Google выкатила Gemini 4 Argon, и вот тут уже начинается что-то по-настоящему интересное.
Пока модель не раздают всем подряд. Сначала доступ получают доверенные специалисты по кибербезу, а уже потом обещают API, корпоративный доступ и появление в Gemini.
Но самое интересное здесь даже не бенчмарки.
Google уже использует Argon внутри компании на задачах, где ошибка стоит сильно дороже красивого ответа в чате.
Например, группа агентов анализировала телеметрию дата-центров и нашла оптимизации, которые уже освободили больше 300 TiB памяти. Потенциально речь идёт вообще о 500 TiB - 1 PiB.
Ещё веселее история с кодом.
Argon используют для миграции огромных C/C++-кодовых баз на Rust. И это уже не демка на пару файлов.
Google пишет про проекты размером 800 000+ строк, а в одном случае агент переписал 32 тысячи строк SIMD-кода, после чего Rust-версия стала работать в 2,7 раза быстрее при сохранении результата.
То есть coding agent уже не просто ”пофикси мне функцию”.
Это скорее:
”Вот тебе кусок огромной кодовой базы. Разберись, перепиши, проверь и не сломай прод”.
Ещё у Argon заявлен совершенно безумный лимит: до 1 миллиона выходных токенов за один запуск.
Фактически модель может очень долго работать внутри одной траектории: анализировать код, писать изменения, запускать проверки, исправляться и продолжать.
По кодингу Google заявляет 77,9% на DeepSWE v1.1. Плюс Argon заняла первое место на ряде внутренних enterprise-бенчмарков. Тут, конечно, особенно интересно будет дождаться независимых прогонов.
По цене тоже неплохо:
$2 / $10 за миллион токенов на старте, cached input со скидкой 95%. Позже цена должна вырасти до $4 / $20.
Короче, Google в этот раз продаёт не идею:
”смотрите, наш чат стал ещё немного умнее”.
А идею:
”вот агент, которому можно отдать реально большую инженерную задачу и оставить работать над ней надолго”.
И вот это уже совсем другой класс моделей.
Источник: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
Велкам
Пока модель не раздают всем подряд. Сначала доступ получают доверенные специалисты по кибербезу, а уже потом обещают API, корпоративный доступ и появление в Gemini.
Но самое интересное здесь даже не бенчмарки.
Google уже использует Argon внутри компании на задачах, где ошибка стоит сильно дороже красивого ответа в чате.
Например, группа агентов анализировала телеметрию дата-центров и нашла оптимизации, которые уже освободили больше 300 TiB памяти. Потенциально речь идёт вообще о 500 TiB - 1 PiB.
Ещё веселее история с кодом.
Argon используют для миграции огромных C/C++-кодовых баз на Rust. И это уже не демка на пару файлов.
Google пишет про проекты размером 800 000+ строк, а в одном случае агент переписал 32 тысячи строк SIMD-кода, после чего Rust-версия стала работать в 2,7 раза быстрее при сохранении результата.
То есть coding agent уже не просто ”пофикси мне функцию”.
Это скорее:
”Вот тебе кусок огромной кодовой базы. Разберись, перепиши, проверь и не сломай прод”.
Ещё у Argon заявлен совершенно безумный лимит: до 1 миллиона выходных токенов за один запуск.
Фактически модель может очень долго работать внутри одной траектории: анализировать код, писать изменения, запускать проверки, исправляться и продолжать.
По кодингу Google заявляет 77,9% на DeepSWE v1.1. Плюс Argon заняла первое место на ряде внутренних enterprise-бенчмарков. Тут, конечно, особенно интересно будет дождаться независимых прогонов.
По цене тоже неплохо:
$2 / $10 за миллион токенов на старте, cached input со скидкой 95%. Позже цена должна вырасти до $4 / $20.
Короче, Google в этот раз продаёт не идею:
”смотрите, наш чат стал ещё немного умнее”.
А идею:
”вот агент, которому можно отдать реально большую инженерную задачу и оставить работать над ней надолго”.
И вот это уже совсем другой класс моделей.
Источник: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
Велкам