Gemini 4 Argon получила лимит вывода 1 млн токенов для сложных задач

Google представила Gemini 4 Argon — новую флагманскую модель, ориентированную на длинные многошаговые задачи. Ключевое изменение по сравнению с предыдущей версией — увеличение лимита вывода с 64 тысяч до 1 миллиона токенов. Модель предназначена прежде всего для программирования, анализа юридических и финансовых документов и задач в области кибербезопасности.

Миллион токенов для сложных задач

Главная особенность Gemini 4 Argon — возможность генерировать до 1 миллиона токенов в рамках одного ответа. Такой лимит позволяет модели дольше рассуждать, писать значительные объёмы кода и выполнять длинные последовательности действий без необходимости разбивать задачу на множество отдельных запросов.

Google отдельно выделяет сценарии, где важна работа с большим объёмом информации и многошаговым процессом. Среди них — разработка программного обеспечения, обработка юридических и финансовых документов, а также кибербезопасность.

Результаты в программировании

В тесте DeepSWE v1.1, ориентированном на задачи реальной разработки, Gemini 4 Argon набрала 77,9%. При этом Google сообщает, что модель уже применяется внутри компании на практических задачах.

Одним из примеров стали оптимизации, которые позволили освободить более 300 TiB памяти в дата-центрах. Агенты на базе Argon также используются для перевода крупных кодовых баз с C/C++ на Rust.

В одном из проектов модель заменила 32 тысячи строк SIMD-кода безопасным Rust. Получившаяся Rust-версия при этом оказалась в 2,7 раза быстрее существующей реализации.

Доступ и стоимость Gemini 4 Argon

На старте Gemini 4 Argon не будет доступна всем пользователям. Google сначала предоставила доступ проверенным специалистам по кибербезопасности через программу Fairwind. Следующими получить модель смогут платные пользователи API и подписчики Google AI Ultra.

Стартовая стоимость составит $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных токенов. Для кэшированного ввода предусмотрена скидка 95%.

Таким образом, Gemini 4 Argon ориентирована не столько на короткие повседневные запросы, сколько на задачи, где модели необходимо работать с большим контекстом, генерировать много кода или последовательно выполнять сложный процесс.