задържа в индустрията.
