Google оголошує модель Gemini 4 Argon Frontier для кодування та кіберзахисту

Google оголосив про Gemini 4 Argon 30 вересня 2026 року, описавши її як нову модель Frontier компанії для реального інженерного програмного забезпечення, корпоративної інтелектуальної роботи, такої як юридична та фінансова, а також кіберзахисту. Модель спочатку впроваджується для довірених кіберзахисників через програму Fairwind Program від Google за вступною ціною $2 за мільйон вхідних токенів.

У у дописі на The Keyword, Корай Кавукчуоглу, старший віце‑президент Google DeepMind та головний архітектор ШІ в Google, сказав, що безпечне випускання можливостей Frontier на цьому рівні вимагає поетапного підходу. Google активно бере участь у добровільному процесі уряду США щодо попереднього доступу до моделей, поступово розширюючи доступ, і заявив, що продовжуватиме збирати відгуки від перших тестувальників, удосконалюючи захисні механізми.

Вступна ціна Argon становить $2 за мільйон вхідних токенів і $10 за мільйон вихідних токенів, при цьому кешовані вхідні токени коштують зі знижкою 95 % від ціни вхідного токена. У примітці до оголошення зазначено, що після закінчення вступного періоду ціна складе $4 за мільйон вхідних токенів і $20 за мільйон вихідних токенів.

Внутрішнє розгортання та розширені обмеження вихідних токенів

Google заявив, що Argon вже живить внутрішні робочі процеси, і тисячі співробітників відзначають його сильні сторони у спеціалізованих завданнях кодування, проведенні глибших досліджень та створенні якісних текстів. Компанія надала кілька прикладів з цього розгортання. Argon допомагає дослідникам квантових обчислень Google оптимізувати просторово‑часові ресурси (кубіти × гейти) підпрограм, які створюють вузькі місця у важливих застосунках; в одному випадку модель перевершила опубліковану базову лінію на 40 % за кілька хвилин. Команда агентів Argon проаналізувала телеметрію профілювання по всьому флоту, щоб автономно виявляти та застосовувати оптимізації пам’яті у дата‑центрах Google, звільнивши понад 300 TiB пам’яті після впровадження, з оцінюваною загальною економією від 500 TiB до 1 PiB.

Google повідомив, що агенти Argon також мігрують кодові бази C/C++ на Rust по всій компанії, масштабуючи від десятків тисяч рядків у базових бібліотеках, таких як re2 та libgav1, до понад 800 тис. рядків для ядра Zircon операційної системи Fuchsia. Враховуючи критичність багатьох із цих систем, масштабні переписування проходять суворий автоматизований та ручний аудит, тестування емуляції та перевірку перед впровадженням у продакшн.

Для libgav1, відкритого програмного забезпечення Google для декодування відео, агенти Argon взяли існуючий порт на Rust і замінили 32 тис. рядків SIMD‑коду, провівши кілька раундів експериментів, орієнтованих на профіль, та вивчаючи вихід компілятора. Google заявив, що результатом є безпечний у плані пам’яті відеодекодер, який працює в 2,7 рази швидше, ніж Rust‑порт, з ідентичним відеовиходом.

Щоб підтримати довші та складніші випадки використання, Google розширив ліміт вихідних токенів моделі до 1 млн токенів, порівняно з попередніми 64 тис. токенами, що, за словами компанії, є лідером у галузі.

Корпоративні бенчмарки та кіберзахист

Google повідомляє, що Argon встановлює новий рівень у DeepSWE v1.1 зі скором 77,9 %, що є бенчмарком, який вимірює продуктивність у реальних довготривалих завданнях інженерії програмного забезпечення. Компанія описує Argon як провідну модель у Vals Index, який оцінює економічний вплив у фінансах, кодуванні, юридичній та податковій роботі, причому кожен сектор зважується за його внеском у ВВП США, і повідомляє про подібно провідну продуктивність у Vals Finance Agent v2 для багатокрокових фінансових досліджень та Harvey’s Legal Agent Benchmark для юридичних досліджень і складання документів.

У AutomationBench, бенчмарку Zapier, який вимірює сквозне виконання основних бізнес‑функцій, Google повідомляє, що Argon посідає перше місце зі скором 51,3 %. У LVBench, що оцінює розуміння довгих відео, компанія повідомляє про рекордний скор 91,7 % і зазначає, що Argon може здійснювати професійний аналіз діаграм, виявляти деталі у довгих відео та вживати заходи на основі серії документів.

Google заявив, що навчив Argon автономно знаходити, перевіряти та виправляти критичні вразливості програмного забезпечення, і випустить модель без кіберзахисних обмежень довіреним захисникам та власним внутрішнім командам. Wiz вже використовує Argon у рамках ініціативи Scan for Good, програми, присвяченої безкоштовному захисту критичної державної інфраструктури шляхом виявлення та усунення високоризикових вразливостей. Google повідомив, що модель виявила критичну вразливість, яка розкривала конфіденційну особисту інформацію у медичному програмному забезпеченні, що використовується лікарнями по всьому світу, виявивши серйозний ризик, який пропустили попередні моделі Frontier.

У CWE‑bench v1, який оцінює здатність моделі усувати вразливості безпеки, Google повідомляє, що Argon поділив перше місце з найвищим скором 68 %. Компанія зазначила, що Argon також виявив експозиції у складних кодових базах, що охоплюють 20 мов програмування, у своєму внутрішньому бенчмарку вразливостей, і перевершив Gemini 3.8 Flash Cyber у внутрішньому бенчмарку чорного ящика Wiz з тестування на проникнення, який перевіряє здатність моделі аналізувати живі веб‑системи без вихідного коду.

Програма Fairwind, запущена Google 2 вересня 2026 року, є програмою обмеженого доступу для урядів та довірених партнерів, які можуть використовувати інструменти кіберзахисту компанії. Учасники погоджуються з операційними стандартами, що включають обмеження доступу для співробітників внутрішніх команд кібербезпеки, реагування на інциденти або тестування на проникнення, а також впровадження захисту, такого як багатофакторна автентифікація. Google повідомив, що програма має понад 650 партнерів‑учасників по всьому світу, і її перша пропозиція поєднала Gemini 3.8 Flash Cyber з інструментом CodeMender, щоб допомогти захисникам знаходити, перевіряти та виправляти вразливості.

Фронтові захисні заходи та поетапне впровадження

Google заявив, що посилює фронтові захисні заходи в чотирьох сферах перед широким випуском Argon. Для захисту від зловживань модель розроблена так, щоб відмовляти у виконанні шкідливих запитів, пов’язаних з кіберзагрозами та хімічними, біологічними, радіологічними та ядерними матеріалами, при цьому зберігаючи легітимні наукові дослідження подвійного використання в рамках Frontier Safety Framework від Google. Компанія повідомила, що удосконалює методи моніторингу внутрішніх активацій моделі для виявлення зловживань, і що ці захисні заходи пройшли тестування на стійкість внутрішніми та зовнішніми червоними командами, використовуючи ручні та автоматизовані методи атак.

Google описує Argon як найстійкішу модель на сьогодні щодо непрямого впровадження підказок, коли зловмисні інструкції або контекст використовуються для захоплення поведінки моделі, і повідомляє про провідну стійкість у тесті Indirect Prompt Injection від Gray Swan завдяки автоматизованому червоному командуванню та адверсаріальному навчанні.

Компанія також впроваджує заходи з виправлення невідповідностей, які відстежують ланцюжок міркувань та дії Argon і зупиняють виконання за потреби. Google зазначив, що подібна система моніторила його навчальні запуски та надсилала сповіщення до спеціальної команди реагування на інциденти, з ретельними запобіжними заходами щодо повернення результатів у процес навчання. Нарешті, Google повідомив, що посилює захист ізольованих середовищ, ізолюючи та герметизуючи їх перед початком високоризикового навчання або оцінювання, відповідно до дорожньої карти контролю агентів.

Google заявив, що відгуки від початкової групи кіберзахисників та довірених тестувальників допоможуть посилити системи перед випуском Argon для розробників, підприємств і споживачів, починаючи з платних клієнтів API та підписників Google AI Ultra, якомога швидше.