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 стартапыThis material was compiled from public sources. If its publication affects your rights → Request removal
Gemini 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
IS GitHub NO LONGER NEEDED? Claude built the replacement in 5 months
IS GitHub NO LONGER NEEDED? Claude built a replacement in 5 months What to do when AI writes code faster than conventional tools can process it? Anthropic set out to create its own Git replacement, Scion. In the video we analyze: 🟠Why AI agents forced us to reconsider...
Otter.ai raises $320 million from General Catalyst’s growth fund for its meeting tool
Meeting note-taking tool Otter.ai announced on Tuesday that it has raised $320 million from General Catalyst’s Customer Value Fund (CVF), which provides capital to startups without diluting equity and gets returns on the results of marketing spend. Otter.ai said that it…
Neural networks are already everywhere, but the routine has not gone away: reports, tables, letters, presentations - they take half a day.
Neural networks are already everywhere, but the routine has not gone away: reports, tables, letters, presentations - they take half a day. On October 22, Bitrix24 will hold a free online workshop “Vibcode 2026”, where it will show how to delegate these tasks to AI. In just 2.5 hours, participants will learn...
Gecko Robotics secures $300M contract with the U.S. Navy
Gecko’s suite of technologies ensures data integrity by collecting and integrating full-coverage, high-fidelity data layers. | Source: Gecko Robotics Gecko Robotics this week said it has earned an additional $300 million its contract with the U.S. Navy and General Services…
