Google pokazało swój najmocniejszy model AI - Gemini 4 Argon. Jest jeden haczyk: prawie nikt nie może go użyć

Google obiecywało Gemini 3.5 Pro, a rozwijało głównie modele z rodziny Flash. Teraz firma przedstawia Gemini 4 Argon, pierwszy duży model po Gemini 3.1 Pro. Ma konkurować z najnowszymi systemami OpenAI i Anthropic w programowaniu, pracy z dokumentami, analizie danych i cyberbezpieczeństwie. Google pokazuje wysokie wyniki benchmarków, milion tokenów wyjściowych i cenę startową 2 dolarów za milion tokenów wejściowych.

Model Gemini 4 Argon zdobył 77,9 proc. w DeepSWE v1.1 i na start kosztuje 2/10 USD za milion tokenów wejściowych/wyjściowych. Na razie model trafia do zaufanych testerów i obrońców cyberbezpieczeństwa, a Google nie podaje konkretnej daty szerszej premiery.

GPT-6 Astra grała w Minecrafta przez 141 godzin. Jedna eksplozja zmieniła cały test. Model przez kilka godzin farmił ziemniaki

Gemini 4 Argon ma być modelem do zadań, w których liczy się długa praca nad jednym problemem. Google podaje 77,9 proc. w benchmarku DeepSWE v1.1, mierzącym wieloetapowe zadania związane z rzeczywistym oprogramowaniem. Na firmowym zestawieniu wyprzedza Claude Opus 5.5 z wynikiem 74,2 proc. oraz GPT-6 Astra z 74,1 proc. Google podaje również prowadzenie w Vals Index, który mierzy wyniki w finansach, programowaniu, prawie i podatkach, nadając poszczególnym dziedzinom wagi odpowiadające ich udziałowi w PKB USA.

Elon Musk przyznaje, że Grok 4.7 ustępuje Claude Opus 5.5. xAI chce dogonić czołówkę w 2027 roku

Niezależne pomiary Artificial Analysis pokazują jednak bardziej złożony obraz. Gemini 4 Argon uzyskał 53 punkty w Artificial Analysis Intelligence Index, dokładnie tyle samo co GPT-6 Astra. Argon wypada przy tym lepiej w części zadań agentowych, ale w Terminal Bench 4 uzyskał 57 proc., podczas gdy GPT-6 Astra osiągnął 59 proc., Claude Opus 5.5 – 60 proc., a Claude Sonnet 5.5 – 64 proc. Oznacza to, że przewaga z firmowego DeepSWE nie przekłada się automatycznie na prowadzenie we wszystkich niezależnych testach.

Microsoft chce, żeby AI pracowała za Ciebie, nawet gdy śpisz. Rachunek przyjdzie później

Firma Google przyciąga uwagę do tego modelu także ceną. W okresie promocyjnym milion tokenów wejściowych kosztuje 2 dolary, a milion tokenów wyjściowych 10 dolarów. Po zakończeniu promocji stawki wzrosną odpowiednio do 4 i 20 dolarów. Artificial Analysis wylicza, że przy obecnych cenach wykonanie zadania w ich Intelligence Index kosztuje średnio 1,99 dolara dla Argona i 3,26 dolara dla GPT-6 Astra. Różnica wynika jednak przede wszystkim z ceny pojedynczego tokena, bo Argon generuje średnio około 62 tys. tokenów wyjściowych na zadanie, podczas gdy Astra potrzebuje około 27 tys. Dużą zmianą jest także limit wyjścia. Gemini 4 Argon może wygenerować do miliona tokenów, podczas gdy poprzedni limit wynosił 64 tys. Google podkreśla, że dodatkowa przestrzeń ma pozwalać modelowi prowadzić długie rozumowanie i wykonywać wieloetapowe zadania w ramach jednej pracy. Model jest multimodalny i przyjmuje tekst, obrazy, wideo oraz mowę, choć odpowiedzi generuje w formie tekstowej.

LineXinBar - polski entuzjasta stworzył własne środowisko graficzne. Interfejs inspirowany konsolami Sony PSP i PlayStation 3

Na razie Argon jest udostępniany ograniczonej grupie zaufanych testerów, w tym obrońcom cyberbezpieczeństwa uczestniczącym w programie Fairwind. Sam program obejmuje rządowe i biznesowe organizacje oraz partnerów zajmujących się cyberbezpieczeństwem, a Google podaje ponad 650 uczestniczących partnerów na całym świecie. W przypadku Argona firma koncentruje się jednak przede wszystkim na bezpiecznym testowaniu możliwości modelu w obronie przed atakami. Wiz już wykorzystuje Argona w ramach inicjatywy Scan for Good. Google twierdzi, że model znalazł krytyczną podatność w oprogramowaniu medycznym używanym przez szpitale, która mogła prowadzić do ujawnienia danych osobowych. Według Google wcześniejsze modele nie wykryły tego problemu, ale firma nie podała szczegółów pozwalających niezależnie zweryfikować tę deklarację. Argon może również działać bez typowych ograniczeń cyberbezpieczeństwa w środowiskach zaufanych obrońców i wewnętrznych zespołów Google.

Robił, co chciał, i nie mówił, co zrobił. OpenAI zatrzymuje nowy model GPT-6.1 Astra tuż przed premierą

Google stosuje przy tym dodatkowe mechanizmy kontroli. System monitoruje tok rozumowania i działania modelu ai, a w przypadku wykrycia odejścia od założonego zadania może zatrzymać jego wykonanie. Firma wzmacnia też zabezpieczenia przed prompt injection oraz izoluje środowiska wykorzystywane do testowania najbardziej ryzykownych możliwości. Szersze udostępnienie ma rozpocząć się od płatnych użytkowników API i abonentów Google AI Ultra, ale Google nie podało konkretnego terminu.

OpenAI przeprasza za działania agentów, a następnego dnia pokazuje dots. Tym razem AI dostaje dostęp do Twoich aplikacji

Argon już pracuje również wewnątrz Google. Agenty AI wykorzystują model między innymi do optymalizacji pamięci w centrach danych. Według Google wdrożone optymalizacje uwolniły ponad 300 TiB pamięci, czyli około 330 TB, a szacowane łączne oszczędności mają wynieść od 500 TiB do 1 PiB. Argon pomaga także przy migracji kodu C i C++ do Rusta, w tym przy projekcie obejmującym ponad 800 tys. linii jądra Zircon systemu Fuchsia. Google zaznacza, że tak duże zmiany są przed wdrożeniem poddawane automatycznym i ręcznym audytom, testom emulacyjnym oraz przeglądom kodu.

NVIDIA opatentowała chatbota AI, który ma przyspieszyć i ułatwić twórcom gier sprawniejszą optymalizację produkcji

Na tym etapie Gemini 4 Argon jest więc przede wszystkim pokazem możliwości nowego modelu i kontrolowanym testem przed szerszym wdrożeniem. Google ma już wyniki z własnych benchmarków, niezależne pomiary Artificial Analysis oraz przykłady zastosowań w swoich zespołach, ale użytkownicy nadal nie mogą swobodnie sprawdzić tego modelu. Dopiero szerszy dostęp do API i Google AI Ultra pozwoli zweryfikować, jak deklarowane możliwości faktycznie przekładają się na codzienną pracę.