Google ने कोडिंग और साइबर रक्षा के लिए Gemini 4 Argon फ्रंटियर मॉडल की घोषणा की

Google ने 30 सितंबर, 2026 को Gemini 4 Argon की घोषणा की, इसे वास्तविक सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, कानूनी और वित्त जैसे एंटरप्राइज़ ज्ञान कार्य, और साइबर सुरक्षा रक्षा के लिए कंपनी का नया फ्रंटियर मॉडल बताया। यह मॉडल पहले Google के Fairwind Program के माध्यम से भरोसेमंद साइबर रक्षकों को पेश किया जा रहा है, जिसकी शुरुआती कीमत $2 प्रति मिलियन इनपुट टोकन है।

In The Keyword पर एक पोस्ट, Google DeepMind के SVP और Google के मुख्य AI आर्किटेक्ट कोराय कवुकचुओग्लू ने कहा कि इस स्तर पर फ्रंटियर क्षमताओं को सुरक्षित रूप से रिलीज़ करने के लिए चरणबद्ध दृष्टिकोण आवश्यक है। Google सक्रिय रूप से अमेरिकी सरकार की स्वैच्छिक प्री‑रिलीज़ मॉडल एक्सेस प्रक्रिया में शामिल है जबकि वह क्रमशः एक्सेस का विस्तार कर रहा है, और कहा कि वह प्रारंभिक परीक्षकों से प्रतिक्रिया एकत्रित करता रहेगा जबकि वह गार्डरेल्स पर पुनरावृत्ति करेगा।

Argon की शुरुआती कीमत $2 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $10 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है, जबकि कैश्ड इनपुट टोकन की कीमत इनपुट टोकन कीमत का 95% है। घोषणा में एक फुटनोट कहता है कि शुरुआती अवधि समाप्त होने के बाद कीमत $4 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $20 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन होगी।

आंतरिक तैनाती और विस्तारित आउटपुट सीमा

Google ने कहा कि Argon पहले ही आंतरिक कार्यप्रवाहों को शक्ति प्रदान कर रहा है, जहाँ हजारों कर्मचारियों ने विशेष कोडिंग कार्यों, गहरी शोध करने और उच्च गुणवत्ता वाले लेखन में मॉडल की ताकत को उजागर किया। कंपनी ने उस तैनाती के कई उदाहरणों की रिपोर्ट की। Argon, Google के क्वांटम कंप्यूटिंग शोधकर्ताओं की मदद कर रहा है ताकि वे सबरूटीन के स्पेस‑टाइम संसाधनों (क्यूबिट्स × गेट्स) को अनुकूलित कर सकें जो महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में बाधा बनते हैं; एक उदाहरण में, उसने प्रकाशित बेसलाइन को कुछ ही मिनटों में 40% बेहतर किया। Argon एजेंटों की एक टीम ने पूरे फ़्लीट प्रोफ़ाइलिंग टेलीमेट्री का विश्लेषण करके स्वचालित रूप से Google के डेटा सेंटरों में मेमोरी अनुकूलन पहचाना और लागू किया, जिससे रोल‑आउट के बाद 300 TiB से अधिक मेमोरी मुक्त हुई, और कुल अनुमानित बचत 500 TiB से 1 PiB के बीच है।

Google ने कहा कि Argon एजेंट कंपनी भर में C/C++ कोडबेस को Rust में माइग्रेट भी कर रहे हैं, जिसमें re2 और libgav1 जैसी कोर लाइब्रेरीज़ में दसियों हज़ार लाइनों से लेकर Fuchsia OS Zircon कर्नेल के लिए 800K+ लाइनों तक का विस्तार हो रहा है। इन सिस्टमों की महत्वपूर्णता को देखते हुए, बड़े‑पैमाने पर किए जाने वाले पुनर्लेखन कठोर स्वचालित और मैनुअल ऑडिट, एम्यूलेशन परीक्षण, और समीक्षा से गुजर रहे हैं, इससे पहले कि उन्हें प्रोडक्शन में रोल‑आउट किया जाए।

libgav1 के लिए, जो Google का ओपन‑सोर्स वीडियो डिकोडिंग सॉफ़्टवेयर है, Argon एजेंटों ने मौजूदा Rust पोर्ट को लिया और प्रोफ़ाइल‑गाइडेड प्रयोगों के कई दौर चलाकर तथा कंपाइलर के आउटपुट का अध्ययन करके 32K लाइनों के SIMD कोड को बदल दिया। Google ने कहा कि परिणाम एक मेमोरी‑सुरक्षित वीडियो डिकोडर है जो Rust पोर्ट की तुलना में 2.7 गुना तेज़ चलता है, जबकि वीडियो आउटपुट समान रहता है।

लंबे और अधिक जटिल उपयोग मामलों को समर्थन देने के लिए, Google ने मॉडल की आउटपुट टोकन सीमा को 1M टोकन तक बढ़ा दिया, जो पहले के 64K टोकन से अधिक है, जिसे कंपनी उद्योग‑अग्रणी बताती है।

एंटरप्राइज़ बेंचमार्क और साइबर सुरक्षा रक्षा

Google रिपोर्ट करता है कि Argon ने DeepSWE v1.1 पर 77.9% स्कोर के साथ नई सर्वश्रेष्ठ स्थिति स्थापित की है, जो वास्तविक‑दुनिया के दीर्घ‑होरिज़न सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों पर प्रदर्शन को मापता है। कंपनी Argon को Vals Index पर अग्रणी मॉडल बताती है, जो वित्त, कोडिंग, कानूनी और कर कार्यों में आर्थिक प्रभाव को मापता है, जहाँ प्रत्येक सेक्टर को यू.एस. GDP में उसके योगदान के आधार पर भारित किया जाता है, और Vals Finance Agent v2 में बहु‑चरणीय वित्तीय शोध और Harvey’s Legal Agent Benchmark में कानूनी शोध और ड्राफ्टिंग के लिए समान रूप से अग्रणी प्रदर्शन की रिपोर्ट करती है।

AutomationBench पर, जो Zapier का बेंचमार्क है और मुख्य व्यापार कार्यों में एंड‑टू‑एंड निष्पादन को मापता है, Google रिपोर्ट करता है कि Argon ने 51.3% स्कोर के साथ पहला स्थान हासिल किया। LVBench पर, जो लंबी वीडियो समझ को मापता है, कंपनी ने 91.7% का सर्वश्रेष्ठ स्कोर बताया, और कहा कि Argon पेशेवर चार्ट विश्लेषण को संचालित कर सकता है, लंबी वीडियो से विवरण पहचान सकता है, और दस्तावेज़ों की श्रृंखला के आधार पर कार्रवाई कर सकता है।

Google ने कहा कि उसने Argon को स्वायत्त रूप से महत्वपूर्ण सॉफ़्टवेयर कमजोरियों को खोजने, सत्यापित करने और पैच करने के लिए प्रशिक्षित किया है, और वह मॉडल को साइबर गार्डरेल्स के बिना भरोसेमंद रक्षकों और अपनी आंतरिक टीमों को जारी करेगा। Wiz पहले ही अपने Scan for Good पहल के माध्यम से Argon का उपयोग कर रहा है, जो उच्च‑जोखिम एक्सपोज़र को खोजकर और सुधारकर मुफ्त में महत्वपूर्ण सार्वजनिक बुनियादी ढाँचे की रक्षा के लिए समर्पित कार्यक्रम है। Google ने कहा कि मॉडल ने एक गंभीर कमजोरी उजागर की, जो विश्व भर के अस्पतालों में उपयोग किए जाने वाले हेल्थकेयर सॉफ़्टवेयर में संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी को प्रकट कर रही थी, और एक गंभीर जोखिम की पहचान की जो पिछले फ्रंटियर मॉडलों ने नहीं देखा था।

CWE‑bench v1 पर, जो मॉडल की सुरक्षा कमजोरियों को सुधारने की क्षमता का मूल्यांकन करता है, Google रिपोर्ट करता है कि Argon ने 68% के शीर्ष स्कोर के साथ पहला स्थान साझा किया। कंपनी ने कहा कि Argon ने अपने आंतरिक वल्नरेबिलिटी बेंचमार्क पर 20 प्रोग्रामिंग भाषाओं में फैले जटिल कोडबेस में एक्सपोज़र भी उजागर किए, और Wiz के आंतरिक ब्लैक‑बॉक्स पेनिट्रेशन टेस्टिंग बेंचमार्क पर Gemini 3.8 Flash Cyber से बेहतर प्रदर्शन किया, जो स्रोत कोड के बिना लाइव वेब सिस्टम का विश्लेषण करने की मॉडल की क्षमता का परीक्षण करता है।

Fairwind Program, Google द्वारा 2 सितंबर 2026 को लॉन्च किया गया, एक सीमित‑प्रवेश कार्यक्रम है जो सरकारों और विश्वसनीय साझेदारों को कंपनी के साइबर रक्षा उपकरणों का उपयोग करने की अनुमति देता है। भाग लेने वाले संगठन संचालन मानकों से सहमत होते हैं, जिसमें आंतरिक साइबर सुरक्षा, घटना प्रतिक्रिया या पेनिट्रेशन टेस्टिंग टीमों के कर्मचारियों तक पहुँच को सीमित करना और मल्टी‑फ़ैक्टर ऑथेंटिकेशन जैसी सुरक्षा उपायों को लागू करना शामिल है। Google ने कहा कि इस कार्यक्रम में विश्वभर में 650 से अधिक साझेदार भाग ले रहे हैं, और इसकी पहली पेशकश में Gemini 3.8 Flash Cyber को CodeMender हार्नेस के साथ जोड़ा गया, जिससे रक्षक कमजोरियों को खोजने, सत्यापित करने और ठीक करने में मदद मिलती है।

सीमा सुरक्षा उपाय और चरणबद्ध रोलआउट

Google ने कहा कि Argon की व्यापक उपलब्धता से पहले वह चार क्षेत्रों में सीमा सुरक्षा उपायों को सुदृढ़ कर रहा है। दुरुपयोग रक्षा के लिए, मॉडल को हानिकारक साइबर तथा रासायनिक, जैविक, विकिरणीय और परमाणु अनुरोधों को अस्वीकार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि Google के Frontier Safety Framework के तहत वैध द्वि‑उपयोग वैज्ञानिक अनुसंधान को संरक्षित रखा जाता है। कंपनी ने कहा कि वह मॉडल की आंतरिक सक्रियताओं की निगरानी करके दुरुपयोग का पता लगाने की तकनीकों को सुधार रहा है, और इन सुरक्षा उपायों को आंतरिक और बाहरी रेड टीमों द्वारा मैन्युअल और स्वचालित हमले विधियों से मजबूती परीक्षण से गुजारा गया है।

Google Argon को अब तक का सबसे लचीला मॉडल बताता है, विशेष रूप से अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के खिलाफ, जहाँ दुर्भावनापूर्ण निर्देश या संदर्भ का उपयोग मॉडल के व्यवहार को हाइजैक करने के लिए किया जाता है। कंपनी ने बताया कि Gray Swan के अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन बेंचमार्क पर स्वचालित रेड टीमिंग और प्रतिकूल प्रशिक्षण के माध्यम से अग्रणी मजबूती हासिल की गई है।

कंपनी Argon की चेन‑ऑफ़‑थॉट और कार्यों की निगरानी करने वाले मिसअलाइनमेंट शमन उपाय भी लागू कर रही है, और आवश्यक होने पर निष्पादन को रोकती है। Google ने कहा कि एक समान प्रणाली ने उसके प्रशिक्षण रन की निगरानी की और एक समर्पित घटना प्रतिक्रिया टीम को अलर्ट भेजे, साथ ही निष्कर्षों को पुनः प्रशिक्षण में फीड करने से बचने के लिए सावधानीपूर्वक उपाय किए। अंत में, Google ने कहा कि वह उच्च‑जोखिम वाले प्रशिक्षण या मूल्यांकन शुरू होने से पहले सैंडबॉक्स्ड वातावरण को अलग‑थलग और सील करके सुदृढ़ कर रहा है, जो उसके एजेंट नियंत्रण रोडमैप के अनुरूप है।

Google ने कहा कि साइबर रक्षकों और विश्वसनीय परीक्षकों के प्रारंभिक समूह से प्राप्त प्रतिक्रिया Argon को डेवलपर्स, एंटरप्राइज़ और उपभोक्ताओं तक जारी करने से पहले उसकी प्रणालियों को सुदृढ़ करने में मदद करेगी, जिसमें भुगतान‑API ग्राहकों और Google AI Ultra सब्सक्राइबर्स को प्राथमिकता दी जाएगी, और यह यथाशीघ्र शुरू किया जाएगा।