30 сентября 2026 года Google представила Gemini 4 Argon — новую модель искусственного интеллекта для сложных рабочих задач. Модель ориентирована на программирование, анализ данных и кибербезопасность. Google делает ставку на задачи, которые требуют не одного ответа, а последовательной работы в несколько этапов. Что изменилось в новой модели Одно из главных нововведений — увеличенный объем генерации. Gemini 4 Argon поддерживает до одного миллиона токенов на один ответ. Предыдущий лимит составлял 64 000 токенов. Это позволяет модели дольше работать над сложными задачами и обрабатывать большие объемы информации. Модель также рассчитана на работу с программным кодом, документами, графиками и другими типами данных. По данным Google, ее уже используют инженеры компании для поиска ошибок, проектирования алгоритмов и переноса крупных кодовых баз на другие языки программирования. Что можно делать с Gemini 4 Argon Работать с программным кодом. Модель помогает анализировать существующие проекты, искать ошибки и готовить исправления. Она ориентирована на сложные инженерные задачи, а не только на генерацию отдельных фрагментов кода. Анализировать документы и данные. Модель может пригодиться финансовым специалистам для изучения отчетов и подготовки аналитики, а юридическим командам — для поиска информации в объемных документах и составления черновиков. Выявлять уязвимости. Отдельное направление — кибербезопасность. Google заявляет, что модель способна самостоятельно находить, проверять и исправлять критические уязвимости в программном обеспечении. Компания также сообщила, что с помощью Argon удалось обнаружить уязвимость в медицинском ПО, которая могла привести к раскрытию персональных данных пациентов. При этом результаты работы модели необходимо проверять перед внедрением, особенно если речь идет о критически важных системах и конфиденциальной информации. Насколько хорошо модель справляется с задачами В тесте DeepSWE v1.1, оценивающем выполнение сложных задач в программной инженерии, Gemini 4 Argon набрала 77,9%. В тесте CWE-bench v1, который оценивает способность моделей исправлять уязвимости, она получила 68%, разделив первое место с другой моделью. Эти показатели опубликованы Google в официальном анонсе. Их стоит рассматривать с учетом методики тестирования и того, что часть результатов получена в оценках самой компании. Argon показывает сильные результаты в отдельных тестах, но уступает конкурентам в некоторых задачах программирования. Кому пригодится новая модель Gemini 4 Argon рассчитана на разработчиков, инженеров, аналитиков и корпоративные команды. Она может помочь при работе с крупными программными проектами, обработке объемных документов и автоматизации многоэтапных процессов. Специалистам по кибербезопасности модель пригодится для поиска уязвимостей и проверки защиты программных систем. При этом она не заменяет экспертную оценку: найденные проблемы и предложенные исправления необходимо проверять. Для повседневных запросов, написания коротких текстов и поиска идей возможности Argon могут оказаться избыточными. Ее основные преимущества проявляются в задачах, требующих длительного анализа и последовательного выполнения действий. Сообщение Gemini 4 Argon: что умеет новая модель Google и кому она пригодится появились сначала на THE TECH.
From the original source:
The Tech.kz — венчур и стартапы
Read full article at The Tech.kz — венчур и стартапыGemini 4 Argon: what the new Google model can do and who will benefit from it
On September 30, 2026, Google introduced Gemini 4 Argon, a new artificial intelligence model for complex workloads. The model is focused on programming, data analysis and cybersecurity. Google is betting on tasks that require more than just one answer, but...
AI Summary & Key Takeaways
- On September 30, 2026, Google introduced Gemini 4 Argon, a new artificial intelligence model for complex workloads
- The model is focused on programming, data analysis and cybersecurity
- Google is betting on tasks that require more than just one answer, but...
Gemini 4 Argon: what the new Google model can do and who will benefit from it
Event timeline
Related stories
More than 700 prompts for creating videos using Claude have been collected on GitHub
More than 700 prompts for creating videos using Claude have been collected on GitHub. Now you can create animations, motion graphics, 3D scenes and even interactive mini-games, simply by describing the desired result in ordinary language. The collection contains more than 700 ready-made examples. Every…
Paragon: weekly digest
Paragon: weekly digest Our analyzes and materials: 🟠5 reasons that prevent you from making money with AI 🟠ElevenLabs: what is available for free, except for voice acting 🟠$300 for a YouTube cover: start plan in 5 days 🟠Poe: collecting your own AI from Claude, GPT and Gemini 🟠11 AI services where...
neural networks told what they really think about humanity. And the answers turned out to be quite grim.
12 neural networks told what they really think about humanity. And the answers turned out to be quite grim. In an unusual experiment, 12 leading AI models were asked the same question three times: what is the most unpleasant truth about people? In 29 out of 35 answers, the neural networks came to a similar...
Walmart will allow AI agents to make purchases on their own while Amazon blocks them
Walmart will allow AI agents to make purchases on their own while Amazon blocks them The American retail chain Walmart has introduced Agent Gateway, a new system that will allow AI agents to select products and make purchases on behalf of users. Unlike the competitor...