Gemini 4 Argon техникалық сипаттамалары
| Сипаттама | Gemini 4 Argon |
|---|---|
| Қызмет жеткізуші | Google DeepMind |
| Модельдер отбасы | Gemini 4 |
| Модель идентификаторы | gemini-4-argon |
| Модель түрі | Алдыңғы қатарлы мультимодальды пайымдау моделі |
| Негізгі бағыты | Күрделі жұмыс ағындары, агенттік кодтау, корпоративтік білім жұмысы, киберқауіпсіздік |
| Мультимодальды мүмкіндіктері | Google мультимодальды түсінуді сипаттайды; қоғамдық модельдің ағымдағы бетінде толық API модальдық схемасы әлі берілмеген |
| Ең жоғары шығыс | Ағымдағы үшінші тарап API тізімдеріне сәйкес 1,000,000 токенге дейін; бұл енгізу контекст терезесімен шатастырылмауы керек |
| Енгізу контекст терезесі | Google тарапынан қоғамдық модельдің ағымдағы бетінде анық жарияланбаған |
| Қоғамдық API қолжетімділігі | Шектеулі/алдын ала қолжетімді; Google жалпыға қолжетімді шығу күнін жариялаған жоқ |
Gemini 4 Argon деген не?
Gemini 4 Argon — Google-дың Gemini 4 буынын тіректейтін флагмандық модель. Google оны бағдарламалық инженерия, корпоративтік білім жұмысы және киберқауіпсіздік қорғанысы сияқты күрделі жұмыс жүктемелерінде алдыңғы қатарлы өнімділік үшін жасалған деп сипаттайды. Жарияланған бағалау жиынтығы білім жұмысы, агенттік кодтау, ғылым мен математика, компьютерді пайдалану, мультимодальды түсіну, ұзақ контекстті тапсырмалар және киберқауіпсіздік салаларын қамтиды.
Argon-ның позициялануы әңгімелесуге негізделген сұрақ-жауаппен шектелуден гөрі, жұмыс ағындарына айқын бағдарланған. Google ұзақ, көпқадамды тапсырмаларды үздіксіз атқару және күрделі бағдарламалық инженерия мен корпоративтік жұмыс ағындары бойынша жұмыс істей алу қабілетін атап көрсетеді.
Gemini 4 Argon негізгі мүмкіндіктері
- Күрделі жұмыс ағындары бойынша пайымдау: Қысқа бір жауаптан гөрі үздіксіз пайымдауды қажет ететін ұзақ, көпқадамды тапсырмаларға арналған.
- Агенттік кодтау: Google DeepSWE v1.1, Vibe Code Bench және басқа кодтау бағалауларында жоғары нәтижелер туралы хабарлайды.
- Корпоративтік білім жұмысы: Жарияланған бағалаулар қаржы және құқықтық агент тапсырмаларын, сондай-ақ ұшынан-ұшы бизнес автоматтандыруды қамтиды.
- Мультимодальды түсіну: Google Chartography және LVBench бойынша жоғары нәтижелер туралы хабарлайды, олар мультимодальды және ұзақ бейнелерді түсінуді қамтиды.
- Ұзақ контекст өнімділігі: GraphWalks нәтижелері 128K-ке дейін және 256K–1M токен ауқымдары үшін келтірілген.
- Киберқауіпсіздік қорғанысы: Google Argon-ды қорғанысқа бағытталған киберқауіпсіздікке орналастырып, осалдықтарды түзету бойынша CWE-bench v1 нәтижелерін хабарлайды.
Gemini 4 Argon бенчмарк өнімділігі
Google DeepMind өздерінің ағымдағы Gemini 4 Argon бағалау бетінде келесі нәтижелерді келтіреді. Бұл жеткізуші жариялаған нәтижелер және оларды тек көрсетілген бенчмарк әдістемесі аясында ғана салыстыру керек. [1]
| Benchmark | Санат | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Vals Index | Білім жұмысы | 68.9% | 63.1% | 65.8% | 67.0% |
| AutomationBench | Білім жұмысы | 51.3% | 41.4% | 31.4% | 42.5% |
| Vals Finance Agent v2 | Білім жұмысы | 65.4% | 53.5% | 58.9% | 58.6% |
| Harvey's Legal Agent Benchmark | Білім жұмысы | 19.6% | 5.4% | 6.7% | 3.8% |
| DeepSWE v1.1 | Агенттік кодтау | 77.9% | 74.1% | 67.4% | 74.2% |
| FrontierSWE v2 | Агенттік кодтау | 55.0% | 65.5% | 56.3% | 62.3% |
| Vibe Code Bench | Агенттік кодтау | 91.9% | 89.6% | 90.3% | 90.3% |
| Terminal-bench 4.0 | Агенттік кодтау | 57.4% | 58.2% | 57.9% | 66.4% |
| Terminal-Bench Science 0.1 | Ғылым және математика | 57.6% | 68.1% | 52.6% | 63.3% |
| LABBench | Ғылым және математика | 88.8% | 85.4% | 68.6% | 73.1% |
| RiemannBench | Ғылым және математика | 76.0% | 72.0% | 65.6% | 69.6% |
| GraphWalks, up to 128K | Ұзақ контекст | 99.7% | 98.7% | 91.4% | 90.6% |
| GraphWalks, 256K–1M | Ұзақ контекст | 84.2% | 71.8% | 65.0% | 66.8% |
| Chartography | Мультимодальды түсіну | 71.6% | 71.0% | 46.2% | 66.3% |
| LVBench | Мультимодальды түсіну | 91.7% | 87.5% | 79.7% | 83.7% |
| CWE-bench v1 | Киберқауіпсіздік | 68.0% | 68.0% | 58.0% | 67.0% |
Нәтижелер Argon-ның өнімділігі тапсырмаға қарай өзгеретінін көрсетеді: ол бірқатар білім жұмысы, кодтау, ғылым, ұзақ контекст және мультимодальды бағалауларда келтірілген салыстыруда алда, ал өзге модельдер кейбір нақты кодтау, ғылым немесе компьютерді пайдалану бенчмарктерінде жоғары ұпай жинайды. Бұл көрсеткіштерді біртұтас жалпы рейтингке біріктіруге болмайды.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1
| Бағыт | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|---|
| Білім жұмысы | Vals, AutomationBench, қаржы және құқықтық агент бағалауларында жарияланған күшті нәтижелер | Осы бағалау жиынтығында да мықты | Білім жұмысына қатысты бірнеше бағалауда мықты |
| Агенттік кодтау | DeepSWE v1.1 бойынша 77.9%; Vibe Code Bench бойынша 91.9% | DeepSWE v1.1 бойынша 74.1%; Vibe Code Bench 89.6% | DeepSWE v1.1 бойынша 67.4%; Vibe Code Bench 90.3% |
| Ұзақ контекст | GraphWalks: 128K-ке дейін 99.7%; 256K–1M ауқымында 84.2% | Тиісінше 98.7% және 71.8% | Тиісінше 91.4% және 65.0% |
| Мультимодальды түсіну | 71.6% Chartography; 91.7% LVBench | 71.0%; 87.5% | 46.2%; 79.7% |
| Киберқауіпсіздік | CWE-bench v1 бойынша 68.0% | 68.0% | 58.0% |
Салыстыру белгілі бір бенчмарктерге тән. Мысалы, GPT-6 Astra FrontierSWE v2 және Terminal-Bench Science 0.1 бойынша Argon-нан жоғары ұпай жинайды, ал Argon DeepSWE v1.1, Vibe Code Bench, GraphWalks 256K–1M және LVBench бойынша жоғары көрсеткіш көрсетеді.
Негізгі қолданылу жағдайлары
- Репозиторий ауқымындағы бағдарламалық инженерия — ұзақ көкжиекті кодтау, рефакторинг, дебагтау және агенттік әзірлеу.
- Корпоративтік білімге негізделген жұмыс ағындары — құқықтық зерттеулер, қаржылық талдау және бизнес-процестерді автоматтандыру.
- Киберқауіпсіздік қорғанысы — осалдықтарды анықтау, валидациялау және басқарылатын ортада түзету.
- Ғылыми және математикалық жұмыс ағындары — LABBench, RiemannBench және ғылымға бағытталған бағалаулар көрсететін тапсырмалар.
- Ұзақ бейне және мультимодальды талдау — визуалды әрі уақыттық ақпарат бойынша интерпретацияны талап ететін жүктемелер.
- Ұзақ контекстті агенттер — өте үлкен тапсырма траекториялары бойында ақпаратты ұстап тұруды қажет ететін қолданбалар.