Gemini 4 Argon: що відомо про нову флагманську модель Google

Google представила Gemini 4 Argon 30 вересня — флагманську модель нового покоління Gemini 4. Її створили для складних і тривалих завдань у програмуванні, юридичній та фінансовій роботі й кібербезпеці. Та поки Argon доступна не всім: Google почала розгортання серед відібраних фахівців із кіберзахисту. 9

Запуск відбувається після непростого періоду для планів Google щодо флагманських моделей. Argon більша за попередні просунуті моделі лінійки Pro, а оприлюднені Google порівняння показують сильні результати проти систем OpenAI та Anthropic. Водночас обмежений доступ означає, що більшість розробників і компаній поки не можуть самостійно перевірити ці заяви. 6

Для яких завдань створена Argon

Google називає Argon своєю найпродуктивнішою моделлю для складних робочих процесів. Серед основних напрямів — тривалі завдання з розробки програмного забезпечення, професійна робота з корпоративними даними, зокрема юридичні й фінансові завдання, а також захист кіберсистем. Компанія повідомляє, що Argon більша за попередні топові Pro-моделі, але не розкриває кількість її параметрів. 9

Тож «більша» — це порівняння з попередніми моделями Google, а не точний опис масштабу Argon. Сам по собі цей показник також не пояснює, як модель співвідноситься з конкурентами за вартістю, швидкістю чи результатами в конкретному завданні.

Що показують бенчмарки Google

За опублікованими Google результатами, Argon добре впоралася з кількома тестами для програмування та професійної роботи. У Vals Index для завдань зі знаннями модель набрала 68,9% — проти 63,1% у GPT-6 Astra від OpenAI та 67,0% у Claude Opus 5.5 від Anthropic. У AutomationBench результат Argon становив 51,3%; для порівняння, Astra набрала 41,4%, а Opus 5.5 — 42,5%.

Також Google повідомляє про результат Argon у 77,9% на DeepSWE v1.1 — тесті тривалих завдань із розробки програмного забезпечення. У матеріалах про порівняння в кібербезпеці йдеться, що Argon розділила перше місце в одному з відповідних тестів, а не здобула беззаперечну перевагу в усіх оцінюваннях. 37

Ці цифри показують, на що, за даними Google, здатна Argon, але це саме результати окремих бенчмарків, а не остаточний вердикт про загальну якість моделі. Тести охоплюють конкретні типи завдань, а через обмежений доступ більшість користувачів поки не можуть провести незалежну перевірку. 6

Хто може користуватися моделлю зараз

На першому етапі Google надає Argon відібраним і перевіреним фахівцям із кібербезпеки через програму Fairwind. Компанія пояснює обмежений запуск бажанням дати захисникам доступ до моделі, водночас зменшивши ризик її зловживального використання. Google також бере участь у добровільному процесі уряду США з раннього доступу до моделей перед їхнім широким випуском. 65

Argon поки що не доступна широкому колу розробників, компаній чи звичайних користувачів. У наведених повідомленнях немає конкретної дати її загального запуску. 6 За повідомленнями про запуск, обережний підхід нагадує обмежений доступ Anthropic до Claude Mythos Preview, хоча доступних даних недостатньо для повного порівняння двох програм. 6

Як тут пов’язані затримка Gemini 3.5 Pro та плани Google

За повідомленнями з посиланням на людей, знайомих із ситуацією, Google відклала Gemini 3.5 Pro, щоб покращити можливості моделі, зокрема її результати в програмуванні. Згодом компанія перейшла до Gemini 4 Argon, а не випустила 3.5 Pro.

Ця історія підвищує ставки для Argon: Google представляє її як новий флагман після періоду, коли конкуренти OpenAI та Anthropic розвивали власні передові моделі. Водночас наявні повідомлення пов’язують затримку 3.5 Pro з роботою над можливостями моделі, але не підтверджують, що її спричинила конкретна організаційна зміна в DeepMind.

Цінова перевага — поки відкрите питання

Google також наголошувала на перевазі своїх моделей за вартістю як на частині конкурентної стратегії. Це може стати ще одним способом змагатися, поряд із результатами бенчмарків. Однак наведені джерела не підтверджують, що саме Argon має перевірену цінову перевагу над флагманськими моделями конкурентів.

Наразі картина неоднозначна: Google заявляє про сильні результати в окремих тестах із програмування та корпоративних завдань, але обмежує доступ на час оцінювання моделі. Чи перетворяться ці результати на перевагу в повсякденній роботі й скільки коштуватиме Argon у порівнянні з конкурентами — стане зрозуміліше після ширшого тестування. 6