Gemini 4 Argon генерирует до миллиона токенов за запрос: Google заявила лидерство в коде и кибербезопасности

Google 2 июля анонсировала Gemini 4 Argon, свою новую флагманскую модель ИИ, которая уже используется внутри компании тысячами сотрудников и первой выходит к внешним тестерам через программу Fairwind для специалистов по кибербезопасности.

Модель позиционируется как рассуждающая (reasoning model): она удерживает длинные цепочки логики и способна решать задачи, требующие десятков тысяч шагов. Gemini 4 Argon уже меняет внутренние процессы Google, от оптимизации квантовых алгоритмов до массового перевода кодовых баз с C++ на Rust. Источник анонса, официальный блог Google.

Что нового в Gemini 4 Argon?

• Миллион выходных токенов за один запрос. Предыдущий лимит составлял 64 тысячи. Токен (единица текста, примерно три четверти слова на английском) теперь можно генерировать в объёме, сопоставимом с небольшой книгой, за одну сессию. Это даёт модели пространство для глубокого «размышления» над сложной задачей.

• Результаты на бенчмарках. По данным Google:

• DeepSWE v1.1 (реальные задачи программной инженерии): 77,9%, заявлен как лучший результат.
• Vals Index (финансы, право, налоги, код, взвешенные по вкладу в ВВП США): лидер.
• AutomationBench от Zapier (автоматизация бизнес-процессов): первое место с 51,3%.

• LVBench (понимание длинных видео): 91,7%.

• Кибербезопасность без «тормозов». Для доверенных защитников и внутренних команд Google Gemini 4 Argon выпускается без ограничительных фильтров по кибербезопасности, чтобы модель могла находить, подтверждать и исправлять уязвимости на полную мощность. Компания Wiz уже применяет модель для защиты публичной инфраструктуры: в раннем тесте Argon обнаружила критическую уязвимость в медицинском ПО, которую пропустили предыдущие флагманские модели.

• Внутренние кейсы Google:

• Оптимизация квантовых алгоритмов: модель улучшила опубликованный базовый результат на 40% за несколько минут.
• Экономия памяти: агенты на базе Argon проанализировали телеметрию дата-центров Google и нашли оптимизации, которые после внедрения освободят от 500 терабайт до 1 петабайта оперативной памяти.

• Перевод кода на Rust: агенты переписывают кодовые базы объёмом до 800 тысяч строк. Для библиотеки libgav1 (декодирование видео) агент заменил 32 тысячи строк специализированного кода на безопасный Rust, и результат оказался в 2,7 раза быстрее существующего Rust-порта.

• Кэшированные токены со скидкой 95%. Если часть промпта (входного запроса для модели) повторяется, входные токены обойдутся в двадцать раз дешевле базовой цены.

Поэтапный доступ: почему нельзя попробовать прямо сейчас?

Google прямо указывает: модель такого уровня требует поэтапного выпуска. Компания участвует в добровольном процессе американского правительства по предварительному доступу к моделям. Доступ расширяется постепенно, сначала доверенные киберзащитники (программа Fairwind), затем разработчики, предприятия и конечные пользователи.

Конкретную дату открытого запуска Google не назвала, ограничившись формулировкой «как можно скорее».

Как попробовать, когда доступ откроется?

1. Следите за обновлениями на странице Google AI и блоге Google, именно там появится анонс открытого доступа.
2. Когда модель станет доступна через API, зарегистрируйтесь в Google AI Studio или Vertex AI. Стартовая цена заявлена: 2 доллара за миллион входных токенов, 10 долларов за миллион выходных.
3. Для первых экспериментов используйте кэширование промптов: повторяющаяся часть запроса будет стоить всего 10 центов за миллион токенов (скидка 95% от входной цены).

Gemini 4 Argon и российские альтернативы

Для авторов и предпринимателей из РФ и СНГ стоит понимать контекст: Gemini 4 Argon пока недоступна даже для большинства зарубежных пользователей, а в России сервисы Google AI ограничены.

Прямое сравнение качества некорректно: независимых тестов российских моделей на тех же бенчмарках нет в открытом доступе. Но для повседневных задач автора Дзена, написать текст, переработать структуру, придумать заголовки, российские модели доступны прямо сейчас и без VPN.

Частые вопросы

Можно ли использовать Gemini 4 Argon в России?

На момент публикации модель недоступна для открытого использования ни в одной стране. Доступ предоставлен только участникам программы Fairwind (доверенные специалисты по кибербезопасности). Когда начнётся широкий запуск, сервисы Google AI в РФ могут быть ограничены. Из рабочих российских альтернатив для повседневных задач: YandexGPT и GigaChat.

Чем Gemini 4 Argon отличается от предыдущих моделей Gemini?

Ключевое отличие, по данным Google: лимит выходных токенов вырос с 64 тысяч до 1 миллиона, что позволяет модели решать задачи, требующие длительного «размышления» без перерывов. Также заявлены лучшие результаты на бенчмарках по кодингу, финансам и праву. Модель позиционируется как агентная, способная выполнять многошаговые задачи автономно.

Сколько будет стоить доступ?

Google объявила стартовую цену: 2 доллара за миллион входных токенов, 10 долларов за миллион выходных. Кэшированные входные токены (повторяющаяся часть запроса) обойдутся на 95% дешевле, то есть примерно 10 центов за миллион. Для сравнения: это сопоставимо с ценами GPT-4o от OpenAI, но конкретные условия могут измениться к моменту открытого запуска.

Агентный ИИ перестаёт быть концепцией из презентаций: Google ставит Gemini 4 Argon на собственные производственные задачи и экономит на этом реальные ресурсы. Для авторов и предпринимателей это ориентир: учиться работать с моделями, которые сами разбивают задачу на шаги, стоит уже сейчас, на любой доступной платформе.