Michael Johnson30. september presenterte Google Gemini 4 Argon — en modell for programvareutvikling, bedriftsoppgaver og cybersikkerhet. I første omgang blir den gjort tilgjengelig for en begrenset gruppe cybersikkerhetseksperter. Selskapet lover å utvide tilgangen, men det er foreløpig vanskelig å få en uavhengig vurdering av de rapporterte egenskapene.
I Googles kunngjøring beskrives Argon som en modell for komplekse arbeidsflyter som går over lengre tid. Google opplyste at selskapet senere planlegger å åpne for utviklere, bedrifter og forbrukere, først for kunder med betalt API og abonnenter på Google AI Ultra. Selskapet oppga ingen nøyaktig tidsplan for utvidelsen av tilgangen.
Google kunngjorde en introduksjonspris på 2 dollar per million inndatatokener og 10 dollar per million utdatatokener; prisene for bufrede inndatatokener blir 95 % lavere. Etter introduksjonsperioden vil prisen ifølge en fotnote i kunngjøringen være henholdsvis 4 og 20 dollar. Dette er annonserte priser for en framtidig lansering, ikke en bekreftelse på at modellen allerede er tilgjengelig for alle.
Selskapet oppgir også en grense på opptil 1 million utdatatokener. Dette er en grense for generering, ikke størrelsen på kontekstvinduet.
Hva de interne resultatene viser
Google viser til eksempler på bruk av Argon i egne prosjekter. Ifølge selskapet bidro modellen til å optimalisere en kvantealgoritme, som slo det publiserte referanseresultatet med 40 %. Google opplyser også at mer enn 300 TiB minne ble frigjort i datasentre etter at optimaliseringer funnet av agentene ble tatt i bruk; selskapet anslår den mulige samlede besparelsen til 500 TiB–1 PiB.
I et annet eksempel hevder Google at Rust-versjonen av videodekoderen libgav1 kjører 2,7 ganger raskere enn den tidligere Rust-porten og gir identiske resultater. Selskapet beskriver disse tilfellene som internt ingeniørarbeid. De beviser ikke i seg selv at Argon generelt er bedre enn andre modeller, eller at andre team vil oppnå de samme resultatene.
Kunngjøringen inneholder også testresultater innen programmering og cybersikkerhet. Dette er data publisert av Google selv; uten uavhengig reproduksjon og sammenlignbare forhold bør de betraktes som selskapets påstander, ikke som uavhengig dokumentasjon på at modellen er bedre.
Hvorfor rekkefølgen på tilgangen er viktig
Google forklarer den trinnvise lanseringen med behovet for å fortsette testingen og styrke sikkerhetstiltakene før modellen gjøres bredere tilgjengelig. Dette er særlig viktig for en modell som selskapet posisjonerer som et verktøy for cybersikkerhet. Begrenset tilgang beviser imidlertid ikke i seg selv at Argon er farligere enn andre modeller eller har de egenskapene som hevdes.
Per nå er kunngjøringen og tilgangen slik Google har beskrevet den, bekreftet. Først når tilgangen utvides og uavhengige undersøkelser foreligger, blir det mulig å vurdere hvorvidt de interne resultatene kan gjenskapes utenfor selskapet.