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 бастапқы дереккөзден алынған:
The Tech.kz — венчур и стартапы
Толық мәтінді The Tech.kz — венчур и стартапы сайтында оқуМатериал ашық дереккөздерден жиналған. Оның орналастырылуы сіздің құқықтарыңызға тиіп жатса → Ақпаратты жою
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...
AI қорытындысы: Басты тезистер
- 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...
Gemini 4 Argon: жаңа Google моделі не істей алады және одан кім пайда көреді
Оқиға хронологиясы
Ұқсас материалдар
GitHub енді қажет емес пе? Клод 5 айдың ішінде ауыстырды
GitHub енді қажет емес пе? Клод 5 айдың ішінде алмастырғышты құрастырды AI кодты әдеттегі құралдармен өңдей алатыннан жылдамырақ жазғанда не істеу керек? Anthropic Git-ті алмастыратын Scion-ды жасауға кірісті. Біз талдайтын бейнеде: 🟠Неліктен AI агенттері бізді қайта қарауға мәжбүр етті...
ENOtter.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…
Нейрондық желілер қазірдің өзінде барлық жерде, бірақ күн тәртібі жойылған жоқ: есептер, кестелер, хаттар, презентациялар - олар жарты күнді алады.
Нейрондық желілер қазірдің өзінде барлық жерде, бірақ күн тәртібі жойылған жоқ: есептер, кестелер, хаттар, презентациялар - олар жарты күнді алады. 22 қазанда Bitrix24 «Vibcode 2026» тегін онлайн семинарын өткізеді, онда ол осы тапсырмаларды AI-ға қалай беру керектігін көрсетеді. Бар болғаны 2,5 сағатта қатысушылар үйренеді...
Gecko Robotics АҚШ Әскери-теңіз күштерімен 300 миллион долларлық келісімшартқа қол қойды
Gecko технологиялар жиынтығы толық қамтылған, жоғары дәлдіктегі деректер қабаттарын жинау және біріктіру арқылы деректердің тұтастығын қамтамасыз етеді. | Дереккөз: Gecko Robotics Gecko Robotics осы аптада АҚШ Әскери-теңіз күштерімен және жалпы қызметтерімен келісім-шарт бойынша қосымша 300 миллион доллар табыс тапқанын мәлімдеді ...
