Google представила Gemini 4 Argon, новую пограничную модель ИИ

Google запустила Gemini 4 Argon, пограничную модель искусственного интеллекта. Пока она доступна лишь ограниченному кругу специалистов — участникам программы Fairwind, занимающимся кибербезопасностью. Google следует добровольным рекомендациям правительства США, собирая отзывы первых пользователей для доработки защитных механизмов, прежде чем модель станет общедоступной для разработчиков, компаний и конечных потребителей.

Для длинных и сложных задач

Argon предназначен для длительных и сложных задач, требующих глубокого рассуждения на множестве шагов. Google позиционирует его в трёх областях: разработка ПО, корпоративные знания (например, юридическая и финансовая сферы) и кибербезопасность. Для этого модель получила значительно увеличенный лимит вывода — до 1 миллиона токенов, ранее было 64 000. Это позволяет ей обрабатывать сотни тысяч токенов за один цикл и решать комплексные проблемы.

На старте стоимость составит $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных токенов. Для кэшированных входных токенов предусмотрена скидка 95%. Указаны только долларовые расценки.

Уже работает внутри Google

Argon уже используется внутри Google. Тысячи сотрудников отмечают его эффективность в программировании, исследованиях и улучшении качества текста. Google приводит несколько примеров.

В квантовых вычислениях модель оптимизировала ресурсы (кубиты на вентили) для критических подпрограмм. В одном случае она превзошла существующий стандарт на 40% за считанные минуты.

Команда агентов Argon анализировала данные телеметрии центров обработки данных, самостоятельно оптимизируя память. Это высвободило более 300 Терабайт после развёртывания, с общей экономией от 500 Терабайт до 1 Петабайта.

Модель также помогает в миграции кода с C/C++ на Rust, включая десятки тысяч строк в библиотеках вроде re2 или libgav1, и более 800 000 строк в ядре Zircon для Fuchsia. Google подчёркивает: критические системы проходят автоматический и ручной аудит, эмуляционное тестирование и ревью перед запуском. В случае с libgav1 (видеодекодер с открытым исходным кодом), агенты на основе существующего порта на Rust заменили 32 000 строк SIMD-кода. В результате создан безопасный для памяти декодер, который работает в 2,7 раза быстрее исходного порта при идентичном качестве видео.

Результаты тестов

Google утверждает, что Argon устанавливает новый рекорд в DeepSWE v1.1 — 77,9%. Этот тест оценивает выполнение длительных задач по разработке ПО. Модель также лидирует в Vals Index, измеряющем экономическое влияние в финансах, программировании, юриспруденции и налогообложении. Она хорошо показывает себя в специализированных тестах, таких как Vals Finance Agent v2 и Legal Agent Benchmark от Harvey. В AutomationBench (Zapier, сквозное выполнение бизнес-функций) Argon занимает первое место с 51,3%. Модель особенно сильна в визуальном понимании, от анализа графиков до распознавания деталей в длинных видео. В LVBench (понимание длинных видео) она достигает 91,7%.

Кибербезопасность — ключевой фокус

Кибербезопасность — одно из основных направлений для Argon. Google обучила модель самостоятельно находить, проверять и устранять критические уязвимости. Для доверенных защитников и внутренних команд Google модель будет доступна без стандартных ограничений по кибербезопасности, чтобы они могли использовать весь её потенциал.

Компания Wiz уже применяет Argon в рамках инициативы Scan for Good, бесплатно защищающей критическую публичную инфраструктуру. На первой демонстрации модель обнаружила уязвимость, раскрывающую персональные данные в медицинском ПО, используемом больницами по всему миру. Предыдущие пограничные модели этот риск не выявляли. В CWE-bench v1 (оценка исправления уязвимостей) Argon делит первое место с результатом 68%. Google добавляет, что на их внутреннем бенчмарке уязвимостей Argon нашёл слабые места в коде, написанном на 20 языках программирования. В тестах на проникновение «чёрного ящика» от Wiz она превосходит своего предшественника, Gemini 3.8 Flash Cyber.

Защитные меры перед широким запуском

Google укрепляет защитные механизмы по четырём направлениям перед широким запуском. Во-первых, предотвращение злонамеренного использования (кибератаки, химические, биологические, радионуклеарные угрозы) путём мониторинга внутренних активаций модели, тестируемых внутренними и внешними «красными командами». Во-вторых, защита от атак с непрямой инъекцией промптов; Google утверждает, что Argon — самая устойчивая модель, лидирующая в бенчмарке IPI от Gray Swan. В-третьих, обнаружение несоответствия: отслеживаются цепочки рассуждений и действия модели, чтобы остановить выполнение, если они отклоняются от намерения пользователя; Google призывает индустрию поддерживать прозрачность рассуждений. В-четвёртых, усиление тестовых сред: изоляция и герметизация «песочниц» перед высокорисковыми оценками или тренировками.

Google не назвала точных дат, но обещает запуск «как можно скорее». Расширение доступа начнётся с платных клиентов API и подписчиков Google AI Ultra, затем модель станет доступна большему числу разработчиков, компаний и конечных пользователей.