Jest nowe Gemini 4 Argon. Mówią, że to najpotężniejszy model w historii
Google zaprezentował nowy model sztucznej inteligencji - Gemini 4 Argon. Potrafi on stworzyć wyjątkowo długie odpowiedzi. Co to oznacza dla typowego użytkownika?

Wcześniejsze wersje sztucznej inteligencji, Gemini 3.5 oraz 3.8, zostały udostępnione tylko w lżejszym i tańszym wariancie Flash. Inżynierowie z Google zdecydowali się skasować bardziej zaawansowany projekt Gemini 3.5 Pro.
Firma wolała skupić się na obniżaniu kosztów utrzymania serwerów. Przez to prace nad mocniejszą serią Pro zostały wstrzymane, a użytkownicy oczekujący skoku jakościowego musieli korzystać z szybszych, ale prostszych modeli.
W rezultacie ostatnim zaprezentowanym modelem z tej serii pozostał Gemini 3.1 Pro, który z czasem zaczął ustępować konkurencji. Google uznało, że dalsze ulepszanie starszej technologii nie ma sensu, dlatego postanowiono pominąć planowany etap i zbudować od zera zupełnie nową architekturę.
Możliwości Gemini 4 Argon? Nieskończone (prawie)
Gemini 4 Argon został stworzony jako narzędzie do programowania, pisania i analizy danych. Duży nacisk położono na bezpieczeństwo cyfrowe: system potrafi samodzielnie wyszukiwać błędy w kodzie, sprawdzać je i automatycznie je naprawiać.
W testach porównawczych (od Google’a) Argon osiąga lepsze wyniki od konkurentów, takich jak Claude Opus 5.5 czy GPT-6 Astra. Największą zmianą jest jednak zwiększenie limitu długości generowanego tekstu - z 64 tysięcy do aż 1 miliona tokenów.
Na początku model Argon udostępniono wybranym partnerom oraz wewnętrznym zespołom Google. Wykorzystano go m.in. do optymalizacji pamięci w centrach danych, co pozwoliło zwolnić ponad 300 TiB (tebibajt, TB +10 proc. dla uproszczenia) miejsca.
Kolejnym zadaniem było przepisanie starych programów z języków C i C++ na nowocześniejszy i bezpieczniejszy język Rust. Gemini 4 Argon analizuje całe zestawy plików i generuje bezpieczny kod, który w testach działa znacznie szybciej niż standardowe, automatyczne konwersje.
Zabezpieczenia i kontrolowanie procesu myślowego
Przed udostępnieniem modelu wprowadzono rygorystyczne zabezpieczenia. Model chroni przed wykorzystaniem go do groźnych celów (np. ataków cybernetycznych czy chemicznych) oraz przed próbami oszukania go za pomocą złośliwych poleceń.
Specjalne systemy śledzą proces myślowy sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym.
Jeśli model spróbuje obejść zasady, jego odpowiedź zostanie natychmiast zatrzymana. Informacje o takich próbach nie trafiają do ponownego nauczania modelu, aby w przyszłości nie nauczył się lepiej ukrywać takich działań.
Gemini 4 Argon będzie dostępny w płatnej subskrypcji Google AI Ultra oraz w interfejsie API dla firm i programistów. Opłaty wynoszą początkowo 2 dol. za milion tokenów wejściowych i 10 dol. za milion tokenów wyjściowych (z dużym rabatem na zapamiętany kontekst). Po okresie promocyjnym ceny wzrosną. Więc szczerze? To pokazuje, że jest to narzędzie skierowane głównie do zastosowań profesjonalnych.
Co to oznacza dla zwykłego użytkownika?
Dla osób korzystających z darmowej wersji Gemini premiera nowego modelu początkowo nic nie zmieni.
Do codziennych zadań, takich jak pisanie e-maili czy streszczanie tekstów, wciąż używane będą tańsze i szybsze modele z serii Flash. Google rezerwuje pełną moc Argona dla klientów biznesowych oraz użytkowników najdroższego pakietu Ultra.
Użytkownicy płatnych wersji zyskają jednak nad wyraz duże możliwości. Bardzo wysoki limit odpowiedzi sprawia, że sztuczna inteligencja nie przerywa generowania tekstu w połowie.
Pozwala to analizować astronomiczne ilości danych za jednym razem - np. całe projekty, długie nagrania wideo czy kompleksowe raporty.
Pozostali użytkownicy odczują efekty działania nowego modelu pośrednio - w postaci bardziej stabilnych i bezpieczniejszych aplikacji. Przepisanie kluczowych usług na bezpieczniejszy język programowania oraz automatyczne naprawianie błędów zmniejszy ryzyko awarii i ataków hakerskich na telefonach czy w przeglądarce. W teorii.
Dziennikarz Spider's Web, redaktor działu technologie i nauka oraz twórca krótkich treści wideo na platformach TikTok, Reels oraz YouTube Shorts. W 2016 roku rozpoczął swoją karierę na growym portalu How2Play.pl. W 2020 roku dołączył do zespołu tworzącego i rozwijającego jeden z największych serwisów dla Generacji Z w Polsce - Vibez.pl, gdzie był częścią zespołu redakcyjnego. Tam zajmował się pisaniem newsów, produkcją krótkich filmów oraz przeprowadzaniem interwencji dziennikarskich. Z wykształcenia związany z ekonomią, ale interesuje się niemal wszystkim - od najnowszych filmów z uniwersum Marvela (#toteżkino), poprzez dramy ze świata influencerów, aż po jakikolwiek temat, który ma w sobie odrobinę technologii.