Google は、開発者、企業、科学者、エンドユーザーが複雑なタスクに取り組む方法に革命をもたらすことを約束する新しいフロンティア モデルである Gemini 4 Argon を正式に発表しました。このモデルは現在世界中で利用可能であり、マルチモーダルな推論、コーディング、分析、理解機能において大きな前進を示しています。
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Argon はすでにあらゆるところに存在しています: API、Gemini アプリ、検索
アルゴンは、さまざまなチャネルを通じてすぐに入手できます。開発者と企業は、AI Studio および Gemini プラットフォームの API を介してこれを使用できます。 Google AI Ultra 購読者は Google Antigravity で試すことができ、AI Ultra および Pro 購読者は Gemini アプリと検索の AI モードを通じてアクセスできます。このモデルでは、入力と出力の間で、Google が提供するこれまでで最高となる 100 万個の統一トークンの制限が導入されており、また、非常に長いコンテキストを処理するための新しい継続プロトコルも導入されています。
発売価格は入力トークン 100 万個あたり 2 ドル、出力トークン 100 万個あたり 10 ドルで、すでにキャッシュにある入力トークンは 95% 割引されます。幅広い開発者や企業がアクセスできるようにすることを目的とした積極的な位置付けです。
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Vals Index の第 1 位、14% よりも正確: アルゴンを説明する数字
Google によると、Argon はコーディング、財務、法律、サイバーセキュリティ、科学などの分野における複雑で複数のステップから成るタスクを得意としています。このモデルは、重要な経済セクターにおけるモデルのパフォーマンスを測定するランキングである Vals Index で 1 位にランクされています。早期アクセスを行った企業は重要な結果を報告しました。Deloitte によれば、Argon は評価において長時間実行タスクを 100% 正常に完了し、Box は Gemini 3.1 Pro と比較して精度が 14% 向上しました。
ソフトウェア開発の面では、Argon はすでにその価値を証明しています。 Chrome チームはこれを使用して、4,000 万行の Chromium コードベース内の約 600 万行のレガシー フォルダーからコア Web ページ管理を分離しました。数か月かかる作業がわずか数週間で完了しました。その結果、ユーザーはライブ Web ページをリロードせずにタブ、サイド パネル、フローティング ウィンドウ間で移動できるようになり、ブラウザ クラッシュのカテゴリ全体が排除されます。
引き続きコーディング分野に携わる Argon は、Google のエージェント開発キット (ADK) を最適化し、メモリ内でのセッションの準備時間を 40% 削減し、コールド インポートを 21% 高速化しました。また、このモデルにより、オープンソースの xTB 量子化学パッケージの分子構造の予測が最大 2.3 倍、配座異性体の発見が 1.8 倍高速になりました。
Gemma モデルでは、Argon は vLLM 経由で A100 の推論で 2.85 倍の高速化を達成し、Gemma 4 E2B では 1 秒あたり約 37,900 トークンから 108,000 トークンを超え、トークン パリティと品質の低下はありませんでした。
3Dグラフィックスからロボット工学まで
アルゴンはまた、空間推論とビジュアル プログラミングにも大幅な改善をもたらします。最も印象的なデモンストレーションの中でも、このモデルは、Blender でフォトリアリスティックな建築の塔の詳細なモデルを作成し、机の写真をプレイ可能なミニチュア レーシング ゲームに変換し、純粋な Python で 3D レイ トレーシング エンジンを最初から作成し、単一の画像からゴシック様式の大聖堂を生成しました。
ロボット工学では、Argon は ERQA ベンチマークで 87% のスコアを獲得し、他のすべてのフロンティア モデルを上回りました。内部テストでは、コーンホールで遊んでいる人のビデオを見て、空間座標をマッピングし、必要な関節の動きを計算して、シミュレーション コードを自分で構築しました。 Apptronikの人型ロボット「Apollo」に移植され、実際のテストで7発の連続射撃を命中させた。この「Video-to-Sim-to-Real」パイプラインは、数週間に及ぶ手動モデリングをわずか数時間に圧縮します。
科学研究への影響
アルゴンはすでにいくつかの分野で科学的発見に貢献しています。量子コンピューティングでは、AlphaQubit の内部バージョンを最適化されたハードウェア カーネルに変換し、推論スループットをほぼ 2 倍にしました。また、arcsin と呼ばれる量子サブルーチンの時空コストも 100 分の 1 以上削減されました。核融合の分野では、マット ランドレマン教授との Google チームが、グラッド予想 (1967 年の仮説) に対する新しい種類の反例を発見しました。
希少疾患の研究では、ガモフ研究所の研究者がアルゴンを使用して肺疾患のある新生児のゲノムを分析し、日常的なソフトウェアが長年見逃していた染色体再構成を特定しました。アルゴンはまた、実験室で触媒活性が確認された 5 つの新しい酵素 (セリンエステラーゼ) をわずか数時間で遺伝子操作することに成功しました。
デジタル防御: アルゴンは攻撃を 99.3% ブロックし、病院を保護します
Google は、Fairwind プログラムを数百の新しいパートナーに拡大しています。元 Argon ユーザーである Wiz は、重要な政府および医療インフラを保護し、機密データや数十万件の医療記録を漏洩する可能性のある脆弱性を特定しました。 Argon は、Grey Swan 間接プロンプト インジェクション ベンチマークでもトップであり、15 回のアダプティブ試行全体で攻撃成功率を 0.7% に低下させました。
Argon は、Google がこれまでに開発した中で最も包括的なセキュリティ スタックを表します。 Frontier Safety Framework の下で、このモデルはジェイルブレイクや悪意のあるリクエストに抵抗することが証明されています。外部のバイオレッドチーム化では、テストされた生物学的サブタスクのうちロックが解除されたのは 1% 未満でした。反対側のセットでは、以前のモデルと比較してバイオレーションがほぼ 2 倍減少しました。コーディング ベンチマークでは、ショートカットの試行が 2% に減少しました。 Google は、エージェントの段階的な推論を読み取り、逸脱をリアルタイムでブロックする自動スキュー モニターも実装しました。
Argon が Gemini アプリに登場: より直接的な回答と 40 の接続アプリ
エンド ユーザーは、Gemini アプリで Argon を利用できるようになりました。このモデルは、不必要な繰り返しや決まり文句をスキップすることなく、ためらうことなく、より直接的に応答します。長いタスクの場合は、進捗状況をより頻繁かつ効果的に共有します。
Google Antigravity の新しいエージェント コーディング インターフェイスが macOS 用の Gemini アプリで直接利用できるようになり、チャットからコーディングへの移行が容易になりました。さらに、Gemini は現在、Instacart、OpenTable、Adobe、Shopify を含む 40 以上のアプリに接続し、ユーザーが食料品の注文、テーブルの予約、ビジネスの設計と構築などを行うのを支援します。
Google 広告: Demand Gen でコンバージョンが 20% 増加
同時に、Google は Demand Gen のアップデートを発表しました。新しいデータ強度向上指標が Google 広告に導入され、広告主がデータ構成によるコンバージョンの増加を理解できるようになります。データ マネージャーはディスプレイ＆ビデオ 360 と Google アナリティクスに拡張され、高度な変換は間もなく DV360 と GA で利用できるようになります。
内部分析によると、Google タグ ゲートウェイを使用している広告主は、需要創出キャンペーンでコンバージョンが平均 20% 以上増加しています。保険プラットフォーム Zebra はデータの力を導入し、コンバージョン量で 16% の増加、全体的なコンバージョン値で 19% の増加を達成しました。