Riassunto:
Dopo aver aggiornato successivamente la serie Flash da 3.5 a 3.8, Google, che deve ancora fornire la versione di punta Pro, ha urgentemente bisogno di un prodotto di successo per stabilizzare le aspettative del mercato. Gemini 4 Argon, che due settimane fa ha lanciato silenziosamente un test su piccola scala, assume questo ruolo. Argon significa argon, che è incolore, inodore e stabile. Spesso fornisce una barriera protettiva in processi critici come la saldatura e la produzione di semiconduttori. Chiamarlo così fa semplicemente eco alle attuali esigenze di Google: niente più espedienti, ma una versione solida per stabilizzare la situazione.
Proprio ora Gemini 4 Argon, che è stato perfezionato per sei mesi e testato da oltre 100.000 utenti interni di Google, è stato ufficialmente lanciato a livello globale.
Logan Kilpatrick, leader dei prodotti AI di Google, ha affermato sulle piattaforme social che questo è solo l'inizio dell'era Gemini 4. Il nuovo modello è progettato per aiutare le persone a superare problemi difficili che prima non potevano nemmeno immaginare.
Google, sollecitata da sei mesi, ha lanciato la sua nuova ammiraglia
Dal punto di vista del posizionamento, Gemini 4 Argon si concentra interamente su compiti complessi e multi-fase del mondo reale, coprendo campi come la programmazione, la finanza, il diritto, la sicurezza della rete e la scienza all'avanguardia. L'argon si è classificato al primo posto nell'indice Vals, che misura la performance nei settori economici chiave.
Nell'elenco dell'Indice di intelligenza artificiale di analisi, Argon (Alto) ha ottenuto 53 punti, che è lo stesso del livello massimo di Claude Fable 5.1 e GPT-6 Astra.
Nella classifica generale dell'Agente Arena, Argon (Alto) è al quinto posto, dietro GPT-6 Astra (Max) e prima di Claude Sonnet 5.5 (Max).
Per supportare attività a lunga distanza ad alta intensità, questa volta Google ha fornito un limite di token di input e output unificato fino a 1 milione nell'API e ha lanciato un nuovo protocollo di rinnovo.
Rispetto all'elevato consumo previsto di potenza di calcolo, i prezzi iniziali di Argon per il periodo di sconto sono piuttosto aggressivi. Ogni milione di token di input costa solo $ 2 e ogni milione di token di output costa $ 10. Lo sconto per gli input memorizzati nella cache arriva fino al 95%.
Attualmente, gli sviluppatori possono accedere al modello tramite AI Studio, Android Studio e Gemini API. Gli abbonati a Google AI Pro e Ultra possono anche utilizzarlo direttamente nelle applicazioni Gemini, nella ricerca di modelli AI e nella piattaforma di sviluppo di agenti Google Antigravity.
Prima del suo lancio sul mercato, il team tecnico interno di Google aveva già considerato l'Argon come il suo principale strumento di produttività.
Nelle ultime settimane, con l'aiuto del modello Argon sulla piattaforma Antigravity, gli ingegneri di Google hanno riscontrato un aumento di oltre il 35% nell'invio di codici agente e una riduzione di quasi un terzo dei tassi di ripristino dei codici.
Argon mostra un elevato grado di autonomia nell'ottimizzazione del codice e del modello. Ha aiutato il team di Chrome a rifattorizzare 6 milioni di righe di codice legacy in una base di codice da 40 milioni di righe nel giro di poche settimane, eliminando completamente una serie di arresti anomali del browser.
A condizione di conoscere solo brevi obiettivi e regole, ha ottimizzato in modo indipendente l'ADK di Google Agent Framework durante la notte, riducendo del 40% il tempo di preparazione della memoria per sessioni lunghe; ha inoltre aumentato la velocità di inferenza end-to-end del modello open source Gemma 4 E2B di 2,85 volte in pochi giorni, mantenendo una perdita di qualità pari a zero.
Questa capacità di ragionamento a lungo raggio si estese presto al mondo degli affari, della ricerca scientifica e della fisica.
Nelle prime valutazioni, Deloitte ha misurato il tasso di completamento delle attività tra strumenti a lungo termine al 100%, Kepler ha scoperto che i report finanziari pluriennali generati erano coerenti per oltre il 99% con i modelli degli analisti umani e la società di tecnologia legale MinutaIA lo ha utilizzato addirittura per scoprire dettagli dei casi sfuggiti agli esperti umani.
In termini di ricerca scientifica, non solo ha notevolmente accelerato i calcoli chimici quantistici e la decodifica della correzione degli errori quantistici, ma ha anche completato la progettazione di cinque nuovi enzimi in poche ore e ha contribuito a trovare nuovi controesempi alla "felice congettura" della fusione nucleare.
Nel test dell'intelligenza incarnata, ha calcolato in modo indipendente le traiettorie articolari e ha scritto il codice di simulazione in poche ore semplicemente guardando video di esseri umani che giocano con sacchi di sabbia. È stato schierato direttamente sul robot umanoide Apollo e ha effettuato sette colpi consecutivi con la macchina reale. Allo stesso tempo, Google ha anche annunciato che fornirà accesso gratuito ad Antigravity per sei mesi a decine di migliaia di scienziati in tutto il mondo.
Con l'espansione delle funzionalità, Google ha implementato lo stack di sicurezza più rigoroso. Introducendo un monitoraggio in tempo reale per le fasi di inferenza, la percentuale di modelli che utilizzano scorciatoie non autorizzate nei test di programmazione è stata ridotta al 2% e il tasso di successo degli attacchi indiretti di iniezione di parole tempestive è stato ridotto allo 0,7%.
Una scelta in più per l'intelligenza artificiale di massimo livello e un punto in meno per gli utenti per far quadrare i conti
Con la completa liberalizzazione delle autorizzazioni dei modelli, sviluppatori e blogger tecnologici di tutto il mondo si sono immediatamente riversati sulla piattaforma per condurre test concreti. La costruzione spaziale 3D, la simulazione fisica e l'efficienza operativa sono diventati il fulcro del primo lotto di test.
Nelle demo ufficiali, Argon può scrivere da zero un motore di ray tracing 3D utilizzando Python puro o trasformare una foto della tua scrivania in un gioco di corse in miniatura. Questa capacità di ragionamento e codifica spaziale è stata intuitivamente confermata nelle misurazioni effettive dei netizen.
Il blogger Bhavy l'ha definita una bestia, mostrando una sala studio soleggiata costruita in un unico file del browser senza risorse 3D esterne e motori di gioco, basandosi esclusivamente su codice matematico, con riflessi realistici di luci e ombre e dettagli realistici delle montagne fuori dalla finestra;
Nel test cieco a quattro partecipanti della "balena 3D che salta fuori dall'acqua", il fotorealismo di Argon ha chiaramente superato anche Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra e Kimi K3.
Anche la generazione interattiva è delicata. L'utente Ashutosh ha usato solo poche parole per creare un gioco di navigazione su un'isola con schemi d'acqua realistici e controllo fisico;
Il blocco in resina dell'isola in miniatura testato dallo sviluppatore Adit_Yah ha impiegato solo 13 minuti e il 2% della quota settimanale per completare l'interfaccia regolabile che include caustiche, onde ed effetti fisici gelatinosi.
Nell'ambito dello smantellamento di compiti complessi e onnicomprensivi, l'investitrice Justine Moore ha chiesto ad Argon di creare un museo interattivo dei computer Apple senza fornire alcun dato grafico.
Il modello risultante ha estratto autonomamente le foto del Mac dall'archivio, ha scritto i propri strumenti per pulire le immagini, ha estratto dati sulle specifiche hardware che coprono un arco di 50 anni e infine ha creato una pagina web con flusso di copertina 3D con un'interfaccia utente che scorre e si deforma nel tempo.
Abbiamo anche condotto per la prima volta test reali sulla complessa costruzione del codice di Argon e sulla scrittura creativa cinese.
Nel test del codice, è stato richiesto di utilizzare Three.js e TypeScript per creare un prototipo di un gioco d'azione "impareggiabile" su un campo di battaglia antico in stile cartaceo orientale che include stratificazione logica, determinazione di combo e un HUD completo. Il progetto finale è stato completato ad un livello elevato e le immagini di combattimento reali e gli effetti interattivi erano piuttosto buoni.
Nei test di scrittura cinese, come quelli che descrivono l'atmosfera sensoriale del mercato umido prima di un temporale e la prospettiva del gatto arancione in una libreria, il nuovo modello continua il livello stabile della serie Flash della generazione precedente.
E lo stile di scrittura è migliorato in modo significativo e l'abitudine di accumulare un vasto vocabolario in passato si è ridotta molto.
Il confronto diretto con altri modelli di grandi dimensioni all'avanguardia dimostra pienamente i vantaggi in termini di velocità e prezzo di Argon.
Il team AIHubmix ha utilizzato le stesse identiche parole tramite l'API per testare la generazione di scene notturne di edifici antichi in stile pixel su Gemini 4 Argon e GPT-6 Astra. I risultati hanno mostrato che GPT-6 Astra ha impiegato 25 minuti ed è costato fino a 11 dollari USA, mentre Argon ha completato l'operazione in soli 3 minuti e costava solo 0,50 dollari USA, e i livelli di colore e i dettagli di luci e ombre dell'immagine non erano inferiori.
In molteplici confronti con Claude Opus 5.5, l'Argon ha dimostrato anche prestazioni estremamente elevate in termini di costi.
Il blogger Rubens Soto ha assegnato a due modelli lo stesso compito: creare un'animazione 3D cinematografica che spieghi come funziona un motore elettrico in stile Tesla. In questo test, il costo per build di Argon è stato di $ 3,83, ben al di sotto dei $ 16,36 dell'Opus 5.5.
Un altro recensore, Pranav Reddy, ha utilizzato Three.js per testare la simulazione di combattimento e azione di un robot umanoide 3D. A giudicare dalla completezza dell'interfaccia interattiva generata e dalla fluidità dei movimenti articolari, l'Argon ha superato l'Opus 5.5 in molti indicatori chiave.
Tuttavia, la prima generazione di Argon non era perfetta in tutti gli scenari.
Confrontando la generazione di scene 3D di "Godzilla vs. Kong", l'agenzia di test AI/ML API ha sottolineato che sebbene il costo della chiamata di Argon ($ 4,22) sia molto inferiore a quello di GPT-6 Astra ($ 23,82), c'è ancora evidente margine di miglioramento nella qualità dell'immagine e nel ripristino morfologico di specifici modelli biologici complessi.
Dai dati ingegneristici fondamentali divulgati ufficialmente alla valutazione nella vita reale diffusa su tutta la rete, si può vedere che lo stile di gioco di Google nella generazione Gemini 4 ha subito un cambiamento significativo.
Non siamo più ossessionati dalle semplici capacità di chat e conversazione, ma riducendo i costi di ragionamento, allungando le finestre di contesto e rafforzando il codice e il ragionamento di fisica spaziale, i modelli di grandi dimensioni possono davvero essere inseriti in librerie di codici di livello industriale, laboratori scientifici e pipeline di produzione.
Considerando che l'account di Claude è severamente bannato e ChatGPT sbava spesso, Gemini 4 Argon, con le sue funzionalità complete e il prezzo API accessibile, è senza dubbio una pioggia tempestiva, che ha notevolmente alleviato l'ansia degli strumenti di produttività quotidiana e ha davvero aumentato la forza degli amici.
Di fronte al consumo di potenza di calcolo causato da un ragionamento ad alta intensità, Google, il "padrone di casa", non sembra avere molto surplus.
Secondo le ultime regole di accesso ufficiali in vigore, gli utenti non pagati sono attualmente assegnati al modello di allocazione automatica del sistema per impostazione predefinita. La maggior parte delle richieste vengono elaborate dal più leggero Flash-Lite. Una volta disattivata la selezione automatica, solo Flash-Lite può essere utilizzato in modo permanente.
Allo stesso tempo, l'applicazione Gemini è completamente passata a un meccanismo di limite dinamico della potenza di calcolo che viene aggiornato ogni 5 ore ed è collegato al limite superiore settimanale. Aumentare il livello di pensiero, utilizzare la Ricerca Profonda o chiamare il modello di punta accelererà il consumo della quota. Se vuoi goderti la versione completa delle funzionalità, non puoi comunque evitare la soglia di pagamento in base ai livelli.
Ma in ogni caso, proprio come il ruolo svolto dall'argon nella produzione industriale, l'implementazione di Gemini 4 Argon ha finalmente permesso a Google di ristabilire una solida linea di difesa sul tavolo dei modelli di punta.
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