فراتر از خبر،
نزدیک‌تر به حقیقت
قیمت‌ها
در حال خواندن گوگل Gemini 4 Argon را معرفی کرد؛ سقف خروجی مدل به یک میلیون توکن رسید
g4 30 09 26 key art blog.width 1200.format webp
هوش مصنوعی

گوگل Gemini 4 Argon را معرفی کرد؛ سقف خروجی مدل به یک میلیون توکن رسید

گوگل مدل Gemini 4 Argon را با سقف خروجی یک میلیون توکن و تمرکز بر برنامه‌نویسی، کار سازمانی و دفاع سایبری معرفی کرد.

ما
میلاد اکبرزاده۹ مهر ۱۴۰۵ · ۲ دقیقه مطالعه

تصویر رسمی معرفی Gemini 4 Argon؛ Google.

گوگل مدل Gemini 4 Argon را معرفی کرده؛ مدلی که برای کارهای طولانی و چندمرحله‌ای در برنامه‌نویسی، کار دانشی سازمانی و دفاع سایبری طراحی شده و سقف خروجی آن از ۶۴ هزار به یک میلیون توکن افزایش یافته است.

در این خبر فناوری می‌خوانید
  1. ۱مشخصات کلیدی
  2. ۲گوگل Argon را کجا می‌خواهد؟
  3. ۳عرضه عمومی هنوز کامل نیست
  4. ۴نکته‌ای که باید در مقایسه مدل‌ها رعایت کرد
  5. ۵چرا یک میلیون توکن مهم است؟

مشخصات کلیدی

  • حد خروجی: تا ۱ میلیون توکن
  • DeepSWE v1.1: ۷۷.۹ درصد، طبق ارزیابی اعلام‌شده توسط گوگل
  • CWE-bench v1: ۶۸ درصد، طبق اعلام گوگل
  • قیمت اولیه API: ۲ دلار به ازای هر میلیون توکن ورودی و ۱۰ دلار برای خروجی

گوگل Argon را کجا می‌خواهد؟

تمرکز اصلی روی کارهای طولانی است: مهاجرت کدهای بزرگ، تحقیق مالی و حقوقی چندمرحله‌ای، تحلیل اسناد طولانی و شناسایی و اصلاح آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری. گوگل می‌گوید این مدل همین حالا در برخی جریان‌های کاری داخلی شرکت استفاده می‌شود.

عرضه عمومی هنوز کامل نیست

Argon ابتدا از طریق برنامه Fairwind در اختیار گروه محدودی از مدافعان سایبری قرار می‌گیرد. گوگل می‌گوید پیش از عرضه گسترده، روی کنترل سوءاستفاده، مقاومت در برابر prompt injection و نظارت بر رفتار عامل‌ها کار می‌کند.

نکته‌ای که باید در مقایسه مدل‌ها رعایت کرد

اعداد بنچمارک منتشرشده در زمان معرفی عمدتاً از خود گوگل می‌آیند. برای ارزیابی واقعی جایگاه Argon باید نتایج مستقل، هزینه اجرای طولانی، سرعت، نرخ خطا و عملکرد آن در محیط‌های واقعی پس از عرضه گسترده‌تر بررسی شود.

چرا یک میلیون توکن مهم است؟

این تغییر رقابت مدل‌ها را از «پاسخ کوتاه بهتر» به سمت اجرای فرایندهای طولانی‌تر می‌برد. این روند در کنار فشار زیرساختی هوش مصنوعی قرار می‌گیرد؛ رونما پیش‌تر در تحلیل «برق، گلوگاه تازه هوش مصنوعی» هزینه زیرساختی این رقابت را بررسی کرده بود. اگر مدل بتواند صدها هزار توکن را بدون افت کیفیت مدیریت کند، استفاده از عامل‌های نرم‌افزاری برای پروژه‌های چندساعته یا چندروزه عملی‌تر می‌شود.

ما
نویسندهمیلاد اکبرزاده

خبرنگار و تحلیلگر سیاست با تمرکز بر سیاست و حکمرانی. حوزه پوشش اصلی او بغداد، عراق است و گزارش‌ها را با تأکید بر داده‌های قابل‌راستی‌آزمایی، زمینه محلی و تفکیک روشن خبر از تحلیل تهیه می‌کند.

از مهم‌ترین خبرها عقب نمانید

خلاصه مهم‌ترین خبرها و تحلیل‌های رونما را دریافت کنید.

مطالب مرتبط

ادامه مسیرخبر بعدی خودکار باز می‌شود
در حال بارگذاری خبر بعدی…
دنبال کنید