Жалпы🇰🇿 Казахстан2026 ж. 12 қазан

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...

The Tech·The Tech.kz — венчур и стартапы
Түпнұсқа
Негізгі тұжырымдар
  • 01.2026 жылдың 30 қыркүйегінде Google күрделі жұмыс жүктемелеріне арналған жаңа жасанды интеллект моделі Gemini 4 Argon-ды ұсынды
  • 02.Модель бағдарламалауға, деректерді талдауға және киберқауіпсіздікке бағытталған
  • 03.Google бір ғана жауапты қажет ететін тапсырмаларға ставка жасайды, бірақ...
AI QAZAQSTAN
KZ·AI 50E3
Gemini 4 Argon: жаңа Google моделі не істей алады және одан кім пайда көреді

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 авторға сілтеме жасай отырып, ұлттық инфопоток аясында агрегацияланған.

Байланысты материалдар

Барлығы →
Жалпы1 мин

Неліктен Anthropic компаниясының IPO проспектісінде көптеген негізгі сандар жоқ?

Anthropic компаниясының S-1 файлы жүздеген беттерді құрайды және ол бірнеше қаржылық мәліметтерді қалдырады. WIRED-ке бір сарапшы: «Anthropic инвесторларға көбірек ақпарат беруге міндетті» дейді.

Wired — Artificial Intelligence
Жалпы1 мин

Edge AI қолданбаларын шешу үшін OnLogic сатып алу үшін OMRON

OnLogic өзінің Вермонт штатындағы штаб-пәтерін, сондай-ақ жаһандық кеңселерін OMRON бөлігі ретінде сақтайды. Дереккөз: OnLogic Өндірушілер деректер мен AI-ны шетте көбірек пайдаланатындықтан, оларға нақты уақыттағы автоматтандыру және басқарумен қатар жұмыс істейтін сенімді есептеулер қажет. OMRON корпорациясы осы айда…

The Robot Report
Жалпы1 мин

2026 жылғы Нью-Йорк климаттық апталығында MIT жаһандық желіге қосылады

Жыл сайын NYC Climate Week 100 000-нан астам адамды климаттық қиындықтарды талқылау, шешімдерді зерттеу және әрекетті ынталандыру үшін қала бойынша 1000-нан астам іс-шараға біріктіреді. Қатысушылар өнеркәсіптен, академиядан, филантропиядан, коммерциялық емес ұйымдардан, үкіметтен, қаржыдан және…

MIT News — AI