Gemini 4 Argon: новая ИИ-модель Google для сложных задач
Gemini 4 Argon: новая ИИ-модель Google для сложных задач
Gemini 4 Argon: новая ИИ-модель Google для сложных задач

Google открыла широкий доступ к Gemini 4 Argon - флагманской модели искусственного интеллекта, созданной для многоэтапной работы, программирования, научных исследований и решения сложных профессиональных задач. О запуске объявили 13 октября 2026 года. В отличие от ИИ, который преимущественно отвечает на вопросы и генерирует текст, Argon рассчитана на выполнение масштабных задач от анализа исходных данных до подготовки практически готового результата.
Модель доступна разработчикам и корпоративным клиентам через Gemini API, Google AI Studio и другие инструменты Google. Подписчики Google AI Pro и Ultra могут использовать её в приложении Gemini и режиме ИИ в поиске, а доступ к платформе разработки Antigravity зависит от тарифа.
Одно из главных преимуществ Gemini 4 Argon - работа с большим объёмом информации. Контекстное окно через API достигает 1 миллиона токенов, что позволяет анализировать крупные проекты и продолжительные цепочки действий без постоянного разделения материалов на небольшие фрагменты.
Google приводит и конкретные результаты внутренних испытаний. При использовании Argon в Antigravity количество отправляемых на проверку ИИ-агентами изменений кода выросло более чем на 35%, а число откатов сократилось почти на треть. Оптимизация одного из открытых Python-проектов ускорила подготовку сессий в памяти на 40%, а холодный импорт модулей - на 21%. В научных задачах исследователи также добились ускорения отдельных вычислений по моделированию молекул до 2,3 раза.
На старте API стоит $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. После 30 ноября 2026 года заявленные тарифы должны увеличиться до $4 и $20 соответственно.
Gemini 4 Argon может стать полезным инструментом для разработки программ, автоматизации бизнес-процессов и научных исследований. При этом заявленные преимущества основаны на тестах и примерах Google, поэтому результаты в конкретных задачах могут отличаться.

 
Новости нейросетей
21.10.2026