Gemini 4 Argon: Створений для розв’язання найскладніших завдань

Gemini 4 Argon уже сьогодні доступна в усьому світі для розробників і підприємств через API в AI Studio та на платформі Gemini, для передплатників Google AI Ultra у Google Antigravity, а також для передплатників Google AI Ultra і Pro у застосунку Gemini та режимі AI у Пошуку.

Argon чудово виконує складну роботу в комплексних реальних завданнях у таких сферах, як програмування, фінанси, юриспруденція, кібербезпека та наука. Глибина й точність Argon у багатокрокових завданнях дають змогу моделі перевершувати інші передові моделі за бенчмарками в різних сферах, посідаючи перше місце в індексі Vals, який вимірює продуктивність моделей у ключових секторах економіки, зокрема у фінансах, програмуванні, юриспруденції та оподаткуванні.

Сьогодні модель запускається за вступною ціною ¹ $2 за мільйон вхідних токенів і $10 за мільйон вихідних токенів (зі знижкою 95% на кешовані вхідні токени).

Команди Google, підприємств і наукової спільноти вже використовують Argon, щоб досягати значних результатів у різних галузях:

• розв’язувати масштабні інженерні завдання, як-от рефакторинг великих кодових баз і оптимізація
• оптимізувати робочі процеси у сферах права, фінансів і науки
• знаходити й виправляти критичні вразливості кібербезпеки
• здійснювати нові прориви у квантових обчисленнях, ядерному синтезі та науках про життя

Розв’язання складних інженерних завдань

У Google ми використовуємо Argon для розв’язання найскладніших інженерних завдань. Протягом останніх кількох тижнів інженери-програмісти випускають високоякісний код швидше, ніж будь-коли. Argon в Antigravity допоміг командам більш ніж на 35% збільшити кількість поданих агентами змін коду, водночас майже на третину скоротивши кількість відкатів коду.

• Розплутування коду функцій браузера в Chrome: Argon допоміг команді Chrome відокремити основну обробку вебсторінок від застарілої папки обсягом близько 6 мільйонів рядків коду з функціями браузера, що містяться в 40-мільйонній кодовій базі Chromium. Послідовно створюючи кілька чистих змін коду, Argon допоміг команді завершити архітектурний рефакторинг сотень файлів, виконавши роботу за тижні замість місяців. Для мільярдів користувачів Chrome у всьому світі це відкриє можливість плавно переміщувати активні вебсторінки між вкладками, бічними панелями та плаваючими вікнами без перезавантаження, усунувши цілу категорію збоїв браузера.

• Оптимізація робочої кодової бази Python за кілька годин: Argon в Antigravity допомагає команді, яка працює над Agent Development Kit (ADK) — фреймворком Google з відкритим кодом для корпоративних агентів — ще більше вдосконалювати продуктивність. Команда надала Argon свій довідник правил .agents/skills і мету в одному абзаці: усунути накладні витрати фреймворку, не порушивши роботу наявних застосунків. Працюючи автономно протягом ночі, Argon виявив оптимізації, які вже доступні в google/adk-python, що скоротили час підготовки сесії в пам’яті на 40% для довгих сесій і прискорили холодний імпорт на 21%. Докладніше читайте в детальному описі інженерного рішення.
• Оптимізація пакета з відкритим кодом для квантової хімії: xTB (Semiempirical Extended Tight-Binding) — один із найбільш цитованих пакетів із відкритим кодом для квантової хімії молекул. Науковці використовують його для прогнозування тривимірної форми молекул і перевірки великої кількості кандидатів на ліки та матеріали. Використовуючи Argon в Antigravity, наші дослідники прискорили xTB до 2,3 раза під час прогнозування молекулярних структур і до 1,8 раза під час пошуку конформерів. Зміни додано до офіційного репозиторію xTB на GitHub.
• Прискорення наших відкритих моделей Gemma майже втричі: Використовуючи Argon, ми досягли прискорення наскрізного виведення у 2,85 раза на A100 через vLLM (збільшивши пропускну здатність приблизно з 37 900 до понад 108 000 токенів за секунду на Gemma 4 E2B) зі 100% відповідністю токенів і без втрати якості лише за кілька днів — процесом, який зазвичай тривав би місяці. Ознайомтеся з запитами на внесення змін до основного репозиторію (від оптимізації налаштування механізму уваги до спекулятивного декодування), щоб побачити точні зміни.
• Створення складних тривимірних візуалізацій: Порівняно з попередніми моделями Gemini Argon забезпечує значні покращення просторового мислення, математичної точності та візуального програмування. Використовуючи команди зі скісною рискою, як-от /goal, і запити на цикли роботи кількох агентів із власними навичками в Antigravity, працівники Google застосовують Argon для прототипування складних тривимірних візуалізацій, високоточної графіки та інтерактивної анімації на чистому коді, який можна безпосередньо відтворювати в браузері.

Трансформація критично важливих бізнесових і професійних робочих процесів

Argon поєднує передове логічне мислення, глибоке візуальне сприйняття, розширені галузеві знання та потужніші можливості письма у сферах права, фінансів, науки й програмування, щоб допомагати у відповідальних професійних робочих процесах. Модель чітко комунікує, тримаючи вас у курсі подій, і краще за будь-які попередні моделі Gemini дотримується стильових інструкцій. Argon відповідає на запитання безпосередніше, з меншою кількістю застережень, не повторюється більше, ніж потрібно, і уникає кліше у відповідях.

Корпоративні клієнти й стартапи в нашій програмі раннього доступу вже бачать значні переваги від Argon.

Використовуючи передові можливості логічного мислення й мультимодальності та водночас забезпечуючи суворе обґрунтування, Argon чудово працює з глибоким мультимодальним розумінням документів, поздовжнім аналізом даних та інтерактивними аналітичними середовищами.

Прискорення реального впливу разом із науковцями та галузевими експертами

Науковці, інженери та фахівці з безпеки вже використовують Argon, щоб розширювати межі кіберзахисту, науки, математики й робототехніки. Модель допомагає фахівцям із кіберзахисту та дослідникам перевіряти гіпотези, автономно проводити аудит критично важливих кодових баз і формальних доведень, а також виявляти малопомітні вразливості нульового дня та логічні помилки.

Надання передових кіберможливостей більшій кількості надійних захисників

Починаючи із сьогоднішнього дня, ми розпочинаємо розширення програми на сотні додаткових партнерів Fairwind Program.

Wiz уже використовує Argon у межах своєї ініціативи «Scan for Good», яка безкоштовно захищає критичну інфраструктуру в інтересах суспільства. Отримавши ранній доступ до моделі, Wiz продемонструвала реальний вплив Argon у кількох критично важливих секторах:

• Захист конфіденційних державних даних: У межах багаторічної програми кіберстійкості та у співпраці з федеральним агентством Argon допоміг завчасно виявити й усунути прогалину, яка створювала ризик розкриття конфіденційних даних і державної інфраструктури. Ця робота допомогла запобігти розкриттю важливих відомостей про розробку в секторі безпеки та несанкціонованому доступу до спеціалізованих моделей.
• Захист критично важливої медичної інфраструктури: Wiz також використовувала Argon для захисту життєво важливої медичної інфраструктури. Поєднавши складні вразливості, модель допомогла команді виявити й швидко виправити обхід обмежень на завантаження загальнодоступних файлів, який розкривав головний ключ і надавав доступ адміністратора. Argon не лише виявив уразливість, а й завчасно допоміг захистити сотні тисяч приватних медичних записів пацієнтів.

Відкриття нових наукових проривів

Argon уже справляє реальний вплив на наукову спільноту, уможливлюючи нові відкриття для науковців і експертів у різних галузях.

• Квантові обчислення: Argon допомагає нашим дослідникам пришвидшувати прогрес як у виправленні квантових помилок, так і в розробці алгоритмів. Щоб декодери помилок могли працювати в реальному часі на рівні з квантовим обладнанням, Argon перетворив внутрішню версію AlphaQubit — нашого декодера машинного навчання для виправлення квантових помилок — на єдине високооптимізоване апаратне ядро, майже вдвічі збільшивши пропускну здатність виведення. Це дає змогу розгортати більші й потужніші моделі та масштабуватися до більших квантових пристроїв, водночас дотримуючись суворих вимог реального часу. Argon також зменшує просторово-часові витрати квантових підпрограм. Для arcsin — базового компонента нещодавніх алгоритмів квантового моделювання — реалізація, написана Argon і формально перевірена в Lean, скорочує просторово-часові витрати більш ніж у 100 разів порівняно з опублікованим квантовим базовим показником CORDIC, наближаючи нас до стандартної бібліотеки оптимізованих квантових схем.
• Ядерний синтез: Стеларатори — надзвичайно складні машини, які є одним із провідних кандидатів для отримання необмеженої чистої енергії синтезу, однак оптимізація їхніх тривимірних магнітних полів загальновідомо складна. Із 1967 року усталена гіпотеза, відома як «гіпотеза Града», припускала, що знайти точні математичні розв’язки для цих полів неможливо, доки нещодавно не було знайдено контрприклади, зокрема професором Меттом Ландерманом (Мерілендський університет). Тепер команда Google разом із професором Ландерманом відкрила ширший клас контрприкладів до гіпотези Града. Ці нові розв’язки дають спільноті дослідників синтезу надійні еталони для перевірки кодів моделювання стелараторів, які є цінними інструментами для майбутніх розробок.
• Дослідження рідкісних захворювань: Дослідники Gamow Labs використали Argon для аналізу знеособлених геномів новонароджених із рідкісними порушеннями розвитку легень. В одному випадку Argon виявив хромосомну перебудову, яку звичайне програмне забезпечення не помічало роками, і пояснив, чому вона залишалася непоміченою. У приватних оцінюваннях Gamow Labs, створених на основі реальних клінічних і лабораторних даних, Argon посів перше місце в RareBench (57% у допомозі з діагностикою рідкісних захворювань) і LabBench (52,2% у міркуванні під час лабораторних досліджень). Ці досягнення вказують на можливість швидшої діагностики для родин, які стикаються з рідкісними захворюваннями. Докладніше дивіться в блозі ² .
• Розробка ферментів: Створення ферментів із точною реактивністю є відомо повільним процесом, який часто потребує місяців налаштування спеціалізованих моделей і перевірки кандидатів. Серинові естерази — це клас ферментів, які розщеплюють естерні зв’язки в цільових молекулах і широко використовуються в переробці, а також у виробництві фармацевтичних препаратів, біопалива та мийних засобів. Наші науковці працювали з Argon над розробкою серинових естераз, орієнтуючись на еталонну молекулу 4MU-acetate, яка світиться під ультрафіолетом після розриву її естерних зв’язків. За кілька годин Argon зібрав релевантні дані, виконав налаштування моделі й визначив кілька фільтрів, натхненних біохімією, щоб сформувати фінальний набір із п’яти нових конструкцій. Подальші лабораторні випробування підтвердили надійну каталітичну активність усіх цих конструкцій. Швидкість і простота успішного створення ферментів демонструють потенціал стрімкого прискорення інженерії ферментів у таких сферах, як біовиробництво, зелена хімія та розробка ліків.

Щоб іще більше прискорити темпи досліджень, ми безкоштовно надаємо 10 000 науковців найвищий рівень використання Google Antigravity на 6 місяців (підключення відбуватиметься поетапно), за умови відповідності вимогам, наявності потужностей і відбору. Прийом заявок уже відкрито.

Прискорення розробки робототехніки

Поєднуючи передове візуально-семантичне мислення, глибоке фізичне розуміння та автономну генерацію коду, Argon відкриває нові робочі процеси в усьому стеку робототехніки й прискорює рух до фізичного AGI. Цей стрибок можливостей відображено в результатах Argon на бенчмарку Embodied Reasoning (ERQA), який перевіряє здатність моделі розуміти й розв’язувати фізичні та просторові задачі в тривимірних середовищах. Покладаючись лише на міркування, Argon перевершує всі інші передові моделі з результатом 87%.

Щоб продемонструвати ці можливості на практиці, ми перевірили здатність Argon навчатися фізичної навички, яка не належить до розподілу даних, просто спостерігаючи. Під час внутрішнього тестування Argon переглянув необроблене відео гри людини в корнхол, визначив просторові координати середовища та розрахував необхідні рухи суглобів усього тіла. Потім він автономно створив код симуляції. Після перенесення на гуманоїдного робота Apollo компанії Apptronik робот швидко влучив у ціль сім разів поспіль під час випробування в реальному світі.

Цей конвеєр «Відео — симуляція — реальність» скорочує тижні ручного моделювання симуляцій до кількох годин, перетворюючи звичайні відео на масштабоване, безмежне навчальне середовище для робототехніки. Докладніше про те, як це прискорює розвиток робототехніки, читайте в нашому блозі для розробників.

Відповідальна та безпечна розробка Argon

Безпека й захищеність є основою розробки моделей у Google. Оскільки Argon — надзвичайно потужна модель, ми співпрацювали з різними сторонніми партнерами для вимірювання певних можливостей моделі та засобів захисту. Gemini 4 Argon має найкомплексніший на сьогодні комплекс безпеки й захищеності:

• Захист від зловживань і обходу обмежень: Ті самі можливості програмування та науки, які допомагають захисникам виправляти програмне забезпечення лікарень або прискорювати біоінженерію, також потребують надійних засобів захисту від зловмисників. У межах нашої Програми безпеки передових моделей ми оцінили розширені можливості Argon у кількох сферах і розгорнули багаторівневий комплекс захисту, що поєднує стійкість до обходу обмежень, моніторинг і застосування правил. Це значно підвищило нашу надійність — наприклад, під час зовнішнього біологічного червоного тестування вдалося розблокувати менш ніж 1% біологічних підзавдань, які ми перевіряємо. Крім того, коли йдеться про небезпечні запити — від написання коду експлойтів до допомоги з небезпечними біологічними матеріалами — Argon значно краще за попередні моделі утримується від виконання шкідливих запитів. У ворожому наборі даних, призначеному для стрес-тестування моделі, кількість порушень зменшилася майже вдвічі, що також значно краще за попередні моделі Gemini.
• Вирівнювання агентів і моніторинг у реальному часі: У міру того як агенти стають здатнішими розв’язувати проблеми, ми маємо переконатися, що вони не надто прагнуть завершити завдання, вдаючись до несанкціонованих скорочень, коли стикаються з перешкодою, як-от помилка дозволу або невдалий тест.
  • По-перше, ми навчили Argon поважати системні межі, чесно повідомляти про негативні результати й призупиняти роботу для підтвердження людиною перед виконанням незворотних кроків. У бенчмарках програмування, де моделі не мають стимулу стримуватися, кількість спроб скористатися коротким шляхом знизилася до лише 2% у Gemini 4 Argon — це наш найкращий результат порівняно з попередніми моделями Gemini.
  • По-друге, як додатковий рівень глибокоешелонованого захисту ми створили автоматизований монітор неузгодженості, який зчитує покрокове міркування та дії агента, щоб у реальному часі виявляти й блокувати ненавмисні обхідні шляхи. Ми використовували цей монітор під час внутрішніх розгортань, оцінювання можливостей і запусків навчання з підкріпленням, водночас суворо уникаючи покарання думок моделі під час навчання, щоб її міркування залишалися прозорими й доступними для моніторингу.
• Стійкість до ін’єкцій у запити: Коли агенти переглядають вебсторінки, читають електронні листи або перевіряють код, вони можуть натрапити на приховані шкідливі інструкції, призначені для перехоплення їхнього завдання. Завдяки змагальному навчанню й автоматизованому червоному тестуванню Argon очолює бенчмарк Gray Swan Indirect Prompt Injection (IPI), знизивши успішність атак до 0,7% у 15 адаптивних спробах.

Докладніше дивіться в картці моделі Gemini 4 Argon.

Почніть сьогодні

Argon працює довше й наполегливіше, щоб розв’язувати надзвичайно складні наукові, програмні та агентні завдання. Це забезпечується провідним у галузі уніфікованим лімітом у 1 млн вхідних і вихідних токенів через Gemini API. Ознайомтеся з нашою документацією для розробників і підприємств, щоб дізнатися про новий протокол продовження та забезпечити належне налаштування відповідно до ваших потреб. Сьогодні Argon поступово стає доступною в усьому світі:

• Для розробників: Створюйте за допомогою платного рівня Gemini API, а якщо ви передплатник Google AI Ultra — випробуйте модель у Google Antigravity, AI Studio та Android Studio.
• Для підприємств: Випробуйте її в Gemini для бізнесу, API та Google Antigravity.
• Для звичайних користувачів: Починаючи із сьогоднішнього дня, випробуйте її в застосунку Gemini та режимі AI у Пошуку, якщо ви передплатник Google AI Ultra або Pro.
• Для науковців і дослідників: Подайте заявку, щоб отримати можливість безкоштовно користуватися найвищим рівнем Google Antigravity протягом 6 місяців (підключення відбуватиметься поетапно), за умови відповідності вимогам, наявності потужностей і відбору. Прийом заявок уже відкрито.
• Для фахівців із кібербезпеки: Подайте заявку на участь у Fairwind Program, щоб отримати доступ до Argon без кіберзахисних обмежень на основі поетапного підключення.

Gemini 4 Argon — лише початок. Ми з нетерпінням чекаємо можливості представити вам решту сімейства Gemini 4.