Gemini 4 Argon: vysoko schopný model pre zložité úlohy

Globálne dostupný už dnes, Gemini 4 Argon je vysoko výkonný model navrhnutý na riešenie zložitých úloh v rôznych oblastiach. Je dostupný cez API v AI Studio a platforme Gemini , ako aj cez Google Antigravity pre predplatiteľov Google AI Ultra. Okrem toho je dostupný v aplikácii Gemini a AI režime pri vyhľadávaní predplatiteľov Google AI Ultra a Pro.

Gemini 4 Argon vyniká v hlbokej práci v zložitých úlohách naprieč oblasťami ako kódovanie, financie, právo, kybernetická bezpečnosť a veda. Jeho hĺbka a presnosť naprieč viacstupňovými úlohami mu umožňujú prekonať iné špičkové modely v benchmarkoch naprieč oblasťami, pričom sa umiestnil na #1 v indexe Vals, ktorý meria výkonnosť modelu naprieč kľúčovými ekonomickými sektormi ako financie, kódovanie, právo a daňová práca.

Úvodná cena modelu je 2 doláre za milión vstupných tokenov a 10 dolárov za milión výstupných tokenov (s cacheovanými vstupnými tokenmi so zľavou 95 %). Táto cenová štruktúra ho robí atraktívnou voľbou pre vývojárov a podniky, ktoré chcú využiť jeho schopnosti. Tímy v Google už využívajú Argon na dosiahnutie významného vplyvu v rôznych oblastiach.

V Google používame Argon na naše najťažšie inžinierske problémy. Za posledné týždne softvéroví inžinieri dodávali kvalitný kód rýchlejšie než kedykoľvek predtým. Argon v Antigravitácii pomohol tímom zvýšiť počet odosielaní agentického kódu o viac než 35 % a znížiť počet vrátení kódu takmer o tretinu.

Jedným z pozoruhodných príkladov schopností Argonu je jeho práca na rozplietaní kódu funkcií prehliadača v Chrome. Model pomohol tímu Chrome oddeliť spracovanie základných webových stránok od ~6 miliónov riadkov dlhého legacy priečinka s funkciami prehliadača, ktorý sa nachádza v 40-miliónovom kóde Chromium. Tento úspech odomkne možnosť plynulého prechodu medzi záložkami, bočnými panelmi a plávajúcimi oknami bez nutnosti opätovného načítania.

Argon tiež demonštroval svoje schopnosti optimalizovať produkčné kódové základne Pythonu. V jednom prípade pomohol tímu stojacemu za open-source Agent Development Kit (ADK) od Google posunúť ich výkonnostné inžinierstvo tým, že skrátil čas prípravy relácií v pamäti o 40 % pri dlhých reláciách a zrýchlil studený import o 21 %. Tento úspech je obzvlášť pozoruhodný vzhľadom na zložitosť úlohy.

Výskumníci kvantovej chémie tiež využívajú argón na optimalizáciu balíkov kvantovej chémie. Pomocou tohto modelu dokázali zrýchliť xTB (semiempirical Extended Tight-Binding) až 2,3-krát rýchlejšie pri predpovedaní molekulárnych štruktúr a 1,8-krát rýchlejšie pri vyhľadávaní konformer (konformer search). Tieto vylepšenia umožnia vedcom urýchliť svoj výskum a objavy.

Schopnosti Argon presahujú inžinierske úlohy. Bol tiež použitý v oblasti kvantového počítania, kde pomohol výskumníkom urýchliť pokrok v kvantovej korekcii chýb aj návrhu algoritmov. Model preložil internú verziu AlphaQubitu do jedného vysoko optimalizovaného hardvérového jadra – takmer zdvojnásobil jeho inferenčnú priepustnosť.

Vo výskume jadrovej fúzie bol argón použitý na optimalizáciu 3D magnetických polí pre stellarátory. Tím v Google spolu s profesorom Mattom Landremanom objavil širšiu triedu protipríkladov k Gradovej hypotéze, ktoré poskytujú spoľahlivé benchmarky pre budúce návrhy. Tento úspech má významné dôsledky pre vývoj neobmedzenej čistej fúznej energie.

Argón sa tiež používa vo výskume zriedkavých ochorení, kde pomáhal výskumníkom analyzovať deidentifikované genómy novorodencov s výnimočnými vývinovými poruchami pľúc. V jednom prípade Argon identifikoval chromozómové preusporiadanie, ktoré rutinný softvér roky prehliadol, a vysvetlil, prečo zostal neodhalený.

Schopnosti modelu sa rozširujú aj na návrh enzýmov. Pomocou Argon dokázali vedci navrhnúť serínové esterázy za len niekoľko hodín – proces, ktorý by za normálnych okolností trval mesiace prispôsobeného ladenia modelu a skríningu kandidátov. Tento úspech ukazuje potenciál rýchleho zrýchlenia v inžinierstve enzýmov v oblastiach ako biovýroba, zelená chémia a vývoj liekov.

Argón sa tiež používa vo výskume robotiky, kde pomáha urýchľovať pokrok smerom k fyzickej AGI. Model prekonáva všetky ostatné hranicové modely na benchmarku Embodied Reasoning (ERQA), ktorý testuje schopnosť modelu rozumieť a riešiť fyzické, priestorové problémy v 3D prostrediach.

Aby výskumníci demonštrovali schopnosti Argonu v praxi, testovali jeho schopnosť naučiť sa fyzickú zručnosť mimo rozšírenia jednoducho sledovaním. V internom teste Argon sledoval surové video človeka hrajúceho cornhole, zmapoval priestorové súradnice prostredia a vypočítal požadované pohyby kĺbov celého tela. Potom autonómne vytvoril simulačný kód.

Schopnosti Argonu nie sú obmedzené len na tieto oblasti. Model sa využíva aj vo výskume kybernetickej bezpečnosti, kde pomohol kybernetickým obrancom testovať hypotézy, auditovať kritické kódové základne a odhaliť jemné zero-day zraniteľnosti a logické chyby. Tento úspech má významné dôsledky pre vývoj efektívnejšej kybernetickej obrany.

Bezpečnostný a ochranný stack pre Argon predstavuje komplexný prístup k zabezpečeniu zodpovedného používania tohto vysoko schopného modelu. Tím spolupracoval s tretími stranami na meraní určitých schopností a ochranných opatrení, pričom nasadil viacvrstvový obranný stack kombinujúci odolnosť voči jailbreaku, monitorovanie a vymáhanie.

Vylepšené schopnosti Argonu naprieč viacerými doménami výrazne zlepšili jeho robustnosť – napríklad externé bio red teaming dokázal odomknúť menej ako 1 % bio podúloh, ktoré testujeme. Model je navyše výrazne lepší v tom, že neplní škodlivé požiadavky v porovnaní s predchádzajúcimi modelmi.

Vývoj Argonu bol riadený rámcom Frontier Safety, ktorý kladie dôraz na bezpečnosť a ochranu. Tento rámec zabezpečuje, že schopnosti modelu sú v súlade s ľudskými hodnotami a cieľmi, pričom zároveň poskytuje robustné ochrany proti škodlivým aktérom.

Argon pracuje dlhšie a tvrdšie na riešení vysoko zložitých vedeckých, kódovacích a agentických problémov. Jeho špičkový limit 1M jednotného vstupno-výstupného tokenu cez Gemini API mu umožňuje riešiť úlohy, ktoré by iné modely nemohli zvládnuť. Model sa dnes zavádza globálne – je dostupný cez rôzne kanály vrátane AI Studio, Android Studio, Google Antigravity a aplikácie Gemini .

Vývojári môžu využívať možnosti Argonu vytvorením s Gemini API platenou úrovňou v AI Studio a Android Studio. Podniky si ho môžu vyskúšať v Gemini for business, API a v Google Antigravity. Bežní používatelia ho môžu začať používať už dnes v aplikácii Gemini a AI režime vo vyhľadávaní, ak sú predplatiteľom Google AI Ultra alebo Pro.

Výskumníci a vedci, ktorí majú záujem využiť schopnosti Argonu, môžu požiadať o bezplatný prístup k najvyššej úrovni používania Google Antigravity na dobu 6 mesiacov (zavádzaní priebežne), pod podmienkou oprávnenosti, kapacity a výberu. Prihlášky sú teraz otvorené.