Jest nowy model Gemini

Google zaprezentowało Gemini 4 Argon, nowy model AI przeznaczony do złożonych prac programistycznych, analiz biznesowych oraz cyberbezpieczeństwa. Firma zwiększa limit tokenów wyjściowych do miliona i pokazuje wyniki, w których Argon wyprzedza modele OpenAI i Anthropic w części zadań. Udostępnianie rozpoczyna się od wybranej grupy specjalistów chroniących systemy informatyczne. Szersza premiera ma nastąpić po kolejnych testach zabezpieczeń.

Google opisuje Argona jako model zdolny do utrzymania rozumowania podczas długich, wieloetapowych zadań. Ma pomagać w realizacji całych procesów, od analizy problemu i pracy z narzędziami po przygotowanie oraz sprawdzenie rozwiązania.

Milion tokenów do rozwiązywania długich zadań

Jedną z najważniejszych zmian jest zwiększenie limitu tokenów wyjściowych z 64 tys. do miliona. Chodzi o budżet generowania treści przez model. Tokeny to jednostki, na które AI dzieli tekst - mogą odpowiadać fragmentom słów, znakom lub całym krótkim słowom.

Według Google większy limit pozwala modelowi dłużej analizować trudny problem i generować setki tysięcy tokenów w jednym przebiegu. Ma to znaczenie przy rozbudowanych zadaniach programistycznych, badawczych i analitycznych, wymagających wielu kolejnych kroków. W komunikacie firma akcentuje również zdolność Argona do analizowania wykresów, długich nagrań wideo oraz zestawów dokumentów.

Argon już pracuje wewnątrz Google

Google podaje, że z modelu korzystają już tysiące pracowników. Inżynierowie używają go do wyszukiwania błędów, projektowania algorytmów i przenoszenia dużych baz kodu z C oraz C++ do języka Rust.

Model pomaga też w optymalizacji zużycia pamięci w centrach danych. Google podaje ponad 300 TiB oszczędności po wdrożeniu zmian i szacuje łączny potencjał na 500 TiB–1 PiB. W badaniach nad obliczeniami kwantowymi Argon pomaga optymalizować zasoby potrzebne do wykonywania algorytmów. W jednym z przykładów w ciągu kilku minut uzyskał wynik o 40 proc. lepszy od opublikowanego punktu odniesienia.

Model wyszukuje i naprawia luki w oprogramowaniu

Cyberbezpieczeństwo jest jednym z głównych zastosowań Argona. Według Google model potrafi samodzielnie wykrywać krytyczne luki, potwierdzać możliwość ich wykorzystania i przygotowywać poprawki. Może analizować kod źródłowy, ale także badać działające serwisy internetowe bez dostępu do ich kodu.

W wewnętrznym teście Google obejmującym wykrywanie podatności w kodzie napisanym w 20 językach programowania Argon uzyskał 85,8 proc. Wcześniejsze Gemini 3.8 Flash Cyber osiągnęło 71 proc. W teście penetracyjnym Wiz, prowadzonym bez dostępu do kodu źródłowego, wyniki wyniosły odpowiednio 70,9 i 58,2 proc.

W CWE-bench v1, oceniającym naprawianie podatności, Argon uzyskał 68 proc. To wynik na poziomie GPT-6 Astra i Groka 4.7; Claude Opus 5.5 osiągnął 67 proc.

Wiz korzysta już z Argona w ramach Scan for Good, programu bezpłatnego wyszukiwania i usuwania poważnych zagrożeń w infrastrukturze publicznej. Google podaje, że model wykrył krytyczną lukę zagrażającą poufności danych osobowych w oprogramowaniu medycznym używanym przez szpitale na całym świecie. Wcześniejsze modele miały ją przeoczyć.

Fairwind obejmuje także telekomunikację

Pierwszy dostęp do Argona otrzymuje wybrana grupa uczestników programu Fairwind. Według Google cały program obejmuje ponad 650 partnerów na świecie. Priorytet mają instytucje publiczne i operatorzy infrastruktury krytycznej, w tym podmioty z ochrony zdrowia, telekomunikacji, energetyki oraz sektora finansowego. Argon może działać jako osobny model lub wspierać CodeMender, agenta pomagającego automatyzować wyszukiwanie i naprawianie błędów bezpieczeństwa.

Google zapowiada udostępnienie modelu zaufanym obrońcom i własnym zespołom z wyłączonymi ograniczeniami modelu dotyczącymi zadań cyberbezpieczeństwa, aby mogli korzystać z pełnych możliwości badawczych. Dostęp pozostaje kontrolowany. Uczestnicy są weryfikowani, mogą wykorzystywać model do autoryzowanych działań obronnych i badań oraz nie mogą odsprzedawać ani przekazywać dostępu innym organizacjom.

Google wzmacnia zabezpieczenia przed szerszą premierą

Firma pracuje nad ochroną przed wykorzystywaniem modelu do szkodliwych działań, w tym ataków cybernetycznych oraz zagrożeń chemicznych, biologicznych, radiologicznych i jądrowych. Zabezpieczenia są sprawdzane przez wewnętrzne i zewnętrzne zespoły testujące odporność systemu.

Osobny obszar stanowi odporność na prompt injection, czyli złośliwe instrukcje ukryte w treściach, z którymi pracuje AI. W benchmarku Gray Swan IPI Argon osiągnął 0,7 proc. skutecznych ataków w wariancie dopuszczającym do 15 prób. Google określa go jako swój najbardziej odporny model na tego rodzaju manipulacje.

Kolejne zabezpieczenia mają monitorować rozumowanie i działania Argona oraz zatrzymywać pracę, gdy model wychodzi poza intencje użytkownika. Google wzmacnia również izolację środowisk używanych podczas treningu i testów wysokiego ryzyka.

Ceny startowe i kolejność udostępniania

Google podało ceny korzystania z modelu, rozliczanego według liczby tokenów. Na początek milion tokenów wejściowych będzie kosztować 2 USD, a milion tokenów wyjściowych 10 USD. Tokeny wejściowe pobierane z pamięci podręcznej mają być tańsze o 95 proc. od stawki za zwykłe tokeny wejściowe.

W przypisie do komunikatu firma zaznacza, że po okresie wprowadzającym ceny wzrosną do 4 USD za milion tokenów wejściowych i 20 USD za milion tokenów wyjściowych. Nie podaje długości tego okresu.

Po etapie testów z wybranymi partnerami Google zamierza rozszerzyć dostęp, zaczynając od płatnych klientów API oraz abonentów Google AI Ultra. Firma nie podała konkretnej daty tego etapu ani harmonogramu udostępniania modelu w pozostałych planach konsumenckich.