Gemini 4 Argon выйшаў, але доступ пакуль атрымалі толькі кіберэксперты

30 верасня 2026 года Google прадставіла Gemini 4 Argon і пачала разгортваць яе для давераных спецыялістаў па кібербяспецы праз праграму Fairwind. Мадэль ужо даступная гэтай абмежаванай групе і выкарыстоўваецца ўнутры Google, але шырокі доступ для распрацоўшчыкаў і звычайных карыстальнікаў пакуль не адкрыты. Выпуск стаў пачаткам паэтапнага разгортвання, а не з'яўленнем Argon ва ўсіх сэрвісах Gemini.

Новая мадэль прызначана для працяглых задач у распрацоўцы праграм, кіберабароне, фінансах і прававой працы. Кіраўніца прадуктаў Gemini у Google DeepMind Тулсі Дошы ў размове з Axios ахарактарызавала яе словамі: «Argon is a well-rounded model that has frontier capabilities across several domains». Пакуль такія магчымасці могуць правяраць толькі ўдзельнікі ранняга доступу і каманды самой кампаніі.

Хто ўжо карыстаецца Argon

Fairwind аб'ядноўвае давераных спецыялістаў па кіберабароне, якім далі доступ да магчымасцяў мадэлі для пошуку і выпраўлення ўразлівасцяў. Паводле TechCrunch, па-за Google разгортванне ахоплівае толькі адабраных кіберпартнёраў. Падпіска на Gemini сама па сабе не азначае ўдзелу ў гэтай праграме.

Сярод першых партнёраў ёсць Wiz. У межах ініцыятывы Scan for Good кампанія выкарыстоўвае Argon для абароны важнай грамадскай інфраструктуры; у апісаным выпадку мадэль знайшла крытычную ўразлівасць у праграмным забеспячэнні, якім карыстаюцца бальніцы ў розных краінах. Паводле апісання, праблема магла раскрыць асабістыя даныя, а папярэднія перадавыя мадэлі яе прапусцілі. Гэта прыклад ранняга прымянення, апублікаваны ўдзельнікамі запуску, а не вынік незалежнага аўдыту бальнічных сістэм.

Унутры Google Argon ужо дапамагае супрацоўнікам у праграмаванні, даследаваннях і падрыхтоўцы тэкстаў. Таму абмежаванне доступу кіберэкспертамі датычыцца знешніх карыстальнікаў: у кампаніі ёсць уласныя карыстальнікі мадэлі. Google таксама ўдзельнічае ў добраахвотнай амерыканскай працэдуры прадастаўлення доступу да перадавых мадэляў перад шырокім выпускам. Гэты працэс не адкрывае Argon аўтаматычна ўсім распрацоўшчыкам.

Што мадэль умее рабіць

Argon стваралася для задач, у якіх трэба паслядоўна аналізаваць матэрыялы, карыстацца інструментамі і ўтрымліваць ход працы на працягу многіх этапаў. Заяўленыя напрамкі яе прымянення ахопліваюць розныя віды працы:

• Кіберабарона. Пошук, праверка і выпраўленне крытычных уразлівасцяў у праграмным забеспячэнні. Менавіта такія задачы атрымалі прыярытэт у першай знешняй хвалі доступу.
• Распрацоўка. Пошук памылак, праектаванне алгарытмаў і перанос вялікіх кодавых баз. Унутраныя каманды, напрыклад, працуюць над пераходам частак кода з C і C++ на Rust; такія змены праходзяць аўтаматычную і ручную праверку перад укараненнем.
• Фінансы і права. Шматэтапнае фінансавае даследаванне, прававы пошук і падрыхтоўка чарнавікоў. Гэтыя задачы патрабуюць праверкі выніку спецыялістам, асабліва калі адказ уплывае на рашэнне або дакумент.
• Візуальныя матэрыялы. Аналіз графікаў, доўгіх відэа і паслядоўнасцяў дакументаў у межах складанага задання. Тут важна звязваць звесткі з розных фарматаў, а не проста пераказваць адзін фрагмент.

Тэхнічная асаблівасць Argon — ліміт вываду да аднаго мільёна токенаў замест ранейшых 64 тысяч. Ён вызначае аб'ём, які мадэль можа згенераваць падчас доўгай задачы, і не апісвае аб'ём уваходнага кантэксту. Таму гэты паказчык не азначае, што ў адзін запыт можна змясціць мільён токенаў дакументаў.

Што паказваюць апублікаваныя выпрабаванні

У выпрабаванні DeepSWE v1.1, якое ацэньвае працяглыя задачы праграмнай інжынерыі, для Argon прыведзены вынік 77,9%. На CWE-bench v1, дзе ацэньваюць выпраўленне ўразлівасцяў, мадэль падзяліла першае месца з вынікам 68%. Гэтыя лічбы адносяцца да розных методык: яны не вымяраюць адну агульную «якасць» мадэлі і не дазваляюць пераносіць поспех у праграмаванні на любы кіберсцэнар.

Для AutomationBench, які правярае выкананне бізнес-задач ад пачатку да канца, пазначана першае месца і 51,3%. Для LVBench, выпрабавання разумення працяглага відэа, прыведзена 91,7%. Сярод паказчыкаў прафесійнай працы таксама названы Vals Index, дзе фінансы, праграмаванне, права і падаткі ўзважваюцца паводле іх унёску ў эканоміку ЗША. Такі спосаб падліку тлумачыць, чаму месца ў гэтым індэксе не з'яўляецца асобнай ацэнкай кожнай прафесіі або кожнай краіны.

Для карыстальнікаў за межамі ранняй групы галоўнае абмежаванне гэтых вынікаў практычнае: яны пакуль не могуць шырока паўтарыць выпрабаванні на сваіх задачах праз даступны ўсім API. На вынік у рэальнай працы ўплываюць таксама дадзеныя, дазволеныя інструменты і спосаб праверкі гатовага адказу. Высокія месцы ў апублікаваных тэстах паказваюць патэнцыял мадэлі ў зададзеных умовах, але самі па сабе не сведчаць пра масавую даступнасць.

Кошт і парадак далейшага запуску

Для будучага запуску абвешчаны ўводны тарыф: $2 за мільён уваходных токенаў і $10 за мільён выходных, а кэшаваны ўваход павінен каштаваць на 95% менш. Пасля ўводнага перыяду тарыф складзе $4 і $20 адпаведна. Гэта цана за апрацоўку токенаў у платным выкарыстанні, а не штомесячны кошт падпіскі і не сведчанне, што API ўжо адкрыты для ўсіх.

Першымі пры пашырэнні доступу названыя платныя кліенты API і падпісчыкі Google AI Ultra; затым мадэль плануюць адкрываць іншым распрацоўшчыкам, кампаніям і спажыўцам. Канкрэтная дата наступнай хвалі не названа. Да яе Google збірае водгукі першых карыстальнікаў і ўзмацняе абарону ад злоўжыванняў, уключаючы спробы прымусіць мадэль выконваць чужыя інструкцыі з дакументаў або іншых атрыманых матэрыялаў. Для карыстальніка ў Беларусі наступнай канкрэтнай зменай стане з'яўленне Argon у даступным яму канале API або падпіскі.

Чытайце таксама:

• Toggl ці Harvest: аднолькавыя $9, але рахунак ёсць толькі ў аднаго
• Gemini Enterprise лакалізуе даныя — кіраванне агентамі ўсё яшчэ адстае
• GitHub Copilot атрымаў чатыры мадэлі і лакальную пясочніцу