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...
- 01.On September 30, 2026, Google introduced Gemini 4 Argon, a new artificial intelligence model for complex workloads
- 02.The model is focused on programming, data analysis and cybersecurity
- 03.Google is betting on tasks that require more than just one answer, but...
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.
Related Intelligence
All stories →OMRON to acquire OnLogic to address edge AI applications
OnLogic will keep its Vermont headquarters, as well as its global offices, as part of OMRON. Source: OnLogic As manufacturers increasingly use data and AI at the edge, they need reliable computing that works alongside real-time automation and control. OMRON Corp. this month said…
At New York Climate Week 2026, MIT connects with a global network
Each year, Climate Week NYC brings together more than 100,000 people in more than 1,000 events across the city to discuss climate challenges, explore solutions, and spur action. Participants come from industry, academia, philanthropy, nonprofits, government, and finance and…
Researchers find six patterns that make AI text so exhausting to read
A study from New York University and the University of Texas at Austin shows that frontier language models systematically overuse linguistic patterns that are hard for humans to parse. The researchers trace the problem to training on code and math, where correctness gets…