🚀 Google открыла глобальный доступ к Gemini 4 Argon Новая флагманская модель Google теперь доступна разработчикам, компаниям и обычным пользователям. Argon ориентирована на сложные многоэтапные задачи: от разработки ПО до финансового анализа, научных исследований и кибербезопасности. Что интересного: ▪️ Программирование. Помогла команде Chrome провести масштабный рефакторинг сотен файлов, сократив месяцы работы до нескольких недель. ▪️ Агентная разработка. По данным Google, количество отправляемых агентами изменений кода выросло более чем на 35%, а откатов стало почти на треть меньше. ▪️ Кибербезопасность. Поиск и исправление критических уязвимостей. ▪️ Бенчмарки. Google заявляет о первом месте модели в Vals Index, оценивающем решение профессиональных задач. Стоимость API: $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов. Модель доступна через AI Studio, Gemini API, Google Antigravity и приложение Gemini для подписчиков соответствующих тарифов.
Материал бастапқы дереккөзден алынған:
Telegram — AI Machine Learning Big Data
Толық мәтінді Telegram — AI Machine Learning Big Data сайтында оқуМатериал ашық дереккөздерден жиналған. Оның орналастырылуы сіздің құқықтарыңызға тиіп жатса → Ақпаратты жою
Google Gemini 4 Argon-ға жаһандық қолжетімділікті ашады
🚀 Google Gemini 4 Argon-ға жаһандық қолжетімділікті ашты Google-дың жаңа флагмандық үлгісі енді әзірлеушілерге, компанияларға және қарапайым пайдаланушыларға қолжетімді. Аргон күрделі, көп сатылы міндеттерге бағытталған: бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуден қаржылық талдауға, ғылыми зерттеулерге және...
AI қорытындысы: Басты тезистер
- 🚀 Google Gemini 4 Argon-ға жаһандық қолжетімділікті ашты Google-дың жаңа флагмандық үлгісі енді әзірлеушілерге, компанияларға және қарапайым пайдаланушыларға қолжетімді
- Аргон күрделі, көп сатылы міндеттерге бағытталған: бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуден қаржылық талдауға, ғылыми зерттеулерге және...
Google Gemini 4 Argon-ға жаһандық қолжетімділікті ашады
Ұқсас материалдар
ENA Controlled LLM Workflow for Evidence-Grounded Diagnosis of Risk Score Differences
arXiv:2610.23962v1 Announce Type: new Abstract: We propose a controlled Large Language Model (LLM) workflow for explaining risk score differences using similar historical transactions. The workflow combines reference retrieval and contrastive SHapley Additive exPlanations (SHAP)…
Ашық ниеттен тыс: адам мен AI бірлесіп жасау арқылы көркемдік ниетті ашу және қалыптастыру
arXiv:2610.24010v1 Хабарландыру Түрі: жаңа Аннотация: Генеративті AI көркем шығармашылықтың маңызды құралына айналуда, дегенмен бар өзара әрекеттесулер көбінесе жасаушылар ниеттерін алдын ала белгілеп, оларды мәтіндік кеңестер арқылы дәл хабарлай алады деп болжайды. Көркемдік ниет,…
GardenBench: LLM қабілеттерінің жеңіл, күнделікті бағалауы
arXiv:2610.23866v1 Хабарлама түрі: жаңа Анотация: Біз GardenBench-ді ұсынамыз, бұл 11 тест жинағынан тұратын бенчмарк, ол үлкен тілдік моделілердің (LLM) қабілеттерін әртүрлі тапсырмалар бойынша бағалайды. LLM-дерді жүйелі түрде әртүрлі жеңіл сұраулармен подсказ бера отырып, біз құжаттаймыз…
ENLogicVal:A Logic-Formalized Benchmark for Constraint Satisfaction in Text-to-Image Generation
arXiv:2610.24051v1 Announce Type: new Abstract: Text-to-Image (T2I) generative models have made significant progress in producing high-fidelity images from natural-language prompts. Alongside this progress, numerous benchmarks have been developed to evaluate capabilities such as…