Gemini 4 Argon: жаңа Google моделі не істей алады және одан кім пайда көреді
2026 жылдың 30 қыркүйегінде Google күрделі жұмыс жүктемелеріне арналған жаңа жасанды интеллект моделі Gemini 4 Argon-ды ұсынды. Модель бағдарламалауға, деректерді талдауға және киберқауіпсіздікке бағытталған. Google бір ғана жауапты қажет ететін тапсырмаларға ставка жасайды, бірақ...
- 01.2026 жылдың 30 қыркүйегінде Google күрделі жұмыс жүктемелеріне арналған жаңа жасанды интеллект моделі Gemini 4 Argon-ды ұсынды
- 02.Модель бағдарламалауға, деректерді талдауға және киберқауіпсіздікке бағытталған
- 03.Google бір ғана жауапты қажет ететін тапсырмаларға ставка жасайды, бірақ...
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.
Байланысты материалдар
Барлығы →Edge AI қолданбаларын шешу үшін OnLogic сатып алу үшін OMRON
OnLogic өзінің Вермонт штатындағы штаб-пәтерін, сондай-ақ жаһандық кеңселерін OMRON бөлігі ретінде сақтайды. Дереккөз: OnLogic Өндірушілер деректер мен AI-ны шетте көбірек пайдаланатындықтан, оларға нақты уақыттағы автоматтандыру және басқарумен қатар жұмыс істейтін сенімді есептеулер қажет. OMRON корпорациясы осы айда…
2026 жылғы Нью-Йорк климаттық апталығында MIT жаһандық желіге қосылады
Жыл сайын NYC Climate Week 100 000-нан астам адамды климаттық қиындықтарды талқылау, шешімдерді зерттеу және әрекетті ынталандыру үшін қала бойынша 1000-нан астам іс-шараға біріктіреді. Қатысушылар өнеркәсіптен, академиядан, филантропиядан, коммерциялық емес ұйымдардан, үкіметтен, қаржыдан және…
Зерттеушілер AI мәтінін оқуды шаршататын алты үлгіні тапты
Нью-Йорк университеті мен Остиндегі Техас университетінің зерттеуі шекаралық тіл үлгілері адамдарға талдау қиын болатын лингвистикалық үлгілерді жүйелі түрде асыра пайдаланатынын көрсетеді. Зерттеушілер мәселені код пен математика бойынша оқытуға байланыстырады, мұнда дұрыстық ...