Google представила Gemini 4 Argon, но широкого доступа пока нет

30 сентября Google представила Gemini 4 Argon — флагманскую модель нового поколения Gemini 4. Она рассчитана на сложную и длительную работу: от разработки программного обеспечения до юридических и финансовых задач и киберзащиты. Но пока Argon не открыта для широкой публики: первой доступ к ней получает отобранная группа специалистов по кибербезопасности. 9

Запуск стал для Google попыткой укрепить позиции в гонке передовых ИИ-моделей после задержек с прежними планами. Компания заявляет о сильных результатах Argon в собственных тестах по программированию и профессиональным задачам. Однако из-за ограниченного доступа большинство разработчиков и компаний пока не могут проверить эти заявления на практике. 6

Для каких задач создана Argon

Google описывает Argon как свою наиболее способную модель для сложных сценариев. Среди заявленных областей применения — многоэтапная разработка ПО, корпоративная работа с информацией, включая юридические и финансовые задачи, а также защита от киберугроз. По словам компании, Argon крупнее прежних передовых моделей линейки Pro. При этом доступные публикации не указывают число параметров модели. 9

Поэтому «крупнее» — это сравнительная характеристика, а не точное измерение масштаба Argon. Она сама по себе также ничего не говорит о стоимости или скорости работы модели и о том, насколько хорошо та справится с конкретной задачей пользователя.

Что показывают опубликованные Google тесты

В сравнении Google Argon набрала 68,9% в тесте Vals Index для задач, связанных с профессиональной работой со знаниями. У OpenAI GPT-6 Astra результат составил 63,1%, у Anthropic Claude Opus 5.5 — 67,0%. В AutomationBench, который оценивает выполнение задач и автоматизацию рабочих процессов, показатели составили 51,3% у Argon, 41,4% у Astra и 42,5% у Opus 5.5.

Ещё один заявленный Google результат — 77,9% в DeepSWE v1.1, тесте долгих и многоэтапных задач по разработке ПО. В сообщениях о сравнении моделей в области кибербезопасности Argon называют разделившей первое место, а не безусловным лидером по всем показателям. 37

Эти цифры дают представление о результатах Argon в выбранных тестах, но не являются окончательным вердиктом о качестве модели в целом. Бенчмарки проверяют отдельные навыки, а ограниченный доступ мешает большинству пользователей независимо оценить систему. 6

Кто может пользоваться Argon сейчас

На первом этапе Google предоставляет модель отобранным и проверенным специалистам по киберзащите через программу Fairwind. Компания объясняет ограниченный запуск стремлением дать защитникам доступ к возможностям модели и одновременно снизить риск её неправильного использования. Google также участвует в добровольной программе правительства США по раннему доступу к моделям до их публичного выпуска. 65

Для широкой аудитории, разработчиков и компаний Argon пока недоступна. Дату общего запуска в цитируемых публикациях не назвали. 6 Такой осторожный подход напоминает ограниченный доступ Anthropic к Claude Mythos Preview. Однако имеющихся сведений недостаточно, чтобы подробно сравнить условия двух программ. 6

Почему вспоминают Gemini 3.5 Pro

По данным публикаций со ссылкой на знакомых с ситуацией собеседников, выпуск Gemini 3.5 Pro задержали, пока Google работала над улучшением возможностей модели, в особенности в программировании. В итоге компания перешла к Gemini 4 Argon, не выпустив 3.5 Pro.

Эта история повышает ставки для Argon: Google представляет её как новый флагман после периода, когда OpenAI и Anthropic развивали собственные передовые модели. Но доступные сообщения связывают задержку Gemini 3.5 Pro с работой над возможностями модели и не подтверждают, что её вызвали конкретные организационные изменения в DeepMind.

Сильные тесты — а преимущество по цене не доказано

Google также подчёркивала ценовую доступность своих моделей как один из способов конкурировать. Это потенциальное дополнение к высоким результатам в тестах, но источники не подтверждают, что сама Argon уже доказанно дешевле флагманских моделей конкурентов.

Пока картина неоднозначная: Google сообщает о сильных результатах Argon в отдельных тестах по программированию и профессиональным задачам, но одновременно ограничивает доступ, пока модель проходит оценку. Перерастут ли эти результаты в преимущество при повседневном использовании и какова будет стоимость Argon относительно конкурентов, станет понятнее после более широкого тестирования. 6