Googleによると、Gemini 4 Argonは一度に最大100万トークンを生成でき、これは以前のバージョンの64,000トークンという制限を大幅に上回る。この機能により、モデルはリクエストを頻繁に分割することなく大量のソースコードやドキュメントを処理できるため、コード分析、バグ修正、システム移行といった長時間を要するタスクに適している。
プログラミングは、GoogleがGemini 4 Argonの開発に注力している分野の一つです。このモデルは、複雑なソフトウェアエンジニアリング問題を解決する能力を評価するDeepSWE v1.1テストで77.9%のスコアを達成しました。Googleによると、従業員は大規模なソースコードシステムのデバッグや移行など、ソフトウェア開発関連の多くのタスクでGemini 4 Argonを使用しているとのことです。
Googleは「高度な知能の次世代」を目指し、ジェミニ4アルゴンを発表した。
注目すべきテストとして、Googleのオープンソースビデオコーデックであるlibgav1を用いた実験が行われました。Gemini 4 Argonは、約32,000行のSIMDコードをRustに移植し、さらに最適化しました。この修正後、新しいRust版は、以前のバージョンと比べて処理速度が2.7倍高速化され、ビデオ出力品質は変わりませんでした。
Googleは、Gemini 4 Argonをより大規模なプロジェクトにも組み込んでいる。このモデルは、FuchsiaオペレーティングシステムのコアであるZirconを含む、C/C++からRustへのソースコード移行をサポートするために使用されている。一部のプロジェクトのソースコードは80万行を超えており、GoogleがAIを小規模なコードスニペットだけでなく、大規模なソフトウェアシステムでも実験していることを示している。
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Gemini 4 Argonは、コードの作成と変換をサポートするだけでなく、Googleのデータセンター運用の最適化にも活用されています。このモデルは、エンジニアがメモリ使用量を削減できる領域を特定し、必要な変更を実施するのに役立っています。Googleによると、このプロセスにより、新たなハードウェアを追加することなく300TiB以上のメモリを解放することができました。
サイバーセキュリティも、Gemini 4 Argonの重点分野の一つです。Googleによると、このモデルはソフトウェアの脆弱性を検出、テスト、修正する能力を備えています。CWE-bench v1テストでは、Argonは68%の正答率を達成し、トップクラスの性能を示しました。Googleはまた、このモデルがセキュリティ関連のタスクに悪用されるリスクを軽減するために、監視対策も実施しています。
Gemini 4 Argonは、プログラミングやセキュリティに加え、金融や法律などの分野における複数ステップの分析タスクにも対応できるように設計されています。また、長時間の動画コンテンツの処理も可能です。Googleが公開したテストでは、ArgonはLVBenchで91.7%、ZapierのAutomationBenchで51.3%のスコアを達成しました。
Gemini 4 Argonは、発売直後に全ユーザーに展開されたわけではありませんでした。初期段階では、同社はFairwindプログラムを通じて信頼できるサイバーセキュリティ専門家にモデルを提供し、広範な展開に先立ってその機能とリスクを評価しました。Googleは、必要な安全対策を追加するために、このプロセスを段階的に実施したと述べています。
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価格設定に関して、Googleは導入期間中、投資トークン100万個あたり2ドル、売却トークン100万個あたり10ドルの手数料を設定しています。入力データのキャッシュコストは95%削減されます。導入期間終了後は、手数料は投資トークン100万個あたり4ドル、売却トークン100万個あたり20ドルに引き上げられる予定です。
GoogleはGemini 4 Argonによって、単にユーザーに回答を提供するだけでなく、エンジニアリングプロセスに直接参加できるAIアプリケーションへと重点を移している。大量のデータを処理し、プログラミングをサポートし、システムを最適化し、脆弱性を検出する能力は、同社がソフトウェア開発とインフラ運用にAIをより深く統合することに期待を寄せていることを示している。
出典：https://baoquocte.vn/google-ra-mat-gemini-4-argon-mo-hinh-ai-moi-manh-nhat-cua-cong-ty-450845.html