Google ogłasza Gemini 4 Argon Frontier Model dla programowania i obrony cybernetycznej

Google ogłosiło Gemini 4 Argon 30 września 2026 r., opisując go jako nowy model frontier firmy przeznaczony do rzeczywistego inżynierii oprogramowania, pracy wiedzy korporacyjnej, takiej jak prawo i finanse, oraz obrony cybernetycznej. Model jest najpierw udostępniany zaufanym obrońcom cybernetycznym w ramach programu Fairwind firmy Google, przy cenie wprowadzającej 2 USD za milion tokenów wejściowych.

W poście na The Keyword, Koray Kavukcuoglu, wiceprezes ds. Google DeepMind i główny architekt AI w Google, powiedział, że bezpieczne udostępnianie możliwości frontier na tym poziomie wymaga podejścia etapowego. Google aktywnie uczestniczy w dobrowolnym procesie rządu USA dotyczącym wczesnego dostępu do modeli, jednocześnie stopniowo rozszerzając dostęp, i oświadczyło, że będzie kontynuować zbieranie opinii od wczesnych testerów, rozwijając zabezpieczenia.

Wprowadzająca cena Argona wynosi 2 USD za milion tokenów wejściowych i 10 USD za milion tokenów wyjściowych, przy czym tokeny wejściowe z pamięci podręcznej są wyceniane z 95 % zniżką od ceny tokena wejściowego. Przypis w ogłoszeniu stwierdza, że po zakończeniu okresu wprowadzającego cena wyniesie 4 USD za milion tokenów wejściowych i 20 USD za milion tokenów wyjściowych.

Wdrożenie wewnętrzne i zwiększone limity wyjściowe

Google poinformowało, że Argon już napędza wewnętrzne przepływy pracy, a tysiące pracowników podkreślają mocne strony modelu w specjalistycznych zadaniach programistycznych, prowadzeniu głębszych badań i tworzeniu wysokiej jakości tekstów. Firma przedstawiła kilka przykładów z tego wdrożenia. Argon pomaga badaczom komputerów kwantowych Google optymalizować zasoby czasoprzestrzenne (qubity × bramki) podprocedur, które wąską gardło tworzą ważne aplikacje; w jednym przykładzie przewyższył opublikowaną bazę o 40 % w ciągu kilku minut. Zespół agentów Argona przeanalizował telemetrykę profilowania w całej flocie, aby autonomicznie identyfikować i stosować optymalizacje pamięci w centrach danych Google, uwalniając ponad 300 TiB pamięci po wdrożeniu, przy szacunkowych oszczędnościach od 500 TiB do 1 PiB w sumie.

Google poinformowało, że agenci Argona migrują również bazy kodu C/C++ do Rust w całej firmie, skalując od dziesiątek tysięcy linii w podstawowych bibliotekach, takich jak re2 i libgav1, do ponad 800 tys. linii w jądrze Zircon systemu operacyjnego Fuchsia. Biorąc pod uwagę krytyczność wielu z tych systemów, przepisania na dużą skalę przechodzą rygorystyczne automatyczne i ręczne audyty, testy emulacyjne oraz przegląd przed wdrożeniem do produkcji.

Dla libgav1, otwarto‑źródłowego oprogramowania Google do dekodowania wideo, agenci Argona wzięli istniejący port Rust i zastąpili 32 tys. linii kodu SIMD, przeprowadzając serie eksperymentów ukierunkowanych profilowaniem i analizując wyniki kompilatora. Google stwierdziło, że rezultat to bezpieczny pod względem pamięci dekoder wideo, który działa 2,7‑krotnie szybciej niż port Rust, przy identycznym wyjściu wideo.

Aby obsłużyć dłuższe i bardziej złożone przypadki użycia, Google zwiększyło limit tokenów wyjściowych modelu do 1 M tokenów, z poprzednich 64 K tokenów, co firma opisuje jako wiodące w branży.

Benchmarki przedsiębiorstw i obrona cybernetyczna

Google podaje, że Argon ustanawia nowy stan techniki w benchmarku DeepSWE v1.1 z wynikiem 77,9 %, mierzącym wydajność w rzeczywistych, długoterminowych zadaniach inżynierii oprogramowania. Firma opisuje Argona jako wiodący model w indeksie Vals, który mierzy wpływ ekonomiczny w obszarach finansów, programowania, prawa i podatków, przy czym każdy sektor jest ważony wg swojego wkładu w PKB USA, oraz podaje podobnie wiodącą wydajność w Vals Finance Agent v2 dla wieloetapowych badań finansowych i w Harvey’s Legal Agent Benchmark dla badań i redagowania prawnego.

W benchmarku AutomationBench firmy Zapier, mierzącym realizację end‑to‑end w kluczowych funkcjach biznesowych, Google podaje, że Argon zajmuje pierwsze miejsce z wynikiem 51,3 %. W benchmarku LVBench, oceniającym rozumienie długich wideo, firma raportuje wynik na poziomie stanu techniki 91,7 % i stwierdza, że Argon może wspierać profesjonalną analizę wykresów, identyfikować szczegóły w długich materiałach wideo oraz podejmować działania na podstawie serii dokumentów.

Google poinformowało, że wytrenowało Argona do autonomicznego wykrywania, weryfikacji i łatania krytycznych luk w oprogramowaniu oraz że udostępni model bez zabezpieczeń cybernetycznych zaufanym obrońcom i własnym zespołom wewnętrznym. Wiz już korzysta z Argona w ramach inicjatywy Scan for Good, programu poświęconego bezpłatnej ochronie krytycznej infrastruktury publicznej poprzez wykrywanie i usuwanie wysokiego ryzyka zagrożeń. Google stwierdziło, że model wykrył krytyczną lukę ujawniającą wrażliwe dane osobowe w oprogramowaniu opieki zdrowotnej używanym przez szpitale na całym świecie, identyfikując poważne ryzyko, którego nie wykryły wcześniejsze modele frontier.

W benchmarku CWE‑bench v1, który ocenia zdolność modelu do naprawy luk bezpieczeństwa, Google podaje, że Argon dzieli pierwsze miejsce z najwyższym wynikiem 68 %. Firma stwierdziła, że Argon również wykrył narażenia w złożonych bazach kodu obejmujących 20 języków programowania w wewnętrznym benchmarku podatności, oraz przewyższył Gemini 3.8 Flash Cyber w wewnętrznym benchmarku testów penetracyjnych typu czarna skrzynka firmy Wiz, który ocenia zdolność modelu do analizy działających systemów internetowych bez kodu źródłowego.

Program Fairwind, uruchomiony przez Google 2 września 2026, jest programem o ograniczonym dostępie dla rządów i zaufanych partnerów, umożliwiającym korzystanie z narzędzi obrony cybernetycznej firmy. Uczestniczące organizacje zobowiązują się do przestrzegania standardów operacyjnych, które obejmują ograniczenie dostępu do pracowników wewnętrznych zespołów ds. cyberbezpieczeństwa, reagowania na incydenty lub testów penetracyjnych oraz wdrażanie zabezpieczeń, takich jak uwierzytelnianie wieloskładnikowe. Google podało, że program ma ponad 650 partnerów uczestniczących na całym świecie, a jego pierwsza oferta połączyła Gemini 3.8 Flash Cyber z harnessem CodeMender, aby pomóc obrońcom w znajdowaniu, weryfikacji i naprawianiu luk bezpieczeństwa.

Zabezpieczenia Frontier i etapowe wdrażanie

Google powiedziało, że wzmacnia zabezpieczenia frontier w czterech obszarach przed szeroką dostępnością Argona. W zakresie obrony przed nadużyciami model jest zaprojektowany tak, aby odrzucać szkodliwe żądania cybernetyczne oraz chemiczne, biologiczne, radiologiczne i nuklearne, jednocześnie zachowując legalne badania naukowe o podwójnym przeznaczeniu w ramach Frontier Safety Framework firmy Google. Firma poinformowała, że ulepsza techniki monitorowania wewnętrznych aktywacji modelu w celu wykrywania nadużyć oraz że zabezpieczenia przeszły testy odporności przeprowadzone przez wewnętrzne i zewnętrzne zespoły red team, wykorzystujące ręczne i zautomatyzowane metody ataku.

Google opisuje Argona jako swój najbardziej odporny dotąd model na pośrednie wstrzyknięcie promptu, gdzie złośliwe instrukcje lub kontekst są używane do przejęcia zachowania modelu, i podaje wiodącą odporność w benchmarku Indirect Prompt Injection firmy Gray Swan, uzyskaną dzięki zautomatyzowanemu red teamingowi i treningowi adwersarialnemu.

Firma wdraża również środki łagodzenia niezgodności, które monitorują łańcuch myślenia i działania Argona oraz w razie potrzeby zatrzymują jego wykonanie. Google poinformowało, że podobny system monitorował przebiegi treningowe i wysyłał alerty do dedykowanego zespołu reagowania na incydenty, przy zachowaniu ostrożnych środków zapobiegających wprowadzaniu wyników z powrotem do treningu. Wreszcie Google oświadczyło, że wzmacnia swoje środowiska sandboxowe, izolując i uszczelniając je przed rozpoczęciem treningów lub ocen o wysokim ryzyku, zgodnie ze swoją mapą drogową kontroli agentów.

Google stwierdziło, że opinie od początkowej grupy obrońców cybernetycznych i zaufanych testerów pomogą wzmocnić systemy przed udostępnieniem Argona deweloperom, przedsiębiorstwom i konsumentom, począwszy od płatnych klientów API oraz subskrybentów Google AI Ultra, tak szybko jak to będzie możliwe.