Флагманська модель Google Gemini 4 Argon досягає корпоративних клієнтів цього тижня, скорочуючи розрив між її резонансним випуском і доступністю реального виробництва. Бензінга повідомив, що Google знижує ціну кількох конкурентів зі штучним інтелектом, оскільки Argon з’являється для корпоративних проектів, тоді як GitLab, Android Studio та інші постачальники платформ оголосили про інтеграцію, засновану на контекстному вікні моделі з 1 мільйоном токенів і довготривалих агентських можливостях.
Розгортання корпоративної моделі відбулося після глобального запуску моделі 13 жовтня, коли Google позиціонувала Argon як нову передову серію, замінивши клас Gemini Pro. For more context on this story, see our ongoing AI news.
Агресивна початкова ціна
Початкова ставка Argon становить 2 долари США за мільйон вхідних токенів і 10 доларів США за мільйон вихідних токенів, з кешованими введеннями зі знижкою 95 відсотків. Після акційного вікна ціна зростає до 4 доларів США за мільйон вхідних токенів і 20 доларів США за мільйон вихідних токенів згідно з розбивкою цін The Decoder.
Знижки суттєві відносно конкурентів. GPT-6 Astra від OpenAI і Claude Fable 5.1 від Anthropic коштують 10 доларів США за мільйон вхідних токенів і 50 доларів США за мільйон вихідних токенів, тоді як Claude Opus 5.5 від Anthropic коштує 4 і 20 доларів — як і звичайна ставка Argon. Forbes охарактеризував початкову ціну як стратегію крайнього терміну: Argon купує впровадження зараз, до закінчення терміну дії знижки.
Для споживачів є заковика. Згідно з новою структурою рівнів Google, безкоштовні користувачі Gemini та платні передплатники Plus тепер мають доступ лише до слабших моделей Flash. Аргон зарезервований для передплатників AI Pro та AI Ultra в додатку Gemini, режимі AI Пошуку Google і середовищі розробки Antigravity.
Тест: сильний, не домінуючий
Google претендує на перше місце в індексі Vals, але незалежні рейтинги говорять про більш суперечливу історію. Decoder повідомляє, що Argon все ще поступається Claude Opus 5.5 від Anthropic у незалежних загальних рейтингах, а Startup Fortune зазначив, що модель посідає третє місце в тесті, який допоміг створити Google — деталь, яка привернула увагу, враховуючи роль Google у створенні оцінки.
Google поділився внутрішніми інженерними цифрами з запуском, хоча вони самі повідомляються. За словами компанії, інженери, які використовують Argon, збільшили надсилання керованого агентом коду більш ніж на 35 відсотків, а відкат коду скоротився майже на третину. У найяскравішому твердженні Google каже, що Argon допоміг команді Chromium завершити архітектурний рефакторинг сотень файлів у кодовій базі з 40 мільйонів рядків — робота, яка раніше тривала б місяцями — за кілька тижнів.
Google також навів менший результат свого набору розробки агентів з відкритим вихідним кодом: агент, керований аргоном, який залишився працювати автономно протягом ночі, знайшов оптимізацію, яка скоротила час підготовки сеансу на 40 відсотків. І модель отримала спеціальну похвалу — тест DualEntry визнав Argon найточнішою та найпослідовнішою моделлю штучного інтелекту для бухгалтерської роботи, нішевою, але комерційно актуальною заявою для корпоративних покупців, яку Google залицяє цього тижня.
Повідомляється, що Google вже тестує наступника під кодовою назвою «Carbon» усередині себе, з покращенням продуктивності кодування.
Робототехнічні амбіції
Більш диференційований виступ відбувся 15 жовтня, коли Google продемонстрував Argon як єдину модель для повного конвеєра робототехніки: управління фізичними роботами, створення інтерактивного 3D-навчального середовища та оцінка даних навчання.
У демонстрації Google із роботом Boston Dynamics Spot Аргон створив віртуальну копію сміттєвого бака, дозволив роботу потренуватися балансувати на трьох ногах і підкидати банки газованої води в симуляції MuJoCo, а потім спробував виконати завдання на реальному апаратному забезпеченні. Два додаткових агента штучного інтелекту перевіряли положення стопи та захвату перед кожним падінням.
Цикл генерації даних – це місце, де цифри стають цікавими. З однієї фотографії столу з реквізитом для вечірок Аргон створив 77 завдань і понад 4500 тренувальних епізодів для контрольної моделі. Згідно з The Decoder, під час тестування на реальному роботі рівень успішності піднявся з 56 до 75 відсотків, а час виконання впав з 35 до 24 секунд.
Google розглядає це як крок до «фізичного AGI» — однієї моделі, яка може сприймати простір, писати код керування, інтерпретувати фізику відео та симулювати результати. Компанія обережно зазначає, що демонстрації все ще вимагають детальної підказки людини, але шаблон навчання на основі симуляції з перевіркою в реальному світі стає шаблоном Google для втіленого ШІ.
Земля інтеграції цього тижня
Екосистема розробників швидко розвивалася. GitLab оголосила про підтримку Argon, спрямовану на тривалу агентську роботу в репозиторіях. Android Studio застосувала контекстне вікно моделі з 1 мільйоном токенів для аналізу великої кодової бази. Channel Insider повідомив, що Google розширює корпоративний доступ через свою програму проектів штучного інтелекту, роблячи модель доступною для інструментів, суміжних із Workspace.
Для корпоративних покупців, які оцінюють Argon проти GPT-6 Astra та лінійки Claude від Anthropic, обчислення розділяється на три сторони. Що стосується ціни, рекламна ставка Argon є найнижчою вартістю за токен серед прикордонних рівнів із великим відривом. Що стосується сирих можливостей, незалежні рейтинги все ще віддають перевагу топ-моделі Anthropic. У разі блокування Google об’єднує Argon у Gemini для Workspace, режим штучного інтелекту Google Search і Antigravity — перевага розповсюдження, з якою не може зрівнятися жоден із конкурентів, але вона також посилює залежність від Google.
Час також має значення. Компанія Meta випустила свою прикордонну модель Muse Wonder Full лише за день до глобального дебюту Argon і випустила Muse Spark Open із відкритою вагою в той самий день, що й цей корпоративний випуск. На ринку передової моделі тепер є три агресивні виробники цін — Google, OpenAI і Anthropic — плюс Meta, яка конкурує з відкритої сторони. Для покупців важелі переговорів рідко були кращими.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
