Gemini 4 Argon ska hitta och laga säkerhetshål på egen hand
Google presenterar den nya AI-modellen Gemini 4 Argon som utvecklats för långa och avancerade resonemang inom kodning och cybersäkerhet. Modellen får ett svarsfönster på 1 miljon token, en kraftig ökning från tidigare 64 000 token.
Av Techindex AI ·
Den nya modellen är utvecklad för att klara komplexa och långa arbetsflöden inom mjukvaruutveckling, juridik och finans, meddelar Google i ett pressmeddelande. För att hantera omfattande uppgifter utökas gränsen för modellens svarsfönster till 1 miljon token, en markant ökning från tidigare 64 000 token. Enligt bolaget gör det större utrymmet att systemet kan resonera djupare och generera hundratusentals token i ett sammanhängande svep för att lösa svåra problem.
Internt hos Google används modellen redan för att flytta omfattande kodbaser från C och C++ till Rust, samt för algoritmer inom kvantdatorforskning. En grupp av AI-agenter har även analyserat data från bolagets serverparker och genomfört minnesoptimeringar som väntas spara mellan 500 tebibyte och 1 pebibyte minne.
Inom cybersäkerhet har modellen tränats på att på egen hand upptäcka, granska och åtgärda säkerhetsbrister i kod. Bland de externa användarna finns cybersäkerhetsbolaget Wiz, som använder modellen inom programmet Scan for Good för att gratis skydda kritisk offentlig infrastruktur genom att hitta och åtgärda högriskexponeringar. Som en tidig demonstration upptäckte modellen en kritisk sårbarhet som exponerade känsliga personuppgifter i mjukvara som används av sjukhus runtom i världen.
Lanseringen sker stegvis, och bolaget deltar i den amerikanska regeringens frivilliga process för granskning inför bredare släpp. Till en början får utvalda säkerhetsaktörer tillgång genom Googles Fairwind-program. Introduktionspriset i bolagets programmeringsgränssnitt är 2 dollar per miljon indata-tokens och 10 dollar per miljon utdata-tokens, för att senare landa på 4 respektive 20 dollar efter introduktionsperioden.
Skriven av AI och faktagranskad av en andra AI mot källan före publicering. Så arbetar vi
Så vet vi det15 uppgifter, var och en med ordagrant citat ur källanVisa
Google presenterar den nya AI-modellen Gemini 4 Argon som utvecklats för långa och avancerade resonemang inom kodning och cybersäkerhet.
”Google’s new Gemini 4 Argon model brings advanced reasoning to complex, long-horizon professional tasks.”
Källa: blog.google ↗Modellen får ett svarsfönster på 1 miljon token, en kraftig ökning från tidigare 64 000 token.
”To support Gemini 4 Argon’s capabilities across longer, more complex use cases, we are significantly expanding the model’s output token limit to an industry-leading 1M tokens, up from the previous 64K tokens.”
Källa: blog.google ↗Den nya modellen är utvecklad för att klara komplexa och långa arbetsflöden inom mjukvaruutveckling, juridik och finans, meddelar Google i ett pressmeddelande.
”Gemini 4 Argon delivers frontier performance in complex workflows across real-world software engineering, enterprise knowledge work like legal and finance, and cybersecurity defense.”
Källa: blog.google ↗För att hantera omfattande uppgifter utökas gränsen för modellens svarsfönster till 1 miljon token, en markant ökning från tidigare 64 000 token.
”To support Gemini 4 Argon’s capabilities across longer, more complex use cases, we are significantly expanding the model’s output token limit to an industry-leading 1M tokens, up from the previous 64K tokens.”
Källa: blog.google ↗Enligt bolaget gör det större utrymmet att systemet kan resonera djupare och generera hundratusentals token i ett sammanhängande svep för att lösa svåra problem.
”When the model has the headroom to think deeply and generate hundreds of thousands of tokens in a single trajectory, it adds a new level of depth in reasoning to solve tough problems in one go.”
Källa: blog.google ↗Internt hos Google används modellen redan för att flytta omfattande kodbaser från C och C++ till Rust, samt för algoritmer inom kvantdatorforskning.
”Argon agents are working on migrating C/C++ codebases to Rust across Google — scaling from tens of thousands of lines in core libraries like re2, libgav1 up to 800K+ lines for the Fuchsia Zircon kernel.”
Källa: blog.google ↗Argon hjälper forskare inom kvantberäkning.
”Argon is helping our quantum computing researchers optimize the spacetime resources (qubits × gates) of subroutines that bottleneck important applications.”
Källa: blog.google ↗En grupp av AI-agenter har även analyserat data från bolagets serverparker och genomfört minnesoptimeringar som väntas spara mellan 500 tebibyte och 1 pebibyte minne.
”A team of Argon agents analyzed fleet-wide profiling telemetry to autonomously identify and apply memory optimizations across Google’s data centers, freeing up over 300 TiB of memory once rolled out, with an estimated 500 TiB to 1 PiB in total savings.”
Källa: blog.google ↗Inom cybersäkerhet har modellen tränats på att på egen hand upptäcka, granska och åtgärda säkerhetsbrister i kod.
”Argon can autonomously find, validate, and patch critical software vulnerabilities.”
Källa: blog.google ↗Bland de externa användarna finns cybersäkerhetsbolaget Wiz, som använder modellen inom programmet Scan for Good för att gratis skydda kritisk offentlig infrastruktur genom att hitta och åtgärda högriskexponeringar.
”Wiz is already using Argon for cybersecurity defense through its Scan for Good initiative – a program dedicated to protecting critical public infrastructure for free by finding and remediating high-risk exposures.”
Källa: blog.google ↗Som en tidig demonstration upptäckte modellen en kritisk sårbarhet som exponerade känsliga personuppgifter i mjukvara som används av sjukhus runtom i världen.
”In an early demonstration of its impact, the model uncovered a critical vulnerability exposing sensitive personal information across healthcare software used by hospitals worldwide, identifying a severe risk that previous frontier models had missed.”
Källa: blog.google ↗Lanseringen sker stegvis, och bolaget deltar i den amerikanska regeringens frivilliga process för granskning inför bredare släpp.
”We are actively engaged in the U.S. government’s voluntary process for pre-release model access while we gradually expand access.”
Källa: blog.google ↗Till en början får utvalda säkerhetsaktörer tillgång genom Googles Fairwind-program.
”Today, we’re announcing our new frontier model, Gemini 4 Argon, which is rolling out to a set of trusted cyber defenders through our Fairwind Program.”
Källa: blog.google ↗Introduktionspriset i bolagets programmeringsgränssnitt är 2 dollar per miljon indata-tokens och 10 dollar per miljon utdata-tokens, för att senare landa på 4 respektive 20 dollar efter introduktionsperioden.
”Argon will launch at an introductory price of $2 per million input tokens and $10 per million output tokens, with cached input tokens priced at 95% off input token price.”
Källa: blog.google ↗Priset blir 4 respektive 20 dollar efter introduktionsperioden.
”After the introductory period expires, the price of $4 per 1M input tokens and $20 per 1M output tokens will apply.”
Källa: blog.google ↗
Uppgifterna kommer ur avsändarens eget pressmeddelande, på engelska — citaten här står i originalets ordalydelse. En andra AI har jämfört översättningen med källan. Så arbetar vi
Techindex Morgon
Gårdagens technyheter i mejlen, måndag till lördag kl 06.30. Gratis, och du avslutar med ett klick.
Vi sparar bara din adress. Så hanterar vi den