Когда команда тестирует масштабный рефакторинг кода или пытается закрыть десятки уязвимостей в инфраструктуре, стандартных лимитов контекста обычно не хватает — модель теряет логику на середине задачи. Google представила новую флагманскую систему Gemini 4 Argon, созданную специально для сложных многошаговых процессов в программировании, корпоративном секторе и киберзащите.
Что изменилось в архитектуре и лимитах
Главным техническим апгрейдом стал скачок лимита выходных токенов до 1 млн токенов на одну запись (предыдущие версии ограничивались 64 000). Это позволяет системе удерживать непрерывную траекторию рассуждений во время глубокого анализа больших массивов данных.
На старте разработчики установили ценообразование: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных, предусмотрев скидку на кешированные входные данные. В настоящее время доступ к модели открывают постепенно: первыми её тестируют специалисты по кибербезопасности в рамках программы Fairwind, а затем она появится для платных API-клиентов и подписчиков Google AI Ultra. Подробности релиза и технические метрики описаны в официальном анонсе Google.
Практические результаты и внутренние кейсы Google
Корпорация уже привлекла модель к собственным рабочим процессам. С помощью Gemini 4 Argon инженерам удалось:
Оптимизировать квантовый алгоритм, превзойдя базовый результат на 40%.
Освободить более 300 ТиБ оперативной памяти после анализа телеметрии дата-центров (потенциальная экономия оценивается в пределах 500 ТиБ — 1 ПиБ).
Автоматизировать миграцию массивных кодовых баз с C/C++ на Rust, включая ядро Fuchsia Zircon объёмом более 800 000 строк.
В бенчмарках модель показала высокие результаты: 77,9% в тесте на выполнение реальных инженерных задач DeepSWE v1.1 и лидерство в профильных индексах корпоративных задач.
Автономная киберзащита без защитных ограничений
Отдельным вектором стало применение модели для поиска и исправления критических программных уязвимостей. Платформа безопасности Wiz уже использует Argon в рамках инициативы Scan for Good для защиты критической инфраструктуры. Во время тестов система обнаружила опасную уязвимость в медицинском софте, которую ранее пропускали другие frontier-модели.
Для проверенных специалистов по безопасности и собственных команд Google выпускает модель без стандартных киберзащитных ограничений (guardrails), позволяя использовать весь потенциал систем защиты, тогда как общий публичный доступ будут разворачивать постепенно после завершения дополнительных этапов red teaming-тестирования.