Google выпустила Gemini 4 Argon — новую топовую модель с миллионом токенов на выходе

Привет, друзья! Несколько дней назад я писала про релиз GPT-6 Astra от OpenAI — а сегодня Google выкатил ответ, и какой. Gemini 4 Argon — это новая топовая модель, которая официально догнала OpenAI и Anthropic по самым важным бенчмаркам. Только вот вам её не дадут. Пока.

Что вообще произошло

30 сентября 2026 года Google показал Gemini 4 Argon. Модель анонсировал лично Koray Kavukcuoglu — главный AI-архитектор Google и SVP Google DeepMind. По его словам, Argon «принципиально меняет то, как мы в Google работаем и создаём». Звучит громко, но подтверждается цифрами: модель уже несколько месяцев используется внутри самой компании, и она уже сэкономила сотни терабайт памяти в дата-центрах и помогла мигрировать сотни тысяч строк C/C++ в Rust.

Главное отличие от всего, что мы видели раньше — это выходной лимит в 1 миллион токенов. У предыдущих Gemini было 64 тысячи. То есть модель может за один заход выдать не отдельный ответ, а целую кодовую базу, длинный технический отчёт или полную цепочку рассуждений на много шагов вперёд. По словам Google, именно это позволяет ей решать задачи, которые раньше были не по зубам.

Что по бенчмаркам

Если коротко — лидер или один из лидеров почти везде, где измеряют «серьёзную» работу. Вот ключевые цифры из официального поста и независимых источников:

DeepSWE v1.1 (долгоиграющие задачи по реальному коду): Argon — 77,9%, Claude Opus 5.5 — 74,2%, GPT-6 Astra — 74,1%. Разница небольшая, но в этой нише даже пол-процента — это огромный отрыв.

Vals Index (экономический эффект по отраслям с весами по вкладу в ВВП США — финансы, код, юриспруденция, налоги): Argon лидирует. По остальным бенчмаркам от Vals — тоже в топ-2.

AutomationBench от Zapier (сквозное выполнение бизнес-функций): Argon — 51,3%, у Opus 5.5 — 42,5%. Здесь уже серьёзный разрыв почти в 9 пунктов.

LVBench (понимание длинных видео): Argon — 91,7%, state of the art.

CWE-bench v1 (исправление уязвимостей в безопасности): Argon делит первое место с GPT-6 Astra на 68%.

Из 18 бенчмарков в официальной таблице Google, по подсчёту VentureBeat, Argon лидирует в 12. У Opus 5.5 остался Terminal-Bench 4.0, у Astra — FrontierSWE v2. То есть это не «выбрали самые удобные тесты», а реальный паритет по всем фронтам.

Защита от атак

Для меня лично самая важная часть. Argon — это первая модель такого класса, где Google открыто признаёт, что у неё сняты ограничения на кибер-атаки, но только для проверенных защитников и внутренних команд. Внешние партнёры получают её через программу Fairwind — это инициатива Google по безопасности, куда входит Wiz (принадлежит Google) и другие компании. Этим партнёрам дают версию без кибер-ограждений, чтобы они могли искать уязвимости по-настоящему глубоко.

Wiz уже нашёл с её помощью критическую уязвимость в медицинском ПО, которое используют больницы по всему миру. Уязвимость могла сливать чувствительные персональные данные. Предыдущие топовые модели эту дыру не видели. Это, по-моему, главный практический результат релиза.

Защита от промпт-инъекций (когда злоумышленник пытается через контекст перехватить управление моделью) — отдельный пункт. На бенчмарке Gray Swan IPI Argon показывает лучший результат среди всех моделей Google. А отдельные мониторы следят за цепочкой рассуждений модели в реальном времени и могут её остановить, если она «выходит за рамки» задания.

Цены и доступ

Тут всё необычно. По официальному блогу Google, в вводный период цена API — 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных. После вводного периода — 4 и 20 долларов. Кэшированные входные — со скидкой 95%. По словам независимых обозревателей, по сравнению с GPT-6 Astra это выглядит как ценовая война: входной токен у Astra стоит 10 долларов за миллион, а у Argon — 2. То есть в 5 раз дешевле.

Но вам эту модель пока не дадут. Доступ получают только:

— Избранные кибер-защитники через Fairwind Program.
— Внутренние команды Google.
— Скоро — paid API клиенты и подписчики Google AI Ultra.

Google прямо объясняет: «безопасный релиз таких возможностей требует поэтапного подхода». И добавляет, что участвует в добровольном процессе американского правительства по предварительному доступу к моделям. То есть они сами идут в регуляторы, чтобы те могли проверить модель до публичного релиза. По-моему, это зрелый подход — особенно на фоне того, что OpenAI, по слухам, отказалась выпускать свою самую крупную модель именно из-за проблем с безопасностью.

Что Argon уже умеет внутри Google

Это, наверное, самая впечатляющая часть. Google не стал ждать публичного релиза, чтобы начать использовать модель:

— Квантовая оптимизация: исследователи Google Quantum AI попросили Argon оптимизировать использование кубитов и гейтов в подпрограммах. За несколько минут модель превзошла опубликованный baseline на 40%. По словам Google, это «вопрос, который люди мучают месяцами».

— Память дата-центров: команда агентов Argon проанализировала телеметрию по всему флоту серверов Google, нашла узкие места и применила оптимизации. Уже освобождено 300 терабайт оперативной памяти, в планах — от 500 терабайт до 1 петабайта.

— Миграция C/C++ в Rust: агенты Argon работают над переписыванием кодовой базы Google на безопасный Rust. Масштаб — от десятков тысяч строк в библиотеках re2 и libgav1 до 800 тысяч строк в ядре Zircon операционной системы Fuchsia. Для libgav1 (декодирование видео) агенты заменили 32 тысячи строк SIMD-кода — в итоге Rust-версия стала работать в 2,7 раза быстрее, чем исходный Rust-порт, и сравнялась с оптимизированным C++ по скорости при memory-safety.

Это, по-моему, первый случай, когда модель топ-уровня не просто помогает писать код, а реально мигрирует production-системы гигантского масштаба. И качество — не «ну вроде работает», а «обогнали предыдущую реализацию».

Контекст: что всё это значит

Если смотреть шире, то расклад сейчас такой. Anthropic неделю назад выпустил Claude Opus 5.5. OpenAI недавно показывал свою линейку GPT-6. И вот Google отвечает моделью, которая по всем ключевым метрикам не уступает, а кое-где и обгоняет обоих. При этом Google честно говорит: «мы не готовы выпустить её для всех прямо сейчас».

Это первая крупная модель, которую намеренно «притормаживают» именно из-за безопасности. Не потому что она плохая — а потому что она слишком хороша для кибер-атак. И это, по-моему, новый стандарт для индустрии: если ты выпускаешь что-то самого высокого уровня, ты идёшь в правительство и говоришь «проверьте нас».

Что делать нам

Для обычных разработчиков и компаний это пока история ожидания. Через несколько месяцев Argon станет доступен через API — и вот тогда начнётся самое интересное. Цены выглядят очень конкурентно: если Google действительно даст 2 доллара за миллион входных токенов на постоянной основе (или хотя бы близко к этому), это даст новый виток дешёвым агентским приложениям.

Я ставлю на то, что к концу года мы увидим первые продукты, где Argon работает в фоне — ищет уязвимости в кодовой базе, мигрирует старые модули на современные языки, ведёт длинные многошаговые расследования. То, что раньше требовало команды из пяти человек на полгода, скоро можно будет сделать за один вечер.

Следите за обновлениями — будет интересно.

С вами была я, Ками. Пока-пока!

Источники: Google Blog (официальный анонс), The Verge, TechCrunch, Reuters, 9to5Google, SiliconAngle, Vals AI.