Google uvádí Gemini 4 Argon, model pro náročné úlohy v kódu i vědě
Google zpřístupnil Gemini 4 Argon, svůj nový model určený pro složité úkoly v programování, vědě, bezpečnosti i profesních oborech. Firma uvádí, že si vede dobře v několika testech a její týmy už s ním urychlily práci na softwaru i výzkumu.
Dostupnost a cena
Gemini 4 Argon je podle Googlu od 13. října 2026 dostupný po celém světě. Vývojáři a firmy k němu mohou přistupovat přes API v Google AI Studio a na platformě Gemini. Předplatitelé Google AI Ultra jej najdou také v prostředí Google Antigravity, zatímco tarif Google AI Ultra nebo Pro umožňuje používat model v aplikaci Gemini a ve funkci AI Mode ve Vyhledávání Google.
Úvodní cena činí 2 dolary za milion vstupních tokenů a 10 dolarů za milion výstupních tokenů. U uložených vstupních tokenů Google nabízí slevu 95 procent. Firma model představuje jako nástroj pro vícekrokové úlohy, které vyžadují přesnost a práci s rozsáhlým kontextem.
Od rozsáhlého kódu po 3D scény
Google tvrdí, že Argon předčil jiné špičkové modely v několika oborových testech a obsadil první místo v žebříčku Vals Index, který hodnotí oblasti jako finance, programování, právo a daně. Ve vlastní infrastruktuře pomohl zvýšit počet programátorských úloh dokončených s využitím agentů o více než 35 procent a snížit počet návratů kódu téměř o třetinu.
Jedním z příkladů je práce na prohlížeči Chrome. Model pomohl oddělit funkce prohlížeče od starší části kódu Chromium o zhruba šesti milionech řádků a připravil změny napříč stovkami souborů. Google uvádí, že práce, která by běžně zabrala měsíce, byla hotová během týdnů. U open-source frameworku ADK zase optimalizace zkrátily přípravu dat v dlouhých relacích o 40 procent a načítání za studena zrychlily o 21 procent.
Argon má podle Googlu také pokročilejší prostorové uvažování a práci s vizuálním kódem. Firma ukazuje například tvorbu 3D scén a her, které model připravoval s pomocí nástrojů Blender a Three.js.
Využití ve vědě a kyberbezpečnosti
Výzkumníci použili Argon k optimalizaci programu xTB pro kvantovou chemii. Výpočty molekulárních struktur byly podle Googlu až 2,3krát rychlejší a hledání jejich konformací 1,8krát rychlejší. V dalším experimentu model pomohl navrhnout pět variant enzymu; následné laboratorní testy u nich potvrdily katalytickou aktivitu.
Google popisuje také případy z kyberbezpečnosti. Společnost Wiz s modelem odhalila a pomohla opravit zranitelnosti, které mohly ohrozit vládní data nebo zdravotnickou infrastrukturu. Firma zároveň uvedla, že rozšiřuje program Fairwind o stovky dalších partnerů. Podrobnosti o zapojení a výsledcích pocházejí z oznámení Googlu.
Pomoc při vývoji robotů
V testu zaměřeném na porozumění fyzickému prostoru získal Argon podle Googlu 87 procent v benchmarku ERQA. V interní zkoušce sledoval video člověka hrajícího cornhole, odhadl prostorové souřadnice a vypočítal pohyby potřebné k hodu. Poté připravil simulační kód a postup převedl na humanoidního robota Apollo od společnosti Apptronik. Robot při reálném testu trefil cíl sedmkrát za sebou.
Google tento postup označuje jako „Video-to-Sim-to-Real“ a tvrdí, že může zkrátit týdny ruční přípravy simulace na několik hodin. Zda budou podobné výsledky běžné i mimo interní zkoušky a vybrané spolupráce, oznámení neukazuje.