Google представила Gemini 4 Argon — новую фронтир-модель для длинных агентных задач: программирования, корпоративной аналитики, финансового и юридического анализа и кибербезопасности. И Google уже поручает Argon реальные инженерные задачи.

Агенты Argon нашли оптимизации памяти в инфраструктуре Google, которые после внедрения освободили более 300 TiB RAM. Потенциальный эффект Google оценивает в 500 TiB–1 PiB. В другом проекте Argon помогла переносить C/C++-код на Rust, включая кодовую базу Fuchsia Zircon объёмом более 800 тыс. строк.

Ещё один эксперимент — около 32 тыс. строк SIMD-кода для видеодекодера libgav1. После серии оптимизаций Rust-версия стала работать, по данным Google, в 2,7 раза быстрее предыдущего порта.

Под такие сценарии Argon получила до 1 млн выходных токенов. Идея в том, чтобы агент мог сохранять длинную траекторию работы: анализировать код, запускать тесты, менять реализацию, проверять результат и повторять цикл без постоянного сброса задачи.

В заявленных Google тестах модель получила:

• 77,9% — DeepSWE v1.1;

• 51,3% — AutomationBench;

• 91,7% — LVBench;

• 68% — CWE-bench v1.

Отдельное направление — кибербезопасность. Argon тестируют для поиска и исправления уязвимостей, а первым доступ к модели получают проверенные специалисты через программу Fairwind. Массового запуска пока нет.

Стартовый API-тариф:

$2 / 1 млн входных токенов
$10 / 1 млн выходных

Google обещает скидку 95% на cached input. После introductory-периода цена должна вырасти до $4 / $20 за миллион токенов.

Сейчас Argon постепенно разворачивают среди доверенных тестеров. Затем доступ планируют расширять на разработчиков и компании.

В сухом остатке: Google проверяет гипотезу, что фронтир-модель может быть полезна не только как генератор кода, а как долго работающий инженерный агент, который сам проходит несколько циклов экспериментов и доводит задачу до измеримого результата.

Как вам релиз? Стоил ли такого долгого ожидания?