Google zaprezentował Gemini 4 Argon. Najpotężniejszy model na razie otrzymali tylko hakerzy po stronie dobra

Pod koniec września Anthropic i OpenAI wydały nowe modele, teraz nadeszła odpowiedź Google’a. Gemini 4 Argon otwiera nową generację Gemini i według szefa architektury AI w Google, Koraya Kavukcuoglu, zmienia sposób pracy w Google. Jest jednak pewien haczyk: na razie nie można go wypróbować. Google powierzył go jedynie wąskiej grupie ekspertów ds. cyberbezpieczeństwa.

Najpierw obrońcy, potem reszta

Według Google’a, Argon potrafi samodzielnie znajdować, weryfikować i naprawiać krytyczne błędy bezpieczeństwa w oprogramowaniu. Ta sama zdolność w niewłaściwych rękach mogłaby posłużyć atakującym, dlatego Google wybiera stopniowe udostępnianie. Jako pierwsi model otrzymali członkowie programu Fairwind, który Google uruchomił 2 września dla rządów, operatorów infrastruktury krytycznej i firm technologicznych. Według dostępnych informacji ma ponad 650 partnerów. Ci obrońcy i wewnętrzne zespoły Google’a otrzymają Argon bez zabezpieczeń cybernetycznych, aby mogli w pełni wykorzystać jego możliwości. Podobną drogę obrali już wcześniej konkurenci, na przykład Anthropic z modelem Claude Mythos Preview w ramach projektu Glasswing.

Pierwszy praktyczny wynik opisała firma bezpieczeństwa Wiz. Według niej Argon wykrył krytyczną lukę w oprogramowaniu szpitalnym używanym na całym świecie, z powodu której groził wyciek wrażliwych danych osobowych. Poprzednie modele ją przeoczyły. Google nie ujawnił, o jakie oprogramowanie chodzi. Dla pozostałych Argon pojawi się później, najpierw dla płacących klientów API i subskrybentów Google AI Ultra. Termin na razie nie jest znany.

Milion tokenów za jednym zamachem

Najbardziej znaczącą zmianą techniczną jest limit wyjściowy. Poprzednie modele Gemini mogły wygenerować maksymalnie 64 tysiące tokenów w jednej odpowiedzi, Argon jest w stanie wygenerować milion. Limit obejmuje również „myślenie” modelu, więc nie chodzi o dłuższe odpowiedzi, ale o większą przestrzeń na przemyślenie złożonego zadania. Argon może więc przetworzyć obszerną analizę lub dużą modyfikację kodu za jednym zamachem, zamiast dzielić ją na dziesiątki kolejnych kroków.

Google już na nim buduje

Wewnątrz Google’a, Argon jest używany przez tysiące pracowników firmy. Agenci zbudowani na modelu konwertują stary kod z języków C i C++ na bezpieczniejszy Rust, w tym ponad 800 tysięcy linii jądra systemu Fuchsia. Dla dekodera wideo libgav1 stworzyli wersję w Rust, która jest 2,7 razy szybsza niż poprzednia próba. Kolejny zespół agentów analizował działanie centrów danych, a jego optymalizacje zwolniły ponad 300 TiB pamięci. Wszystkie te dane pochodzą jednak od Google’a i nie zostały niezależnie zweryfikowane.

W tabelach prowadzi, ale nie wszędzie

Google chwali się pierwszym miejscem w teście DeepSWE v1.1, który mierzy radzenie sobie z długimi zadaniami programistycznymi, oraz w teście procesów biznesowych AutomationBench z wynikiem 51,3%. Własne porównanie Google’a pokazuje jednak również porażki:

Ponadto obowiązuje to, co pisaliśmy już o konkurencji: każda firma mierzy inaczej. Google na przykład podaje dla modelu Claude Fable 5.1 w Terminal-Bench 4.0 wartość 57,9%, Anthropic w swoich własnych tabelach 55,8%. Zatem jednoznacznego zwycięzcę wyłonią dopiero niezależne testy.

Cena promocyjna jak GPT-6 Sol

Deweloperzy zapłacą w okresie promocyjnym 2 dolary za milion tokenów wejściowych i 10 dolarów za milion tokenów wyjściowych, wielokrotnie użyte wejście będzie o 95% tańsze. Po zakończeniu promocji, której długości Google nie podał, cena podwoi się do 4 i 20 dolarów. Argon rozpocznie więc na poziomie niedawno wydanego GPT-6 Sol, a zakończy na poziomie Claude Opus 5.5.

Monitorowanie myśli

Oprócz wydajności Google podkreśla bezpieczeństwo. Argon ma odmawiać pomocy w atakach i w broni masowego rażenia. Google monitoruje jego wewnętrzne działania, aby wykryć nadużycia, i na bieżąco kontroluje proces myślowy modelu oraz jego kroki, aby nie wykraczał poza zadane granice. Ciekawy szczegół: Google celowo nie wykorzystuje wyników tego nadzoru podczas treningu, aby model nie nauczył się ukrywać swoich rozważań przed kontrolą. Firma jednocześnie zaangażowała się w dobrowolny program rządu amerykańskiego, który umożliwia jej przetestowanie modelu przed wydaniem.

Dla zwykłych użytkowników aplikacji Gemini, w tym tych czeskich, na razie nic się nie zmienia. Google nie podał, kiedy i w jakich taryfach Argon do nich trafi.

Czy słuszne jest powierzanie najpotężniejszych modeli AI najpierw tylko wybranym ekspertom?

Źródło: Google, tbreak, The Hacker News, How2Shout, The Hack Academy