సంక్లిష్ట వృత్తిపరమైన పనుల కోసం Google Gemini 4 Argonను విడుదల చేసింది

Gemini 4 Argonను ప్రపంచవ్యాప్తంగా Google విడుదల చేసింది

Google Gemini 4 Argon అనే కొత్త frontier AI మోడల్‌ను ప్రారంభించింది. సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజినీరింగ్, ఫైనాన్స్, చట్టం, సైబర్ సెక్యూరిటీ మరియు సైన్స్ వంటి రంగాల్లో క్లిష్టమైన, బహుళ దశల పనుల కోసం దీన్ని రూపొందించినట్లు కంపెనీ తెలిపింది. అక్టోబర్ 13 నుంచి తన API ఉత్పత్తులు, AI Studio, Gemini ప్లాట్‌ఫారమ్, Gemini యాప్, Searchలో AI Mode మరియు అర్హత ఉన్న సబ్‌స్క్రైబర్ల కోసం Google Antigravity ద్వారా ఈ మోడల్ ప్రపంచవ్యాప్తంగా అందుబాటులో ఉంటుందని Google చెప్పింది.

ఈ విడుదల ప్రత్యేకత ఒకే వినియోగదారు ఫీచర్‌లో కంటే Google ప్రకారం మోడల్ నిర్వహించాల్సిన పనుల విస్తృతిలో ఉంది. Argonను “deep work” కోసం ఒక వ్యవస్థగా ప్రదర్శిస్తున్నారు: సందర్భాన్ని నిలుపుకోవడం, అనేక దశల ద్వారా తర్కించడం, తప్పులను సరిచేయడం ఖరీదైనది లేదా సమయం తీసుకునే పరిస్థితుల్లో ఉపయోగకరమైన ఫలితాలను రూపొందించడం అవసరమయ్యే పనులు.

Vals Indexలో Argon మొదటి స్థానంలో నిలిచిందని Google తెలిపింది. ఫైనాన్స్, కోడింగ్, చట్టపరమైన పని మరియు పన్నులు వంటి ఆర్థికంగా ముఖ్యమైన రంగాల్లో పనితీరును కొలిచే benchmarkగా కంపెనీ దీన్ని వివరించింది. ఏ benchmark వాదనల మాదిరిగానే, ఈ ఫలితాన్ని మోడల్ సామర్థ్యానికి ఒక సూచికగా చూడాలి; ఒక నిర్దిష్ట సంస్థ డేటా, వర్క్‌ఫ్లోలు లేదా రిస్క్ అవసరాలపై పనితీరుకు హామీగా కాదు.

పెద్ద ఇంజినీరింగ్ పనుల వైపు దృష్టి

Google ప్రస్తావించిన ప్రధాన ఉదాహరణల్లో ఒకటి పెద్ద స్థాయిలో సాఫ్ట్‌వేర్ నిర్వహణ. Chrome మరియు ఇతర బ్రౌజర్లకు ఆధారమైన open-source బ్రౌజర్ codebase అయిన Chromiumపై చేసిన పనితో సహా క్లిష్టమైన అంతర్గత ప్రాజెక్టుల్లో తమ ఇంజినీర్లు Argonను ఉపయోగించారని కంపెనీ తెలిపింది.

Google ప్రకారం, Chromiumలోని సుమారు 40 మిలియన్ లైన్ల codebaseలో ఉన్న దాదాపు 6 మిలియన్ లైన్ల legacy browser-features folder నుంచి ప్రధాన webpage-handling ఫంక్షన్‌లను వేరు చేయడంలో Argon Chrome బృందానికి సహాయపడింది. ఈ పనిలో వందలాది ఫైళ్లలో architectural refactor జరిగింది. సాధారణంగా నెలలు పట్టే పనిని కొన్ని వారాల్లో పూర్తి చేయడానికి మోడల్ సహాయపడిందని Google తెలిపింది.

Reload చేయకుండా webpagesను tabs, side panels మరియు floating windows మధ్య తరలించడానికి ఈ refactor సహాయపడుతుందని కంపెనీ పేర్కొంది. పెద్ద, పరస్పరం ఆధారపడిన codebaseలో మార్పులను బృందాలు అర్థం చేసుకోవడం, మార్చడం మరియు ధృవీకరించడంలో సహాయపడటం—కేవలం ఒక standalone code snippet రూపొందించడం మాత్రమే కాదు—Google ప్రాధాన్యం ఇస్తున్న AI-assisted engineeringకు ఈ ఉదాహరణ ప్రతిరూపం.

Antigravityలో Argonను ఉపయోగించిన ఇంజినీర్ల agentic code submissions 35%కుపైగా పెరిగాయని, code rollbacks దాదాపు మూడో వంతు తగ్గాయని Google నివేదించింది. ఇవి కంపెనీ అంతర్గత వాదనలు మాత్రమే; ప్రతి development బృందం కూడా ఇదే ఫలితాలను చూస్తుందని ఇవి నిరూపించవు. అయితే, పెద్ద టెక్నాలజీ కంపెనీలు AI టూల్స్‌ను delivery వేగం మరియు మార్పులను వెనక్కి తీసుకోవాల్సిన రేటుపై వాటి ప్రభావంతో కొలుస్తున్నాయని ఇవి సూచిస్తున్నాయి.

అందుబాటు మరియు ధర

Google API మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్ ఉత్పత్తుల ద్వారా డెవలపర్లు, సంస్థలు Gemini 4 Argonను యాక్సెస్ చేయవచ్చు. Antigravityలో Google AI Ultra సబ్‌స్క్రైబర్లకు కూడా ఈ మోడల్ అందుబాటులో ఉందని, Google AI Ultra మరియు Pro సబ్‌స్క్రైబర్లు Gemini యాప్ మరియు Searchలో AI Modeలో దీన్ని ఉపయోగించవచ్చని Google తెలిపింది.

మోడల్ ప్రారంభ ధర ఒక మిలియన్ input tokensకు $2, ఒక మిలియన్ output tokensకు $10గా ఉంది. Cached input tokensకు 95% డిస్కౌంట్ లభిస్తుందని Google తెలిపింది. క్లిష్టమైన agentic వర్క్‌ఫ్లోలు పొడవైన పత్రాలు, codebases లేదా ఇతర contextను మోడల్‌కు పదేపదే పంపవచ్చు కాబట్టి token ధర ముఖ్యమైనది; caching ద్వారా వర్క్‌ఫ్లోలో సమాచారాన్ని తిరిగి ఉపయోగించే ఖర్చును తగ్గించవచ్చు.

సంస్థలకు developer మరియు consumer ఉత్పత్తుల్లో అందుబాటు ఉండటం వల్ల Argon ఒకే technology stackలోని అనేక భాగాల్లో కనిపించవచ్చు: API ద్వారా custom applicationలో, workplace-oriented ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో మరియు general-purpose assistantలో. ఇది adoptionను సులభతరం చేయవచ్చు, కానీ sensitive information ఎక్కడ process అవుతుంది, ఏ పనులను automate చేయవచ్చు, మానవ సమీక్ష ఎక్కడ అవసరం అనే సుపరిచిత governance ప్రశ్నలను కూడా లేవనెత్తుతుంది.

సైన్స్ మరియు వ్యాపారంపై వాదనలు

కంపెనీ అంతర్గత బృందాలు, enterprise వినియోగదారులు మరియు పరిశోధకులు code refactoring, workflow optimization, cybersecurity vulnerability పని, quantum computing, nuclear fusion మరియు life-sciences research కోసం Argonను ఇప్పటికే ఉపయోగించారని Google తెలిపింది. ఈ ఉపయోగాలు domain expertiseకు ప్రత్యామ్నాయం అని కంపెనీ చెప్పలేదు. బదులుగా, క్లిష్టమైన సమాచారం మరియు సాంకేతిక ప్రక్రియలను ఎదుర్కొనే నిపుణులకు మోడల్‌ను acceleratorగా వివరించింది.

frontier-model అభివృద్ధిదారుల మధ్య పోటీలో ఈ దృక్పథం మరింత ముఖ్యమవుతోంది. సరళమైన సమాధానం ఇవ్వగల chatbot సామర్థ్యం నుంచి, దీర్ఘమైన పని శ్రేణిలో విశ్వసనీయంగా సహకరించగల సామర్థ్యానికి దృష్టి మారుతోంది. ఆచరణలో, దీని అర్థం పెద్ద repositoryని చదవడం, చట్టపరమైన లేదా ఆర్థిక వర్క్‌ఫ్లోకు తొలి ముసాయిదా సిద్ధం చేయడం, సంభావ్య భద్రతా సమస్యలను గుర్తించడం లేదా పరిశోధకులు ఆలోచనలను క్రమబద్ధీకరించి పరీక్షించడంలో సహాయం చేయడం కావచ్చు.

Google ప్రకటన safety మరియు reliabilityకు కూడా ప్రత్యేక ప్రాధాన్యం ఇస్తోంది. Argonను బాధ్యతాయుతంగా, సురక్షితంగా అభివృద్ధి చేశామని కంపెనీ తెలిపింది; అదే సమయంలో అధిక ప్రభావం ఉన్న రంగాల్లో precisionపై దాని ఉదాహరణలు దృష్టి పెడుతున్నాయి. వినియోగదారులు తమ స్వంత వాతావరణాల్లో outputsను ఎలా అంచనా వేస్తారన్నదే ఆచరణాత్మక పరీక్ష, ముఖ్యంగా సమాధానాన్ని ప్రస్తుత నిబంధనలు, source material, code లేదా experimental evidenceతో తనిఖీ చేయాల్సిన సందర్భాల్లో.

ఈ విడుదలతో మారేది ఏమిటి

Gemini 4 Argon అధునాతన AIని కేవలం consumer assistantగా కాకుండా డెవలపర్లు, సంస్థలు మరియు పరిశోధకుల కోసం పని చేసే సాధనంగా మార్చే Google ప్రయత్నాన్ని విస్తరిస్తుంది. దీని విస్తృత విడుదల మరియు usage-based pricing సంస్థలకు ఆ ప్రతిపాదనను నేరుగా పరీక్షించే మార్గాన్ని ఇస్తాయి.

తక్షణ ప్రశ్న మోడల్ క్లిష్టమైన వృత్తిపరమైన పనిని ప్రయత్నించగలదా అనేది కాదు. వాస్తవ బృందాల review ప్రక్రియల్లో భాగమయ్యేంత స్థిరంగా అది పనిచేయగలదా అనేదే ప్రశ్న. Google Chromium ఉదాహరణ పెద్ద స్థాయి code maintenanceను కంపెనీ ప్రారంభ పరీక్షా వేదికగా చూస్తోందని సూచిస్తుంది. నివేదించిన ప్రయోజనాలు Google స్వంత engineering సంస్థకు వెలుపల కూడా కనిపిస్తే, Argon పెద్ద, బహుళ దశల సాంకేతిక పనులకు సహాయపడే AI వ్యవస్థల విస్తృత మార్పులో భాగమవచ్చు.

ఈ కథనం Google AI Blog నివేదిక ఆధారంగా రూపొందించబడింది. అసలు కథనాన్ని చదవండి.