Gemini 4 Argon: progettato per le task più difficili

Gemini 4 Argon è ora disponibile a livello globale per sviluppatori e aziende tramite l'API in AI Studio e nella piattaforma Gemini , per gli abbonati a Google AI Ultra in Google Antigravity e per gli abbonati a Google AI Ultra e Pro nell'app Gemini e in AI Mode.

Argon eccelle nel lavoro approfondito in compiti complessi e concreti in diversi ambiti, tra cui programmazione, finanza, diritto, sicurezza informatica e scienza. La sua profondità e precisione nell'esecuzione di compiti a più fasi consentono ad Argon di superare altri modelli all'avanguardia nei benchmark di diversi settori , classificandosi al primo posto nell'indice Vals , che misura le prestazioni dei modelli in settori economici cruciali come finanza, programmazione, diritto e fiscalità.

Il modello viene lanciato oggi a un prezzo di lancio ¹ di 2 dollari per milione di token di input e 10 dollari per milione di token di output (con token di input memorizzati nella cache con uno sconto del 95%).

I team di Google, di diverse aziende e della comunità di ricerca stanno già utilizzando Argon per ottenere risultati significativi in ​​vari settori:

• Per risolvere importanti problemi di ingegneria come il refactoring e l'ottimizzazione di grandi basi di codice
• Per ottimizzare i flussi di lavoro aziendali in ambiti quali quello legale, finanziario e scientifico.
• Per individuare e correggere le vulnerabilità critiche della sicurezza informatica
• Per consentire nuove scoperte nel campo dell'informatica quantistica, della fusione nucleare e delle scienze della vita.

Risolvere compiti ingegneristici complessi

In Google, abbiamo utilizzato Argon per risolvere i nostri problemi di ingegneria più complessi. Nelle ultime settimane, gli ingegneri del software hanno rilasciato codice di alta qualità più velocemente che mai. Argon in Antigravity ha aiutato i team ad aumentare di oltre il 35% il numero di invii di codice agentico, riducendo al contempo i rollback del codice di quasi un terzo.

• Districare il codice delle funzionalità del browser in Chrome: Argon ha aiutato il team Chrome a separare la gestione principale delle pagine web da una cartella legacy di circa 6 milioni di righe di codice contenente funzionalità del browser, all'interno della codebase di Chromium di 40 milioni di righe. Eseguendo più modifiche al codice contemporaneamente , Argon ha aiutato il team a completare un refactoring architetturale su centinaia di file, portando a termine mesi di lavoro in poche settimane. Per i miliardi di utenti di Chrome in tutto il mondo, questo consentirà alle pagine web in tempo reale di passare fluidamente tra schede, pannelli laterali e finestre flottanti senza ricaricamenti, eliminando un'intera categoria di arresti anomali del browser.

• Ottimizzazione di una codebase Python in produzione in poche ore: Argon in Antigravity sta aiutando il team dietro l'Agent Development Kit (ADK) open-source di Google, un framework che alimenta gli agenti aziendali, a spingere ulteriormente le proprie prestazioni. Il team ha fornito ad Argon il proprio manuale di regole .agents/skills e un obiettivo di un solo paragrafo: eliminare l'overhead del framework senza compromettere le applicazioni esistenti. Lavorando autonomamente durante la notte, Argon ha individuato delle ottimizzazioni, ora disponibili in google/adk-python , che hanno ridotto del 40% il tempo di preparazione della sessione in memoria nelle sessioni lunghe e velocizzato del 21% le importazioni a freddo. Leggi l' approfondimento tecnico per saperne di più.
• Ottimizzazione del pacchetto open-source di chimica quantistica: xTB (Semiempirical Extended Tight-Binding) è uno dei pacchetti open-source di chimica quantistica più citati per lo studio delle molecole. Gli scienziati lo utilizzano per prevedere la forma tridimensionale delle molecole e per analizzare un gran numero di potenziali farmaci e materiali. Grazie all'utilizzo di Argon in Antigravity, i nostri ricercatori hanno reso xTB fino a 2,3 volte più veloce nella previsione delle strutture molecolari e 1,8 volte più veloce nella ricerca di conformeri. Le modifiche sono state implementate nel repository ufficiale di xTB su GitHub .
• Abbiamo reso i nostri modelli Gemma open source quasi tre volte più veloci: utilizzando Argon, abbiamo ottenuto un'accelerazione end-to-end dell'inferenza di 2,85 volte su un A100 tramite vLLM (aumentando il throughput da circa 37.900 a oltre 108.000 token al secondo su Gemma 4 E2B) con parità dei token al 100% e nessuna perdita di qualità in pochi giorni, un processo che di solito richiederebbe mesi. Consulta le pull request upstream (che ottimizzano tutto, dalla messa a punto dell'attenzione alla decodifica speculativa) per vedere le modifiche esatte.
• Realizzazione di visualizzazioni 3D complesse: Argon apporta notevoli miglioramenti al ragionamento spaziale, alla precisione matematica e alla codifica visiva rispetto ai precedenti modelli Gemini . Utilizzando comandi slash come /goal e richiedendo cicli multi-agente con competenze personalizzate in Antigravity, i dipendenti di Google stanno usando Argon per prototipare visualizzazioni 3D complesse, giochi ad alta fedeltà e animazioni interattive in codice puro che può essere renderizzato direttamente nel browser.

Trasformare i flussi di lavoro aziendali e professionali critici

Argon combina ragionamento all'avanguardia, profonda percezione visiva, conoscenza approfondita del dominio e maggiori capacità di scrittura in ambito legale, finanziario, scientifico e di programmazione, per supportare flussi di lavoro professionali ad alto rischio. Comunica in modo chiaro, tenendoti sempre aggiornato, e segue le istruzioni di stile meglio di qualsiasi modello Gemini precedente. Argon risponde alle domande in modo più diretto e con meno giri di parole, evita le ripetizioni superflue e i cliché nelle risposte.

Le aziende clienti e le startup che partecipano al nostro programma di accesso anticipato stanno già ottenendo ottimi risultati con Argon.

Grazie alle sue capacità di ragionamento avanzate e multimodali, pur mantenendo un solido fondamento teorico, Argon eccelle nella comprensione approfondita di documenti multimodali, nell'analisi di dati longitudinali e negli ambienti di analisi interattivi.

Accelerare l'impatto concreto nel mondo reale grazie alla collaborazione tra ricercatori ed esperti del settore.

Ricercatori, ingegneri e specialisti della sicurezza stanno già utilizzando Argon per spingere i confini della difesa informatica, della scienza, della matematica e della robotica. Aiuta i difensori informatici e i ricercatori a testare ipotesi, verificare autonomamente codebase critici e dimostrazioni formali, e individuare vulnerabilità zero-day e falle logiche sottili.

Mettere a disposizione dei difensori più fidati capacità informatiche all'avanguardia.

A partire da oggi, inizieremo l'espansione del programma Fairwind a centinaia di nuovi partner.

Wiz sta già utilizzando Argon per la sua iniziativa " Scan for Good ", che protegge le infrastrutture critiche per il bene pubblico e gratuitamente. Grazie all'accesso anticipato al modello, Wiz ha dimostrato l'impatto concreto di Argon in diversi settori ad alto rischio:

• Protezione dei dati governativi sensibili: nell'ambito di un programma di resilienza informatica di lunga data e in collaborazione con un'agenzia federale, Argon ha contribuito a identificare e risolvere in modo proattivo una falla che rischiava di esporre dati sensibili e infrastrutture governative. Questo intervento ha contribuito a prevenire la divulgazione di dettagli critici sullo sviluppo del settore della sicurezza e l'accesso non autorizzato a modelli specializzati.
• Protezione delle infrastrutture sanitarie critiche: Wiz ha utilizzato Argon anche per proteggere infrastrutture sanitarie vitali. Attraverso la concatenazione di vulnerabilità complesse, il modello ha aiutato il team a scoprire e correggere rapidamente una falla nel download di file pubblici che esponeva una chiave master e garantiva l'accesso amministrativo. Argon è andato oltre l'individuazione di una vulnerabilità, proteggendo in modo proattivo centinaia di migliaia di cartelle cliniche private di pazienti.

Sbloccare nuove scoperte scientifiche

L'argon sta già avendo un impatto concreto nella comunità scientifica, consentendo nuove scoperte a scienziati ed esperti in diversi settori.

• Calcolo quantistico: Argon sta aiutando i nostri ricercatori ad accelerare i progressi sia nella correzione degli errori quantistici che nella progettazione di algoritmi. Per consentire ai decodificatori di errori di tenere il passo con l'hardware quantistico in tempo reale, Argon ha tradotto una versione interna di AlphaQubit , il nostro decodificatore di correzione degli errori quantistici basato sull'apprendimento automatico, in un singolo kernel hardware altamente ottimizzato, quasi raddoppiandone la velocità di inferenza. In questo modo possiamo implementare modelli più grandi e potenti e scalare verso dispositivi quantistici più grandi, pur continuando a rispettare rigorose soglie in tempo reale. Argon sta anche riducendo i costi spazio-temporali per le subroutine quantistiche. Per l'arcoseno, un elemento fondamentale nei recenti algoritmi di simulazione quantistica, un'implementazione scritta da Argon e formalmente verificata in Lean riduce i costi spazio-temporali di oltre 100 volte rispetto a una baseline CORDIC quantistica pubblicata, un passo avanti verso una libreria standard di circuiti quantistici ottimizzati.
  
• Fusione nucleare: gli stellarator sono macchine incredibilmente complesse che rappresentano una delle principali candidate per una fonte illimitata di energia pulita da fusione, ma l'ottimizzazione dei loro campi magnetici tridimensionali è notoriamente difficile. Dal 1967, un'ipotesi di lunga data nota come "congettura di Grad" presupponeva che trovare soluzioni matematiche esatte per questi campi fosse impossibile, fino a quando non sono stati scoperti recenti controesempi, tra cui quelli del professor Matt Landreman (Università del Maryland). Ora, un team di Google , insieme al professor Landreman, ha scoperto una classe più ampia di controesempi alla congettura di Grad . Queste nuove soluzioni forniscono alla comunità della fusione parametri di riferimento affidabili per testare i codici di simulazione degli stellarator, che sono strumenti preziosi per i progetti futuri.
  
• Ricerca sulle malattie rare: i ricercatori di Gamow Labs hanno utilizzato Argon per analizzare genomi anonimizzati di neonati affetti da rare patologie polmonari dello sviluppo. In un caso, Argon ha individuato un riarrangiamento cromosomico che i software di routine non avevano rilevato per anni, spiegandone il motivo. In valutazioni private condotte da Gamow Labs a partire da dati clinici e di laboratorio reali, Argon si è classificato al primo posto su RareBench (57% per l'assistenza nella diagnosi di malattie rare) e LabBench (52,2% per il ragionamento di laboratorio). Questi progressi indicano la possibilità di una diagnosi più rapida per le famiglie che si trovano ad affrontare patologie rare. Vedi il blog. ² per maggiori dettagli.
  
• Progettazione di enzimi: la progettazione di enzimi con reattività precisa è notoriamente un processo lento, che spesso richiede mesi di messa a punto di modelli personalizzati e screening di candidati. Le serina esterasi sono una classe di enzimi che scindono i legami esterei su molecole specifiche, ampiamente utilizzate nel riciclo e nella produzione di farmaci, biocarburanti e detergenti. I nostri scienziati hanno collaborato con Argon per progettare serina esterasi, prendendo di mira la molecola di riferimento 4MU-acetato, che emette fluorescenza sotto luce UV una volta rotti i suoi legami esterei. In poche ore, Argon ha raccolto i dati rilevanti, eseguito la messa a punto del modello e identificato diversi filtri ispirati alla biochimica per arrivare a una serie finale di cinque nuovi modelli. I successivi test di laboratorio hanno confermato una robusta attività catalitica in tutti questi modelli. La velocità e la facilità con cui è stata ottenuta la generazione di enzimi dimostrano il potenziale per una rapida accelerazione nell'ingegneria enzimatica in settori come la biofabbricazione, la chimica verde e lo sviluppo di farmaci.

Per accelerare ulteriormente il ritmo della ricerca, offriamo a 10.000 scienziati l'accesso gratuito al livello di utilizzo più elevato di Google Antigravity per 6 mesi (con attivazione a rotazione), previa verifica dei requisiti, della disponibilità e della selezione. Le candidature sono ora aperte .

Accelerare lo sviluppo della robotica

Integrando un ragionamento visivo-semantico avanzato, una profonda comprensione fisica e la generazione autonoma di codice, Argon sblocca nuovi flussi di lavoro nell'intero stack robotico e accelera i progressi verso l'intelligenza artificiale generale (AGI) fisica. Questo salto di qualità si riflette nelle prestazioni di Argon nel benchmark Embodied Reasoning (ERQA) , che testa la capacità di un modello di comprendere e risolvere problemi fisici e spaziali in ambienti 3D. Basandosi esclusivamente sul ragionamento, Argon supera tutti gli altri modelli di frontiera, con un punteggio dell'87%.

Per dimostrare queste capacità in azione, abbiamo testato la capacità di Argon di apprendere un'abilità fisica insolita semplicemente osservando. In un test interno, Argon ha guardato un video grezzo di una persona che giocava a cornhole, ha mappato le coordinate spaziali dell'ambiente e ha calcolato i movimenti articolari di tutto il corpo necessari. Ha quindi creato autonomamente il codice di simulazione. Una volta trasferito sul robot umanoide Apollo di Apptronik , il robot ha centrato rapidamente sette bersagli consecutivi in ​​una prova sul campo.

Questa pipeline "da video a simulazione a realtà" comprime settimane di modellazione manuale in poche ore, trasformando i video ordinari in un terreno di addestramento scalabile e infinito per la robotica. Scopri di più su come questo accelera i tempi di sviluppo nella robotica nel nostro blog per sviluppatori .

Sviluppare l'argon in modo responsabile e sicuro

In Google, la sicurezza è fondamentale per lo sviluppo dei modelli. Poiché Argon è un modello estremamente performante, abbiamo collaborato con diversi partner esterni per la misurazione di specifiche capacità e misure di sicurezza. Gemini 4 Argon rappresenta la nostra suite di sicurezza più completa fino ad oggi:

• Difesa contro abusi e jailbreak: le stesse capacità di programmazione e scientifiche che aiutano i difensori a correggere i software ospedalieri o ad accelerare la bioingegneria richiedono anche solide misure di sicurezza contro gli attori malevoli. Nell'ambito del nostro Frontier Safety Framework, abbiamo valutato le funzionalità avanzate di Argon in diversi ambiti e implementato una struttura di difesa multilivello che combina resistenza al jailbreak, monitoraggio e applicazione delle norme. Ciò ha migliorato notevolmente la nostra robustezza: ad esempio, un attacco di tipo bio red teaming esterno è riuscito a sbloccare meno dell'1% delle sotto-attività biologiche che testiamo. Inoltre, per quanto riguarda le richieste pericolose, dalla scrittura di codice exploit all'assistenza nella gestione di materiali biologici pericolosi, Argon è significativamente più efficace nel non soddisfare richieste dannose rispetto ai nostri modelli precedenti. Su un set di dati avversari progettato per stressare il modello, le violazioni si sono ridotte di quasi due volte, un risultato anch'esso significativamente migliore rispetto ai precedenti modelli Gemini .
• Allineamento degli agenti e monitoraggio in tempo reale: man mano che gli agenti diventano più capaci di risolvere i problemi, dobbiamo assicurarci che non si facciano prendere dalla fretta di completare un'attività ricorrendo a scorciatoie non autorizzate quando incontrano un ostacolo, come un errore di autorizzazione o un test fallito.
  • Innanzitutto, abbiamo addestrato Argon a rispettare i limiti del sistema, a segnalare onestamente i risultati negativi e a attendere una conferma umana prima di intraprendere azioni irreversibili. Nei benchmark di codifica, dove i modelli non hanno alcun incentivo a trattenersi, i tentativi di scorciatoia sono scesi a solo il 2% su Gemini 4 Argon, la nostra migliore prestazione rispetto ai precedenti modelli Gemini .
  • In secondo luogo, come ulteriore livello di difesa, abbiamo creato un sistema automatizzato di monitoraggio del disallineamento che analizza il ragionamento e le azioni dell'agente passo dopo passo per individuare e bloccare in tempo reale eventuali soluzioni alternative indesiderate. Abbiamo utilizzato questo sistema di monitoraggio in implementazioni interne, valutazioni delle capacità e sessioni di addestramento per l'apprendimento per rinforzo, evitando rigorosamente di penalizzare i processi decisionali del modello durante l'addestramento, in modo che il suo ragionamento rimanesse trasparente e monitorabile.
    
• Resistenza all'iniezione di prompt: quando gli agenti navigano su pagine web, leggono e-mail o ispezionano il codice, possono imbattersi in istruzioni dannose nascoste progettate per dirottare le loro attività. Grazie all'addestramento avversariale e al red teaming automatizzato, Argon è leader nel benchmark Gray Swan Indirect Prompt Injection (IPI), riducendo il successo degli attacchi su 15 tentativi adattivi allo 0,7%.

Per ulteriori informazioni, consultare la scheda tecnica del modello Gemini 4 Argon.

Inizia oggi stesso

Argon lavora più a lungo e con maggiore intensità per risolvere problemi scientifici, di programmazione e di agenzia altamente complessi. Ciò è reso possibile da un limite leader del settore di 1 milione di token di input-output unificati tramite l'API Gemini . Consultate la nostra documentazione per sviluppatori e aziende per saperne di più sul nuovo protocollo di continuazione e assicurarvi di configurare correttamente la soluzione più adatta alle vostre esigenze. Argon viene implementato oggi a livello globale:

• Per gli sviluppatori: create con il livello a pagamento dell'API Gemini e, se siete abbonati a Google AI Ultra, potete provarla in Google Antigravity, AI Studio e Android Studio.
• Per le aziende: provatelo in Gemini for Business, nell'API e in Google Antigravity.
• Per gli utenti comuni: provalo a partire da oggi nell'app Gemini e nella modalità AI di Ricerca se sei un abbonato a Google AI Ultra o Pro.
• Per scienziati e ricercatori: candidati per avere la possibilità di accedere gratuitamente per 6 mesi al livello di utilizzo più elevato di Google Antigravity (l'attivazione avviene in modo continuativo), previa verifica dei requisiti, della disponibilità e della selezione. Le candidature sono aperte .
• Per gli esperti di sicurezza informatica: fate domanda per partecipare al programma Fairwind e ottenere l'accesso ad Argon senza restrizioni di sicurezza informatica, con possibilità di adesione continuativa.

Gemini 4 Argon è solo l'inizio. Non vediamo l'ora di presentarvi il resto della famiglia Gemini 4.