Google har gjort et grep innen kunstig intelligens. Selskapet har avduket Gemini 4 Argon , sin nye banebrytende modell, som de igjen har som mål å konkurrere med de kraftigste systemene som er tilgjengelige for øyeblikket. Kunngjøringen kommer etter flere måneder der selskapet så ut til å ha tapt noe terreng til fremskrittene til OpenAI og Anthropic.
Modellen er utviklet for komplekse profesjonelle oppgaver , som programmering, cybersikkerhet eller arbeid med forretningskunnskap. Ifølge data delt av Google, matcher eller overgår Argon konkurrerende benchmarks i flere tester, selv om meningene i og utenfor selskapet ikke er helt enstemmige.
En rival for GPT-6 Astra og Claude Opus 5.5
Lanseringen av Gemini 4 Argon har et klart mĂĄl: ĂĄ konkurrere med OpenAI og Anthropic . Googles benchmarks plasserer modellen foran Claude Opus 5.5 og Fable 5.1 i diverse tester. I Artificial Analysis Intelligence Index, en uavhengig evaluator, oppnĂĄr Argon 53 poeng, det samme som GPT-6 Astra, OpenAIs premiummodell.
I DeepSWE-testen, som fokuserer på programvareutvikling i den virkelige verden, oppnådde Argon en poengsum på 77,9 % , sammenlignet med 74,1 % for GPT-6 Astra og 74,2 % for Claude Opus 5.5. Google fremhevet også sin førsteplass i Vals-indeksen, som måler økonomisk innvirkning på områder som finans, jus og skatt. Og i CWE-bench, en vurdering av sårbarhetsutbedring, scoret de 68 %, og delte førsteplassen.
Et av de mest slående funnene er reduksjonen i hallusinasjoner . Ifølge Artificial Analysis er Gemini 4 Argon-raten 15 % i AA-Omniscience, mens GPT-6 Astra-raten hopper til 50 %. Forskjellen ligger i det faktum at Argon er mer sannsynlig å svare «Jeg vet ikke» når de er usikker, i stedet for å dikte opp et svar. Astra oppnår imidlertid større nøyaktighet i samme test, så disse dataene må settes i kontekst.
Tekniske muligheter: Ă©n million tokens og autonomt cyberforsvar
En av de viktigste nye funksjonene i Gemini 4 Argon er evnen til å generere opptil én million tokens i ett enkelt svar . For å sette dette i perspektiv, tilsvarer et token et fragment av et ord, og én million tokens er omtrent 750 000 ord på engelsk. Dette representerer en mer enn femten ganger økning i forhold til den tidligere grensen på 64 000 tokens. Med en så stor kapasitet kan modellen håndtere oppgaver som tidligere krevde oppdeling i dusinvis av forespørsler, for eksempel migrering av en hel kodebase.
Nettsikkerhet er et annet område der Google har fokusert sin innsats. Argon er i stand til å finne, validere og reparere feil i mer enn tjue programmeringsspråk, og kan til og med analysere live web-systemer uten å trenge tilgang til kildekoden. Selskapet hevder at de kan finne kritiske sårbarheter og fikse dem autonomt, i likhet med hva Gemini 3.8 Flash Cyber-modellen hadde som mål å gjøre for å styrke programmering , selv om de spesifikke detaljene i funnene ikke har blitt offentliggjort utover det Google har valgt å dele.
Innenfor Google bruker tusenvis av ansatte allerede Argon daglig. Selskapet oppgir at teamene deres bruker det til forsknings- og programmeringsoppgaver, og at det har frigjort mer enn 330 terabyte minne i datasentrene sine. Dette er praktiske eksempler selskapet viser frem for ĂĄ demonstrere at det ikke bare er abstrakte tall, selv om den virkelige brukeropplevelsen gjenstĂĄr ĂĄ se.
Begrenset utgivelse, prising og tvil om faktisk ytelse
Til tross for mediehypen er sannheten at nesten ingen vil kunne prøve Gemini 4 Argon ennå . Google har valgt en gradvis utrulling, som starter med en liten gruppe cybersikkerhetseksperter valgt gjennom Fairwind-programmet. Modellen evalueres også av den amerikanske regjeringen, en standard prosedyre før lansering av denne typen systemer. Senere vil den være tilgjengelig for betalende API-kunder som allerede er Google AI Ultra-abonnenter, selv om det ikke er noen spesifikk dato for den generelle utgivelsen.
Startprisen er et annet av Googles argumenter for å tiltrekke seg selskaper. I løpet av kampanjeperioden vil det koste 2 dollar per million tokens å registrere seg og 10 dollar per million å avslutte (omtrent 1,75 euro og 8,75 euro). Etterpå vil avgiften dobles til 4 dollar og 20 dollar. Ifølge Artificial Analysis vil kostnaden per oppgave med denne innledende rabatten være 40 % lavere enn for GPT-6 Astra.
Det er ikke bare gode nyheter. Bloomberg har snakket med Google-ansatte som hevder at selv om Argon skinner i benchmarks, yter det ikke sĂĄ bra som forventet i programmeringsoppgaver i den virkelige verden . Selskapet benekter disse pĂĄstandene og hevder at teamene deres bruker det mye med gode resultater. Denne avvikelsen gjenspeiler en ubehagelig sannhet: syntetiske benchmarks er ikke alltid like gode som i det daglige arbeidet, der databasene er enorme, avhengighetene er ufullkomne og dokumentasjonen er knapp.
Den politiske konteksten har også vært relevant. Dagen før kunngjøringen signerte Googles administrerende direktør Sundar Pichai, sammen med USAs president Donald Trump og andre teknologiledere, en frivillig selvregulerende avtale. Dokumentet skisserer revisjoner og internkontroll for cybersikkerhet og biologiske trusler. Google insisterer på at Argon har grensebeskyttelse og ikke vil bli utgitt til brukere før det tilbyr maksimal sikkerhet.
Ankomsten av denne modellen kommer etter at den lovede Gemini 3.5 Pro aldri så dagens lys. Dette prosjektet led av treningsfeil og presterte betydelig dårligere enn konkurrentene, noe som førte til at selskapet forlot det og fokuserte på Argon, som har vært under utvikling siden juli. Med dette trekket ønsker Google å demonstrere at de fortsatt er en utfordrer i kappløpet om banebrytende AI, selv om skepsisen til gapet mellom referansetester og virkelighetsnær erfaring fortsatt hersker i bransjen.
