Google анонсировала Gemini 4 Argon 30 сентября 2026 года. Изначально доступ к модели получили только проверенные специалисты по безопасности через программу Fairwind и ранние тестировщики, такие как Wiz. 13 октября модель стала доступна разработчикам через платный тариф Gemini API и AI Studio, а Antigravity доступен подписчикам Google AI Ultra. Идентификатор модели — gemini-4-argon, также есть отдельный вариант gemini-4-argon-cyber-permissive, предназначенный для уполномоченных специалистов по защите. Argon — это разреженный трансформер на основе смеси экспертов с датой отсечки знаний в марте 2026 года. Он принимает текст, код, изображения, аудио, видео и PDF, но выдаёт только текст и код.
Наиболее заметное изменение касается окна вывода. Предыдущие модели Gemini обрабатывали примерно миллион входных токенов и возвращали не более 64 тысяч токенов. Argon повышает лимит вывода до 1 миллиона токенов, используя единое окно в 1 048 576 токенов, общее для входных данных, рассуждений и вывода. Таким образом, промпт в 100 тысяч токенов оставляет место почти для 950 тысяч токенов ответа. Лимит вывода по умолчанию остаётся 65 536 токенов, и разработчикам нужно увеличить max_output_tokens и использовать long decode, чтобы выйти за его пределы. Long decode может работать несколько минут, поэтому он подходит для фоновых задач.
Модель также предлагает три уровня рассуждений: LOW, MEDIUM (по умолчанию) и HIGH. Картина по тестам неоднородна. Argon лидирует в программировании на уровне репозитория, но отстаёт в задачах в терминале, а небрежный вызов API может стоить от 10 до 20 долларов. Эти слабые стороны важнее для повседневных пользователей, чем общие средние показатели.
Для разработчиков практический вывод таков: Argon избавляет от необходимости разбивать большие генерации на части и повторно передавать контекст при каждом шаге. Его сильные стороны наиболее заметны в длинных и сложных задачах программирования, а более слабая работа в терминале и более высокая стоимость каждого вызова требуют тщательного планирования бюджета и защитных механизмов в скриптах.
Источник: Towards Data Science · Сводку подготовил HeadlinesBriefing