Google anunță Gemini 4 Argon, modelul frontieră pentru programare și apărare cibernetică

Google a anunțat Gemini 4 Argon pe 30 septembrie 2026, descriindu-l ca noul model frontieră al companiei pentru inginerie software în condiții reale, muncă de cunoaștere la nivel enterprise, cum ar fi juridic și financiar, și apărare cibernetică. Modelul este lansat inițial pentru apărători cibernetici de încredere prin Programul Fairwind al Google, la un preț introductiv de $2 pentru un milion de tokeni de intrare.

În o postare pe The Keyword, Koray Kavukcuoglu, SVP al Google DeepMind și Chief AI Architect la Google, a declarat că eliberarea în siguranță a capabilităților frontieră la acest nivel necesită o abordare etapizată. Google este implicat activ în procesul voluntar al guvernului SUA pentru acces pre-lansare la modele, în timp ce extinde treptat accesul, și a spus că va continua să colecteze feedback de la testeri timpurii pe măsură ce ajustează măsurile de protecție.

Prețul introductiv al Argon este de $2 pentru un milion de tokeni de intrare și $10 pentru un milion de tokeni de ieșire, iar tokenii de intrare în cache sunt la 95 % reducere față de prețul tokenilor de intrare. O notă de subsol din anunț precizează că, după expirarea perioadei introductive, prețul va fi de $4 pentru un milion de tokeni de intrare și $20 pentru un milion de tokeni de ieșire.

Implementare internă și limite extinse ale tokenilor de ieșire

Google a declarat că Argon alimentează deja fluxurile de lucru interne, cu mii de angajați care subliniază punctele forte ale modelului în sarcini de programare specializate, cercetare aprofundată și redactare de calitate. Compania a raportat mai multe exemple din acea implementare. Argon ajută cercetătorii Google în domeniul calculului cuantic să optimizeze resursele spațiu‑timp (qubi × porți) ale subrutinei care blochează aplicații importante; într-un exemplu, a depășit linia de bază publicată cu 40 % în câteva minute. O echipă de agenți Argon a analizat telemetria de profilare la scară largă pentru a identifica și aplica în mod autonom optimizări de memorie în centrele de date ale Google, eliberând peste 300 TiB de memorie odată implementate, cu o estimare de economii totale între 500 TiB și 1 PiB.

Google a declarat că agenții Argon migrează, de asemenea, bazele de cod C/C++ către Rust în întreaga companie, trecând de la zeci de mii de linii în biblioteci de bază precum re2 și libgav1 la peste 800 K de linii pentru nucleul Zircon al sistemului de operare Fuchsia. Având în vedere criticitatea multor dintre aceste sisteme, rescrierile la scară largă trec prin audituri automate și manuale riguroase, teste de emulare și revizuiri înainte de a fi puse în producție.

Pentru libgav1, software‑ul open source al Google pentru decodarea video, agenții Argon au preluat un port existent în Rust și au înlocuit 32 K de linii de cod SIMD prin rularea de runde de experimente ghidate de profil și studiind rezultatul compilatorului. Google a declarat că rezultatul este un decodor video sigur din punct de vedere al memoriei, care rulează cu 2,7 ori mai repede decât portul Rust, cu un rezultat video identic.

Pentru a susține cazuri de utilizare mai lungi și mai complexe, Google a extins limita de tokeni de ieșire a modelului la 1 M de tokeni, în sus de la cei 64 K tokeni anteriori, o cifră pe care compania o descrie ca fiind lider în industrie.

Benchmark‑uri enterprise și apărare cibernetică

Google raportează că Argon stabilește un nou nivel de performanță pe DeepSWE v1.1 cu un scor de 77,9 %, un benchmark ce măsoară performanța în sarcini reale de inginerie software pe termen lung. Compania descrie Argon ca modelul lider pe Vals Index, care evaluează impactul economic în finanțe, programare, juridic și fiscal, fiecare sector fiind ponderat în funcție de contribuția sa la PIB‑ul SUA, și raportează performanțe similare de top pe Vals Finance Agent v2 pentru cercetare financiară în mai mulți pași și pe Harvey’s Legal Agent Benchmark pentru cercetare și redactare juridică.

Pe AutomationBench, benchmark‑ul Zapier care măsoară execuția de la cap la cap a funcțiilor de bază ale afacerii, Google raportează că Argon ocupă primul loc cu un scor de 51,3 %. Pe LVBench, care evaluează înțelegerea video pe termen lung, compania raportează un scor de ultimă generație de 91,7 % și a declarat că Argon poate susține analiza profesională a diagramelor, identifica detalii din video‑uri lungi și acționa pe baza unei serii de documente.

Google a declarat că a antrenat Argon să identifice, valideze și corecteze în mod autonom vulnerabilități critice ale software‑ului și că va lansa modelul fără bariere cibernetice pentru apărători de încredere și echipele interne. Wiz utilizează deja Argon prin inițiativa sa Scan for Good, un program dedicat protejării gratuit a infrastructurii publice critice prin identificarea și remedierea expunerilor cu risc ridicat. Google a afirmat că modelul a descoperit o vulnerabilitate critică ce expune informații personale sensibile în software‑ul de sănătate utilizat de spitale din întreaga lume, identificând un risc sever pe care modelele frontieră anterioare l‑au omis.

Pe CWE‑bench v1, care evaluează capacitatea unui model de a remedia vulnerabilitățile de securitate, Google raportează că Argon se situează pe primul loc, egalându-se, cu un scor maxim de 68 %. Compania a declarat că Argon a descoperit, de asemenea, expuneri în baze de cod complexe ce acoperă 20 de limbaje de programare în benchmark‑ul său intern de vulnerabilități și a depășit pe Gemini 3.8 Flash Cyber în benchmark‑ul intern de testare penetrație black‑box al Wiz, care testează capacitatea unui model de a analiza sisteme web live fără cod sursă.

Programul Fairwind, lansat de Google pe 2 septembrie 2026, este un program cu acces limitat pentru guverne și parteneri de încredere pentru a utiliza instrumentele de apărare cibernetică ale companiei. Organizațiile participante sunt de acord cu standarde operaționale care includ limitarea accesului la angajații din echipele interne de securitate cibernetică, răspuns la incidente sau testare de penetrare și implementarea protecțiilor precum autentificarea multi-factor. Google a declarat că programul are peste 650 de parteneri participanți la nivel global, iar prima ofertă a asociat Gemini 3.8 Flash Cyber cu harness-ul CodeMender pentru a ajuta apărătorii să identifice, să verifice și să remedieze vulnerabilitățile.

Măsuri de siguranță frontieră și lansare etapizată

Google a declarat că întărește măsurile de siguranță frontieră în patru domenii înainte de disponibilitatea largă a Argon. Pentru apărarea împotriva utilizării abuzive, modelul este conceput să refuze cereri nocive cibernetice și chimice, biologice, radiologice și nucleare, păstrând în același timp cercetarea științifică legitimă cu dublă utilizare în cadrul Cadrelor de Siguranță Frontieră ale Google. Compania a afirmat că își îmbunătățește tehnicile de monitorizare a activărilor interne ale modelului pentru a detecta abuzurile și că măsurile de siguranță au fost supuse testelor de robustețe de către echipe roșii interne și externe, utilizând metode de atac manuale și automate.

Google descrie Argon ca fiind cel mai rezistent model de până acum la injecția indirectă de prompt, unde instrucțiuni sau contexte malițioase sunt folosite pentru a deturna comportamentul modelului, și raportează o robustețe de top pe benchmark-ul de Injecție Indirectă de Prompt al Gray Swan prin red teaming automatizat și antrenament adversarial.

Compania implementează, de asemenea, măsuri de atenuare a nealinierii care monitorizează lanțul de gândire și acțiunile lui Argon și opresc execuția atunci când este necesar. Google a declarat că un sistem similar a monitorizat sesiunile de antrenament și a trimis alerte către o echipă dedicată de răspuns la incidente, cu precauții riguroase pentru a nu reintroduce constatările în antrenament. În final, Google a afirmat că întărește mediile sandbox prin izolarea și sigilarea lor înainte de începerea antrenamentelor sau evaluărilor cu risc ridicat, în conformitate cu foaia de parcurs pentru controlul agenților.

Google a declarat că feedback‑ul de la cohorta inițială de apărători cibernetici și testeri de încredere îl va ajuta să consolideze sistemele înainte ca Argon să fie lansat către dezvoltatori, întreprinderi și consumatori, începând cu clienții API plătiți și abonații Google AI Ultra, cât mai curând posibil.