Gemini 4 Pro-lekkasjen: Dette bekrefter «argon»-skjermbildet – og dette gjør det ikke

Et skjermbilde som tilskrives en intern Google-modell med kodenavnet «argon», har satt fart på spekulasjonene om Gemini 4 Pro. Innlegget som først ble publisert 14. september, hevder at en tidlig kontrollpunkt-versjon brukte 2,4 minutter med en innstilling for høy tenkeinnsats, har en outputgrense på 256 000 tokener, og muligens skal få et kontekstvindu på 2 millioner tokener. Samme innlegg understreker imidlertid at beslutningen om kontekstvinduet ikke var endelig. 43

Dette kan være et interessant tegn på intern utprøving. Det er ikke en bekreftelse på et offentlig Gemini 4 Pro-produkt, endelige egenskaper, pris, modellarkitektur, benchmark-resultater eller lanseringsdato.

Hva lekkasjen faktisk hevder

Det sirkulerende innlegget kommer med tre konkrete påstander:

• Et internt Gemini 4 Pro-kontrollpunkt kalles «argon».
• Det viste resultatet innen visuell generering brukte 2,4 minutter med høy tenkeinnsats.
• Bygget skal støtte 256 000 output-tokener, mens et kontekstvindu på 2 millioner tokener ble vurdert, men ikke ferdigstilt. 43

Noe omtale legger også til «adaptiv resonnering» som en egenskap ved det angivelige grensesnittet. Også dette må behandles som en del av den ubekreftede lekkasjen, ikke som en dokumentert Google-funksjon. 36

Selv om skjermbildet skulle være ekte, er det et svakt grunnlag for å si hva som faktisk vil nå utviklere. Interne modellnavn, innstillinger for beregning under kjøring, tokengrenser og etiketter i grensesnittet kan endres før en eventuell lansering.

Hva en kjøring på 2,4 minutter kan bety

Dersom skjermbildet er ekte, er den mest nærliggende tolkningen at Google lot systemet bruke vesentlig mer beregningskraft ved kjøring for en krevende, multimodal genereringsoppgave.

Det er et velkjent produktvalg:

• Mer tid til resonnering eller generering kan gi bedre resultater på enkelte vanskelige oppgaver.
• Høyere ventetid passer dårligere i interaktive arbeidsflyter.
• Mer beregning kan øke driftskostnadene og begrense kapasiteten.

Én enkelt kjøring viser ikke at modellen er bedre generelt. Den forteller ikke hvor ofte modellen lykkes, hvor stabil den er, om resultatet kan gjentas eller hva bruken vil koste i stor skala. Et visuelt eksempel dokumenterer heller ikke evner innen programmering, planlegging, verktøybruk eller andre agentoppgaver.

Hvorfor 256 000 output-tokener og 2 millioner i kontekst vekker interesse

De to tallene beskriver ulike begrensninger.

Et kontekstvindu er informasjonen modellen kan ta hensyn til i én forespørsel: instruksjoner, samtalehistorikk, hentede filer, verktøyresultater og annet inndata. En outputgrense er hvor mye modellen kan produsere som svar. Et stort kontekstvindu kan hjelpe modellen med å lese et stort kodeprosjekt eller et langt dokument, mens en høy outputgrense kan gi rom for omfattende planer, kodeendringer eller genererte artefakter.

Likevel ville et kontekstvindu på 2 millioner tokener ikke i seg selv være nytt for Gemini. Google åpnet tilgang til et kontekstvindu på 2 millioner tokener i Gemini 1.5 Pro for alle utviklere i juni 2024. 33 Tallet alene er derfor ikke bevis på at «argon» er en ny, lansert modell eller at den overgår alle tidligere Gemini-varianter.

For programvareteam er den interessante muligheten kombinasjonen: nok kontekst til å laste inn et stort kodearkiv og nok output til å foreslå koordinerte endringer. Men kontekst i arkivskala løser ikke alene problemene som gjør agentbasert programvareutvikling vanskelig:

• å velge riktige filer og avhengigheter;
• å lage en god implementeringsplan;
• å bruke verktøy og versjonskontroll riktig;
• å kjøre tester og tolke feil;
• å unngå regresjoner og sikkerhetssvakheter; og
• å holde endringene gjennomgåelige for mennesker.

Uavhengige evalueringer på realistiske kodebaser – og offentlig API-tilgang – trengs før utviklere kan vurdere om modellen faktisk er nyttig til arbeid på tvers av mange filer.

Det som er bekreftet om Gemini 4

Det sterkeste bekreftede faktum er mer begrenset enn lekkasjen: Google opplyste i juli at selskapet hadde begynt å trene Gemini 4. Reuters rapporterte 21. juli at Gemini 3.5 Pro fortsatt ble testet med partnere og var varslet «snart», samtidig som Google sa at treningen av Gemini 4 var startet. 18

Det bekrefter at arbeid med Gemini 4 var i gang. Det bekrefter ikke:

• at det finnes et produkt som heter Gemini 4 Pro;
• kodenavnet «argon»;
• en outputgrense på 256 000 tokener;
• et endelig kontekstvindu på 2 millioner tokener;
• en funksjon for adaptiv resonnering;
• offentlig API-tilgang; eller
• en lansering i oktober 2026.

En konkret tidsplan for offentlig lansering er fortsatt et rykte med mindre Google selv kunngjør den.

Hvorfor utviklere bør vente på dokumentasjon

Lekkasjen får oppmerksomhet fordi en Gemini-modell med lang kontekst og høyt beregningsforbruk kan bli strategisk viktig i markedet for kodeagenter og avansert multimodalt arbeid. Men den nyttige målestokken er ikke et imponerende skjermbilde – det er etterprøvbar dokumentasjon.

Før tekniske eller kommersielle beslutninger bør utviklere se etter modellkort eller API-dokumentasjon fra Google, oppgitte grenser for kontekst og output, priser og rategrenser, sikkerhetsdokumentasjon og uavhengige resultater på kode- og agentbenchmarker. Deretter bør modellen testes på eget kodearkiv, byggesystem og gjennomgangsprosess.

Per nå bør «argon» forstås som et rapportert internt eksperiment. Det kan antyde retningen for Gemini 4, men demonstrerer foreløpig verken et leveringsklart Gemini 4 Pro eller et konkurransemessig gjennombrudd. 4318