Google lansează Gemini 4 Argon, un AI cu 1 milion de tokeni și „puteri” avansate pentru programare și securitate

Google anunță Gemini 4 Argon, un nou model AI de frontieră dezvoltat pentru sarcini complexe care necesită raționament pe perioade lungi și parcurgerea mai multor etape. Modelul este destinat unor domenii precum dezvoltarea software, cercetarea, activitățile juridice și financiare, dar și securitatea cibernetică.

Google începe lansarea într-un mod controlat, prin programul Fairwind, unde Gemini 4 Argon este pus la dispoziția unui grup de specialiști în securitate cibernetică. Compania spune că această etapă este necesară pentru evaluarea modelului și îmbunătățirea măsurilor de protecție înainte ca accesul să fie extins către dezvoltatori, companii și consumatori.

Gemini 4 Argon poate procesa până la 1 milion de tokeni

Una dintre cele mai importante schimbări aduse de noul model este extinderea limitei de output la 1 milion de tokeni, de la 64.000 de tokeni în cazul modelului anterior. Google susține că această capacitate îi permite lui Argon să lucreze mai mult timp asupra aceleiași probleme și să abordeze sarcini care necesită sute de mii de tokeni într-un singur parcurs.

Modelul este deja folosit intern de mii de angajați Google pentru sarcini de programare, cercetare și redactare. Compania oferă câteva exemple pentru a ilustra modul în care Gemini 4 Argon este folosit în proiecte complexe.

În cercetarea pentru calcul cuantic, Argon a contribuit la optimizarea resurselor necesare unor algoritmi, măsurate prin combinația dintre numărul de qubiți și porți. Într-un caz prezentat de Google, modelul a depășit cu 40% rezultatul de referință publicat anterior, într-un interval de câteva minute.

Un alt proiect a vizat eficiența memoriei în centrele de date Google. Agenții Argon au analizat date de profilare provenite din întreaga infrastructură și au identificat și aplicat automat optimizări. După implementare, acestea au eliberat peste 300 TiB de memorie, iar Google estimează economii totale cuprinse între 500 TiB și 1 PiB.

AI-ul poate lucra la proiecte software de sute de mii de linii

Gemini 4 Argon este folosit și pentru migrarea unor baze de cod C/C++ către Rust. Proiectele variază de la zeci de mii de linii de cod din biblioteci precum re2 și libgav1 până la peste 800.000 de linii în cazul kernelului Fuchsia Zircon.

Vezi și:

BMW taie 20% din management cu ajutorul AI. Compania vrea să reducă masiv costurile

Adolescenții din România folosesc AI pentru învățare și creativitate. Ce arată studiul Google „The Future Report”

Google precizează că aceste modificări sunt supuse unor verificări automate și manuale, testelor de emulare și analizelor înainte de a ajunge în producție, având în vedere importanța sistemelor implicate.

În cazul libgav1, software open source dezvoltat de Google pentru decodarea video, agenții Argon au lucrat pornind de la o versiune Rust existentă și au înlocuit 32.000 de linii de cod SIMD. Modelul a realizat mai multe runde de experimente ghidate de profilare, a analizat rezultatele compilatorului și a produs cod Rust sigur care permite compilatorului să realizeze automat vectorizarea.

Rezultatul obținut de Google este un decodor video memory-safe care rulează de 2,7 ori mai rapid decât versiunea Rust anterioară și produce rezultate video identice. Performanța sa se apropie astfel de cea a implementării C++ optimizate.

Gemini 4 Argon a obținut, potrivit Google, un scor de 77,9% pe DeepSWE v1.1, benchmark care evaluează performanța în sarcini reale de inginerie software cu mai multe etape. Modelul este prezentat de companie ca având rezultate ridicate și în domenii precum finanțe, drept și activități administrative.

Pe Vals Index, care măsoară impactul economic în domenii precum finanțe, programare, juridic și fiscal, Argon este prezentat ca model cu cea mai bună performanță. Pe AutomationBench, benchmark-ul Zapier pentru execuția unor sarcini complete din mai multe funcții de business, modelul a obținut un scor de 51,3%.

Gemini 4 Argon este folosit și pentru securitate cibernetică

Google a acordat o atenție specială capacităților Gemini 4 Argon în domeniul securității cibernetice. Modelul poate căuta, valida și remedia automat vulnerabilități software.

Pentru specialiștii în securitate care fac parte din programul de testare și pentru propriile echipe Google, compania spune că va pune la dispoziție Argon fără anumite limitări cibernetice, astfel încât aceștia să poată utiliza integral capabilitățile modelului în scop defensiv.

Wiz folosește deja Gemini 4 Argon în cadrul inițiativei Scan for Good, prin care sunt identificate și remediate gratuit vulnerabilități cu risc ridicat în infrastructuri publice importante. Într-un test prezentat de Google, modelul a identificat o vulnerabilitate critică ce putea expune informații personale sensibile în software medical utilizat de spitale din întreaga lume. Compania spune că problema nu fusese identificată de modelele AI de frontieră testate anterior.

Pe CWE-bench v1, care evaluează capacitatea de remediere a vulnerabilităților, Argon a obținut un scor de 68%, la egalitate pentru primul loc în evaluarea citată de Google.

Modelul a demonstrat rezultate bune și în identificarea vulnerabilităților. Într-un benchmark intern al Google, Argon a descoperit mai multe tipuri de probleme în baze de cod complexe care acoperă 20 de limbaje de programare. Într-un test intern Wiz de penetration testing black-box, modelul a depășit Gemini 3.8 Flash Cyber în identificarea suprafeței de atac, a vulnerabilităților și în generarea dovezilor de tip proof-of-concept.

Google pregătește Gemini 4 Argon pentru o lansare mai largă

Capacitățile modelului vin însă împreună cu o serie de măsuri de siguranță pe care Google spune că le dezvoltă înainte de extinderea accesului. Compania lucrează la protecția împotriva folosirii abuzive a modelului pentru atacuri cibernetice sau pentru activități legate de arme chimice, biologice, radiologice și nucleare.

Google spune că își îmbunătățește inclusiv metodele de monitorizare pentru a identifica tentativele de utilizare abuzivă. Înainte de lansare, măsurile de protecție au fost testate de echipe interne și externe de red teaming, prin metode automate și manuale.

O altă zonă urmărită este reprezentată de atacurile de tip prompt injection, prin care instrucțiuni malițioase ascunse în conținut pot încerca să schimbe comportamentul modelului. Potrivit Google, Gemini 4 Argon a obținut rezultate de top la rezistența împotriva acestui tip de atac în benchmark-ul Gray Swan pentru indirect prompt injection.

Google spune că monitorizează și posibilitatea ca modelul să depășească intențiile stabilite pentru o anumită sarcină. Compania folosește sisteme care urmăresc raționamentul și acțiunile lui Argon și pot opri execuția atunci când este necesar. În paralel, mediile izolate în care sunt testate modelele sunt securizate pentru a limita riscurile asociate sistemelor AI cu capabilități ridicate.

Gemini 4 Argon va fi lansat treptat. Primele accesări sunt destinate specialiștilor în securitate și testerilor de încredere, iar Google intenționează să extindă disponibilitatea către dezvoltatori, companii și consumatori. Lansarea comercială va începe cu clienții API plătitori și abonații Google AI Ultra.

Prețul introductiv anunțat de Google este de 2 dolari pentru un milion de tokeni de intrare și 10 dolari pentru un milion de tokeni de ieșire. Tokenii de intrare utilizați din cache beneficiază de o reducere de 95% față de prețul standard pentru input.