Gemini 4 Argon: создана для решения ваших самых сложных задач

Мы предоставляем разработчикам, предприятиям, ученым и потребителям доступ к нашей новейшей передовой модели.

Ваш браузер не поддерживает аудиоэлемент.

Прослушать статью

[[duration]] минут

Этот контент создан с помощью Google AI. Генеративный ИИ является экспериментальной технологией.

• Создана для решения ваших самых сложных задач
• Решение комплексных инженерных задач
• Трансформация критически важных бизнес-процессов и профессиональных рабочих процессов
• Ускорение реального воздействия с помощью исследователей и профильных экспертов
• Ответственная и безопасная разработка Argon
• Начните работу сегодня

Gemini 4 Argon теперь доступна по всему миру для разработчиков и предприятий через API в AI Studio и платформе Gemini, для подписчиков Google AI Ultra в Google Antigravity, а также для подписчиков Google AI Ultra и Pro в приложении Gemini и режиме AI в Поиске.

Argon превосходно справляется с глубокой проработкой сложных реальных задач в различных областях, включая программирование, финансы, юриспруденцию, кибербезопасность и науку. Благодаря глубине и точности при выполнении многоэтапных задач Argon превосходит другие передовые модели в отраслевых тестах, занимая 1-е место в Vals Index, который оценивает производительность моделей в критически важных экономических секторах, таких как финансы, программирование, право и налогообложение.

Модель запускается сегодня по вступительной цене 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных токенов (с кэшированными входными токенами со скидкой 95%).

Команды в Google, на предприятиях и в исследовательском сообществе уже используют Argon для достижения значимых результатов в различных областях:

• Для решения крупных инженерных задач, таких как рефакторинг и оптимизация больших кодовых баз
• Для оптимизации бизнес-процессов в таких областях, как юриспруденция, финансы и наука
• Для поиска и устранения критических уязвимостей в кибербезопасности
• Для обеспечения новых прорывов в квантовых вычислениях, ядерном синтезе и науках о жизни

Решение комплексных инженерных задач

В Google мы используем Argon для решения наших самых сложных инженерных задач. За последние несколько недель инженеры-программисты стали выпускать высококачественный код быстрее, чем когда-либо. Argon в Antigravity помогла командам увеличить количество агентных коммитов кода более чем на 35%, сократив при этом количество откатов кода почти на треть.

• Разбор кода функций браузера в Chrome: Argon помогла команде Chrome отделить базовую обработку веб-страниц от устаревшей папки с функциями браузера объемом около 6 миллионов строк, входящей в кодовую базу Chromium из 40 миллионов строк. Выполняя несколько чистых изменений кода одновременно, Argon помогла команде завершить архитектурный рефакторинг сотен файлов, выполнив работу, рассчитанную на месяцы, за несколько недель. Для миллиардов пользователей Chrome по всему миру это откроет возможность плавно перемещать активные веб-страницы между вкладками, боковыми панелями и плавающими окнами без перезагрузки, устраняя целую категорию сбоев браузера.
• Оптимизация производственной кодовой базы Python за считанные часы: Argon в Antigravity помогает команде, стоящей за проектом Google с открытым исходным кодом Agent Development Kit (ADK) — фреймворком для корпоративных агентов — повышать эффективность их инженерных решений. Команда предоставила Argon свой свод правил и задачу в один абзац: устранить накладные расходы фреймворка, не нарушая работу существующих приложений. Работая автономно в ночное время, Argon предложила оптимизации, now live in google/adk-python, которые сократили время подготовки сессии в памяти на 40% при длительных сессиях и ускорили «холодный» импорт на 21%. Прочитайте инженерный разбор, чтобы узнать больше.
• Оптимизация пакета квантовой химии с открытым исходным кодом: xTB (Semiempirical Extended Tight-Binding) — один из самых цитируемых пакетов квантовой химии с открытым исходным кодом для молекул. Ученые используют его для прогнозирования 3D-форм молекул и скрининга большого количества кандидатов в лекарства и материалы. Используя Argon в Antigravity, наши исследователи сделали xTB до 2,3 раза быстрее при прогнозировании молекулярных структур и в 1,8 раза быстрее при поиске конформеров. Изменения были внесены в официальный репозиторий xTB на GitHub.
• Ускорение наших моделей с открытым исходным кодом Gemma почти в три раза: Используя Argon, мы достигли 2,85-кратного ускорения сквозного вывода на A100 через vLLM (увеличив пропускную способность с ~37 900 до более чем 108 000 токенов в секунду на Gemma 4 E2B) со 100% паритетом токенов и нулевой потерей качества всего за несколько дней — процесс, который обычно занимает месяцы. Ознакомьтесь с upstream pull-запросами (оптимизирующими всё: от настройки внимания до спекулятивного декодирования), чтобы увидеть точные изменения.
• Создание сложных 3D-визуализаций: Argon привносит значительные улучшения в пространственное мышление, математическую точность и визуальное программирование по сравнению с предыдущими моделями Gemini. Используя команды с косой чертой, такие как /goal, и подсказки для многоагентных циклов с пользовательскими навыками в Antigravity, сотрудники Google используют Argon для создания прототипов сложных 3D-визуализаций, высококачественных игр и интерактивной анимации на чистом коде, который можно визуализировать прямо в браузере.

Трансформация критически важных бизнес-процессов и профессиональных рабочих процессов

Argon сочетает в себе передовые методы рассуждения, глубокое визуальное восприятие, расширенные предметные знания и улучшенные навыки письма в юридической, финансовой, научной и программной сферах, помогая в выполнении ответственных профессиональных задач. Она общается четко, держит вас в курсе событий и следует инструкциям по стилю лучше, чем любая из наших предыдущих моделей Gemini. Argon отвечает на вопросы более прямо, без лишних оговорок, не повторяется без необходимости и избегает клише в ответах.

Корпоративные клиенты и стартапы в нашей программе раннего доступа уже получают значительные преимущества благодаря Argon.

Используя свои передовые возможности рассуждения и мультимодальности при сохранении строгой привязки к фактам, Argon превосходно справляется с глубоким мультимодальным пониманием документов, лонгитюдным анализом данных и интерактивными аналитическими «песочницами».

Ускорение реального воздействия с помощью исследователей и профильных экспертов

Исследователи, инженеры и специалисты по безопасности уже используют Argon, чтобы расширить границы киберзащиты, науки, математики и робототехники. Она помогает киберзащитникам и исследователям проверять гипотезы, автономно проводить аудит критических кодовых баз и формальных доказательств, а также обнаруживать скрытые уязвимости нулевого дня и логические ошибки.

Предоставление передовых кибервозможностей большему числу доверенных защитников

Начиная с сегодняшнего дня, мы начинаем расширение доступа для сотен дополнительных партнеров программы Fairwind Program.

Wiz уже использует Argon для своей инициативы «Scan for Good», которая защищает критически важную инфраструктуру на благо общества и на бесплатной основе. Получив ранний доступ к модели, Wiz продемонстрировала реальное влияние Argon в нескольких секторах с высокими ставками:

• Защита конфиденциальных правительственных данных: В рамках долгосрочной программы киберустойчивости и в сотрудничестве с федеральным агентством Argon помогла проактивно выявить и устранить пробел, который создавал риск раскрытия конфиденциальных данных и правительственной инфраструктуры. Эти усилия помогли предотвратить раскрытие деталей разработки в критическом секторе безопасности и несанкционированный доступ к специализированным моделям.
• Защита критически важной инфраструктуры здравоохранения: Wiz также использовала Argon для защиты жизненно важной инфраструктуры здравоохранения. Путем объединения сложных уязвимостей модель помогла команде обнаружить и быстро устранить обходной путь для скачивания общедоступных файлов, который раскрывал мастер-ключ и предоставлял доступ администратора. Argon не просто выявил уязвимость, но и проактивно защитил сотни тысяч частных записей пациентов.

Открытие новых научных горизонтов

Argon уже оказывает реальное влияние на научное сообщество, способствуя новым открытиям ученых и экспертов в различных областях.

• Квантовые вычисления: Argon помогает нашим исследователям ускорить прогресс как в области исправления квантовых ошибок, так и в проектировании алгоритмов. Чтобы помочь декодерам ошибок не отставать от квантового оборудования в режиме реального времени, Argon перевел внутреннюю версию AlphaQubit, нашего декодера квантовых ошибок на основе машинного обучения, в единое, высокооптимизированное аппаратное ядро — почти удвоив пропускную способность вывода, что позволяет нам развертывать более крупные и мощные модели и масштабироваться до более крупных квантовых устройств, продолжая при этом соблюдать строгие пороговые значения реального времени. Argon также сокращает затраты пространства-времени для квантовых подпрограмм. Для arcsin, строительного блока в недавних алгоритмах квантового моделирования, реализация, написанная Argon и формально верифицированная в Lean, сокращает затраты пространства-времени более чем в 100 раз по сравнению с опубликованным квантовым базовым уровнем CORDIC, что является шагом к созданию стандартной библиотеки оптимизированных квантовых схем.
• Ядерный синтез: Стеллараторы — это невероятно сложные машины, которые являются одним из главных кандидатов на получение безграничной чистой энергии синтеза, но оптимизация их трехмерных магнитных полей крайне затруднительна. С 1967 года давняя гипотеза, известная как «гипотеза Града», предполагала, что нахождение точных математических решений для этих полей невозможно, пока не были найдены недавние контрпримеры, в том числе профессором Мэттом Ландреманом (Мэрилендский университет). Теперь команда Google совместно с профессором Ландреманом обнаружила более широкий класс контрпримеров к гипотезе Града. Эти новые решения предоставляют сообществу исследователей термоядерного синтеза надежные эталоны для тестирования их кодов моделирования стеллараторов, которые являются ценными инструментами для будущих разработок.
• Исследование редких заболеваний: Исследователи из Gamow Labs использовали Argon для анализа деидентифицированных геномов новорожденных с редкими нарушениями развития легких. В одном случае Argon точно определил хромосомную перестройку, которую обычное программное обеспечение пропускало годами, и объяснил, почему она оставалась незамеченной. В ходе внутренних оценок Gamow Labs, основанных на реальных клинических и лабораторных данных, Argon занял первое место в RareBench (57% по помощи в диагностике редких заболеваний) и LabBench (52,2% по лабораторным рассуждениям). Эти достижения указывают на более быструю диагностику для семей, столкнувшихся с редкими заболеваниями. Подробности см. в blog.
• Дизайн ферментов: Инженерная разработка ферментов с точной реакционной способностью — процесс заведомо медленный, часто требующий месяцев индивидуальной настройки моделей и скрининга кандидатов. Сериновые эстеразы — это класс ферментов, которые расщепляют эфирные связи в целевых молекулах, широко используемые в переработке отходов, а также в производстве фармацевтических препаратов, биотоплива и моющих средств. Наши ученые работали с Argon над созданием сериновых эстераз, нацеленных на эталонную молекулу 4MU-ацетат, которая светится под ультрафиолетовым светом после разрыва эфирных связей. Всего за несколько часов Argon собрал соответствующие данные, выполнил настройку модели и определил несколько биохимических фильтров, чтобы получить итоговый набор из пяти новых дизайнов. Последующие лабораторные испытания подтвердили высокую каталитическую активность этих разработок. Скорость и простота успешного создания ферментов демонстрируют потенциал для быстрого ускорения инженерных разработок в таких областях, как биопроизводство, «зеленая» химия и разработка лекарств.

Чтобы еще больше ускорить темпы исследований, мы предлагаем 10 000 ученым самый высокий уровень использования Google Antigravity бесплатно в течение 6 месяцев (подключение на постоянной основе), при условии соответствия критериям, наличия мощностей и прохождения отбора. Заявки уже принимаются.

Ускорение разработки робототехники

Объединяя передовые визуально-семантические рассуждения, глубокое понимание физики и автономную генерацию кода, Argon открывает новые рабочие процессы во всем стеке робототехники и ускоряет прогресс на пути к физическому AGI. Этот скачок в возможностях отражен в результатах Argon в тесте Embodied Reasoning (ERQA), который проверяет способность модели понимать и решать физические, пространственные задачи в 3D-средах. Опираясь исключительно на логические рассуждения, Argon превосходит все другие передовые модели с результатом 87%.

Чтобы продемонстрировать эти возможности в действии, мы проверили способность Argon осваивать физический навык вне распределения, просто наблюдая за ним. В ходе внутреннего теста Argon просмотрел необработанное видео игры человека в корнхол, нанес на карту пространственные координаты среды и рассчитал необходимые движения суставов всего тела. Затем он автономно создал код симуляции. При переносе на гуманоид Apollo, робот быстро забросил семь мячей подряд в реальном испытании.

Этот конвейер «Видео-в-симуляцию-в-реальность» сжимает недели ручного моделирования симуляций до нескольких часов, превращая обычные видео в масштабируемую, бесконечную тренировочную площадку для робототехники. Узнайте больше о том, как это ускоряет темпы развития робототехники, в нашем блоге для разработчиков.

Ответственная и безопасная разработка Argon

Безопасность и защищенность являются основополагающими принципами разработки моделей в Google. Поскольку Argon — это высокопроизводительная модель, мы сотрудничали с рядом сторонних партнеров для оценки определенных возможностей модели и мер безопасности. Gemini 4 Argon представляет собой наш самый полный стек безопасности на сегодняшний день:

• Защита от злоупотреблений и взлома: Те же возможности программирования и научных исследований, которые помогают защитникам исправлять программное обеспечение больниц или ускорять биоинженерию, требуют надежных мер защиты от злоумышленников. В рамках нашей концепции безопасности Frontier Safety Framework мы оценили расширенные возможности Argon в нескольких областях и развернули многоуровневый стек защиты, сочетающий устойчивость к взлому, мониторинг и принудительное исполнение. Это значительно повысило нашу устойчивость — например, внешнее био-тестирование на проникновение смогло разблокировать менее 1% био-подзадач, которые мы тестируем. Кроме того, когда речь идет об опасных запросах — от написания кода эксплойтов до помощи с опасными биологическими материалами — Argon значительно лучше справляется с отказом от выполнения вредоносных запросов, чем наши предыдущие модели. На состязательном наборе данных, предназначенном для стресс-тестирования модели, количество нарушений сократилось почти в 2 раза, что также значительно лучше, чем у предыдущих моделей Gemini.
• Согласование агентов и мониторинг в реальном времени: по мере того как агенты становятся более способными решать задачи, мы должны гарантировать, что они не будут слишком стремиться завершить задачу, используя несанкционированные обходные пути при возникновении препятствий, таких как ошибка прав доступа или сбой теста. Во-первых, мы обучили Argon соблюдать системные границы, честно сообщать об отрицательных результатах и приостанавливать работу для подтверждения человеком перед выполнением необратимых действий. На тестах по программированию, где у моделей нет стимула сдерживаться, количество попыток использования обходных путей снизилось до 2% в Gemini 4 Argon, что является нашим лучшим показателем по сравнению с предыдущими моделями Gemini. Во-вторых, в качестве эшелонированного уровня защиты мы создали автоматизированный монитор несоответствий, который считывает пошаговые рассуждения и действия агента, чтобы обнаруживать и блокировать непреднамеренные обходные пути в режиме реального времени. Мы использовали этот монитор во внутренних развертываниях, оценках возможностей и при обучении с подкреплением, строго избегая наказания модели за ее мысли во время обучения, чтобы ее рассуждения оставались прозрачными и поддавались мониторингу.
• Во-первых, мы обучили Argon соблюдать системные границы, честно сообщать об отрицательных результатах и приостанавливать работу для подтверждения человеком перед выполнением необратимых действий. На тестах по программированию, где у моделей нет стимула сдерживаться, количество попыток использования обходных путей снизилось до 2% в Gemini 4 Argon, что является нашим лучшим показателем по сравнению с предыдущими моделями Gemini.
• Во-вторых, в качестве эшелонированного уровня защиты мы создали автоматизированный монитор несоответствий, который считывает пошаговые рассуждения и действия агента, чтобы обнаруживать и блокировать непреднамеренные обходные пути в режиме реального времени. Мы использовали этот монитор во внутренних развертываниях, оценках возможностей и при обучении с подкреплением, строго избегая наказания модели за ее мысли во время обучения, чтобы ее рассуждения оставались прозрачными и поддавались мониторингу.
• Устойчивость к инъекциям промптов: когда агенты просматривают веб-страницы, читают электронные письма или проверяют код, они могут столкнуться со скрытыми вредоносными инструкциями, предназначенными для перехвата их задач. Благодаря состязательному обучению и автоматизированному «красному тестированию» (red teaming), Argon лидирует в бенчмарке Gray Swan Indirect Prompt Injection (IPI), снижая успешность атак до 0,7% по результатам 15 адаптивных попыток.

Для получения дополнительной информации см. Gemini 4 Argon Model Card.

Начните работу сегодня

Argon работает дольше и усерднее для решения высокосложных научных, программных и агентных задач. Это стало возможным благодаря лучшему в отрасли лимиту в 1 млн унифицированных входных-выходных токенов через Gemini API. Ознакомьтесь с нашей документацией по developers и enterprises, чтобы узнать о новом протоколе продолжения работы и обеспечить настройку, соответствующую вашим потребностям. Argon развертывается сегодня по всему миру:

• Для разработчиков: создавайте приложения с использованием платного уровня Gemini API, а если вы являетесь подписчиком Google AI Ultra, вы можете попробовать его в Google Antigravity, AI Studio и Android Studio.
• Для предприятий: попробуйте его в Gemini for business, API и в Google Antigravity.
• Для обычных пользователей: попробуйте его, начиная с сегодняшнего дня, в приложении Gemini и AI Mode в Поиске, если вы являетесь подписчиком Google AI Ultra или Pro.
• Для ученых и исследователей: подайте заявку на получение доступа к высшему уровню использования Google Antigravity бесплатно на 6 месяцев (прием заявок на постоянной основе), при условии соответствия критериям, наличия мощностей и прохождения отбора. Прием заявок открыт.
• Для специалистов по кибербезопасности: подайте заявку на участие в Fairwind Program, чтобы получить доступ к Argon без кибер-ограничений на постоянной основе.

Gemini 4 Argon — это только начало. Мы с нетерпением ждем возможности представить вам остальную часть семейства Gemini 4.