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.
Материал агрегирован из первоисточника:
The Tech.kz — венчур и стартапы
Читать полностью в The Tech.kz — венчур и стартапыGemini 4 Argon: что умеет новая модель Google и кому она пригодится
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…
Кратко от AI: Главные тезисы
- 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…
Gemini 4 Argon: что умеет новая модель Google и кому она пригодится
Хронология события
Похожие материалы
На GitHub собрали более 700 промптов для создания видео с помощью Claude
На GitHub собрали более 700 промптов для создания видео с помощью Claude Теперь можно создавать анимации, моушн-графику, 3D-сцены и даже интерактивные мини-игры, просто описывая желаемый результат обычным языком. В коллекции представлено более 700 готовых примеров. Каждый…
Paragon: недельный дайджест
Paragon: недельный дайджест Наши разборы и материалы: 🟠5 причин, которые мешают зарабатывать с ИИ 🟠ElevenLabs: что доступно бесплатно, кроме озвучки 🟠$300 за обложку YouTube: план старта за 5 дней 🟠Poe: собираем своего ИИ из Claude, GPT и Gemini 🟠11 ИИ-сервисов, на которых…
нейросетей рассказали, что на самом деле думают о человечестве. И ответы оказались довольно мрачными.
12 нейросетей рассказали, что на самом деле думают о человечестве. И ответы оказались довольно мрачными. В необычном эксперименте 12 ведущим ИИ-моделям трижды задали один и тот же вопрос: какая самая неприятная правда о людях? В 29 из 35 ответов нейросети пришли к похожему…
Walmart разрешит ИИ-агентам самостоятельно совершать покупки, пока Amazon блокирует их
Walmart разрешит ИИ-агентам самостоятельно совершать покупки, пока Amazon блокирует их Американская торговая сеть Walmart представила Agent Gateway — новую систему, которая позволит ИИ-агентам выбирать товары и оформлять покупки от имени пользователей. В отличие от конкурента…