مدل جدید هوش مصنوعی Gemini 4 Argon گوگل رونمایی شد

گوگل با معرفی Gemini 4 Argon گام تازه‌ای در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته برداشته است؛ مدلی که با تمرکز بر استدلال عمیق، برنامه‌نویسی، امنیت سایبری و پردازش چندوجهی طراحی شده است. مهم‌ترین ویژگی جمینای آرگون، افزایش چشمگیر ظرفیت خروجی آن به یک میلیون توکن است؛ ظرفیتی که امکان پردازش و تولید پاسخ‌های بسیار طولانی را در یک جریان پیوسته فراهم می‌کند. در این مقاله از ویانامگ به بررسی کامل مدل جدید هوش مصنوعی گوگل میپردازیم.

استدلال عمیق با ظرفیت یک میلیون توکن

گوگل می‌گوید Gemini 4 Argon برای حل مسائل پیچیده و چندمرحله‌ای طراحی شده و می‌تواند حجم بسیار زیادی از اطلاعات و فرایندهای استدلالی را در یک نوبت دنبال کند. افزایش سقف خروجی از ۶۴ هزار توکن در نسل قبلی به یک میلیون توکن، فضای بیشتری برای انجام پروژه‌های طولانی، تحلیل‌های چندمرحله‌ای و تولید کدهای گسترده در اختیار مدل قرار می‌دهد.

در ارزیابی DeepSWE v1.1، آرگون به امتیاز ۷۷٫۹ درصد رسیده است؛ درحالی‌که Claude Opus 5.5 امتیاز ۷۴٫۲ درصد و GPT-6 Astra امتیاز ۷۴٫۱ درصد را ثبت کرده‌اند. این نتایج، تمرکز مدل جدید گوگل بر وظایف پیچیده برنامه‌نویسی را نشان می‌دهد.

تمرکز ویژه Gemini 4 Argon بر امنیت سایبری

یکی از بخش‌های مهم توسعه آرگون، دفاع سایبری است. گوگل اعلام کرده این مدل برای شناسایی و اصلاح آسیب‌پذیری‌های امنیتی آموزش دیده و عملکرد آن نسبت به Gemini 3.8 Flash Cyber بهبود پیدا کرده است.

در آزمون CWE-bench v1 که توانایی مدل‌ها در برطرف‌کردن آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری را بررسی می‌کند، آرگون با امتیاز ۶۸ درصد در بالاترین سطح ارزیابی قرار گرفته است. نسخه‌ای از مدل که محدودیت‌های مربوط به فعالیت‌های سایبری را ندارد نیز برای گروه‌های مورداعتماد و تیم‌های داخلی در نظر گرفته شده است.

کاربردهای آرگون فراتر از برنامه‌نویسی

توانایی‌های Gemini 4 Argon تنها به توسعه نرم‌افزار و امنیت محدود نمی‌شود. گوگل از عملکرد این مدل در حوزه‌هایی مانند تحقیقات مالی، پژوهش حقوقی، خودکارسازی فرایندهای کاری و تحلیل ویدئوهای طولانی نیز خبر داده است.

آرگون در AutomationBench به امتیاز ۵۱٫۳ درصد رسیده و در LVBench نیز با ثبت امتیاز ۹۱٫۷ درصد عملکرد قابل‌توجهی در درک ویدئوهای طولانی نشان داده است. این قابلیت‌ها می‌توانند مدل را برای پروژه‌هایی که به تحلیل حجم زیادی از داده و انجام چندین مرحله متوالی نیاز دارند، کاربردی‌تر کنند.

قیمت و زمان عرضه Gemini 4 Argon

عرضه Gemini 4 Argon قرار است ابتدا برای مشترکان Google AI Ultra و مشتریان پولی API آغاز شود. قیمت اولیه استفاده از مدل برای هر یک میلیون توکن ورودی ۲ دلار و برای هر یک میلیون توکن خروجی ۱۰ دلار اعلام شده است.

توکن‌های ورودی ذخیره‌شده در حافظه کش نیز با تخفیف ۹۵ درصدی محاسبه می‌شوند. پس از پایان دوره مقدماتی، قیمت استفاده از یک میلیون توکن ورودی به ۴ دلار و هزینه یک میلیون توکن خروجی به ۲۰ دلار خواهد رسید.

امنیت؛ یکی از محورهای اصلی توسعه آرگون

گوگل پیش از عرضه گسترده Gemini 4 Argon، آزمایش‌های امنیتی متعددی را روی آن انجام داده است. این آزمایش‌ها علاوه بر حملات سایبری، احتمال سوءاستفاده از مدل در حوزه‌های پرخطر مانند تهدیدهای شیمیایی، زیستی، پرتوی و هسته‌ای (CBRN) را نیز بررسی می‌کنند.

یکی دیگر از محورهای اصلی، مقابله با تزریق غیرمستقیم پرامپت است؛ حملاتی که می‌توانند از طریق محتوای خارجی، رفتار یک مدل هوش مصنوعی را تحت تأثیر قرار دهند. گوگل آرگون را مقاوم‌ترین مدل خود در برابر این نوع حملات معرفی کرده و هم‌زمان محیط‌های آزمایشی ایزوله و سامانه‌های نظارتی مختلفی را برای کنترل رفتار مدل به کار گرفته است.

راهکارهای ایمنی همچنین فرایند استدلال و اقدامات مدل را زیر نظر دارند و در صورت مشاهده رفتارهای پرخطر، امکان متوقف‌کردن اجرای آن را فراهم می‌کنند. هدف از این رویکرد، کاهش احتمال دورزدن سازوکارهای نظارتی توسط مدل است.

استفاده داخلی گوگل از عامل‌های Argon

Gemini 4 Argon پیش از عرضه عمومی، در بخشی از فعالیت‌های داخلی گوگل نیز مورد استفاده قرار گرفته است. این شرکت می‌گوید هزاران کارمند از مدل برای برنامه‌نویسی، تحقیقات عمیق و تولید محتوا استفاده کرده‌اند.

عامل‌های مبتنی بر آرگون همچنین در پروژه‌های بزرگ مهاجرت کد به Rust به کار گرفته شده‌اند. یکی از نمونه‌ها، انتقال کدهای C و C++ به Rust در پروژه‌هایی با ده‌ها هزار خط کد است که در برخی موارد، مانند کرنل Zircon سیستم‌عامل Fuchsia، حجم پروژه به بیش از ۸۰۰ هزار خط می‌رسد.

در پروژه libgav1 نیز عامل‌های Argon توانسته‌اند حدود ۳۲ هزار خط کد SIMD را به شکلی بازطراحی کنند که کامپایلر بتواند عملیات برداری‌سازی را بهتر انجام دهد. نتیجه این فرایند، نسخه‌ای ایمن‌تر از نظر حافظه بود که خروجی یکسانی تولید می‌کرد و در آزمایش‌های اعلام‌شده، حدود ۲٫۷ برابر سریع‌تر از نسخه قبلی Rust اجرا می‌شد.

جمع‌بندی نهایی

Gemini 4 Argon با افزایش چشمگیر ظرفیت خروجی، تمرکز بر استدلال طولانی‌مدت و قابلیت‌های گسترده در برنامه‌نویسی، امنیت سایبری و تحلیل داده، نسل متفاوتی از مدل‌های هوش مصنوعی گوگل را نمایندگی می‌کند. استفاده داخلی از عامل‌های این مدل برای پروژه‌های بزرگ نرم‌افزاری نیز نشان می‌دهد آرگون صرفاً برای تولید پاسخ‌های متنی طراحی نشده و می‌تواند در اجرای فرایندهای پیچیده و چندمرحله‌ای نیز مورد استفاده قرار گیرد.