Gemini 4 Argon est disponible dans le monde entier. Ce modèle de pointe de Google excelle dans les tâches complexes et techniques comme le code, la finance et le droit. Il s’adresse aux développeurs, aux entreprises et aux abonnés abonnés via l’API, l’application Gemini et la Recherche Google.
Le modèle se positionne en tête du Vals Index.
Ce classement évalue les performances dans des secteurs clés tels que la finance, le code informatique, le secteur juridique et la fiscalité. Google commercialise Argon. Le tarif de lancement s’établit à 2 dollars par million de tokens en entrée.
Il atteint 10 dollars par million de tokens en sortie, avec une réduction de 95 % appliquée sur les tokens d’entrée mis en cache.
Google déploie Argon dans son écosystème
Gemini 4 Argon est accessible dès à présent pour les développeurs et les entreprises par le biais de l’API dans AI Studio et la plateforme Gemini.
Les abonnés Google AI Ultra peuvent l’utiliser dans Google Antigravity. Les abonnés Google AI Ultra et Pro y accèdent directement dans l’application Gemini ainsi que dans le Mode IA de la Recherche Google.
Le modèle s’appuie sur une limite unifiée de 1 million de tokens en entrée et en sortie via la Gemini API. Cette caractéristique permet au système de traiter des requêtes longues et d’exécuter des processus en plusieurs étapes avec une rigueur accrue sur les benchmarks de référence.
Argon accélère le code et les calculs
Les ingénieurs logiciels de Google ont mis le modèle à l’épreuve sur leurs bases de code les plus vastes. Intégré à Antigravity, Argon a permis d’augmenter de plus de 35 % les soumissions de code générées par des agents.
Il a réduit de près d’un tiers les retours en arrière, d’après les données de l’entreprise.
Le système a également contribué à démêler le code des fonctionnalités du navigateur Chrome au sein de la base de Chromium. Sur le plan scientifique, l’utilisation d’Argon dans Antigravity a rendu le logiciel xTB jusqu’à 2,3 fois plus rapide pour la prédiction de structures moléculaires et 1,8 fois plus rapide pour la recherche de conformères.
Le modèle bloque les menaces et résiste aux attaques
Face aux requêtes potentiellement dangereuses, Argon refuse les demandes nuisibles avec une efficacité supérieure par rapport aux versions précédentes de l’intelligence artificielle de l’entreprise.
Ces requêtes incluent la rédaction de code d’exploitation ou l’assistance sur des agents biologiques à risque. Grâce à des entraînements contradictoires et à des tests de sécurité automatisés, le modèle prend la tête du benchmark Indirect Prompt Injection de Gray Swan, ramenant le taux de réussite des attaques à 0,7 % sur 15 tentatives adaptatives.
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