# Google DeepMind представляет Gemini 4 Argon с лимитом вывода в 1 миллион токенов для автономной кибербезопасности и разработки кодовой базы Source: TechNewsList (https://technewslist.com) Canonical URL: https://technewslist.com/ru/article/google-deepmind-gemini-4-argon-million-token-cybersecurity-2026-10-03-night-ru Section: AI (https://technewslist.com/ru/ai) Author: TechNewsList Language: ru Published: 2026-10-03T17:36:53.489+00:00 Updated: 2026-10-03T17:36:53.684417+00:00 > Google DeepMind представила Gemini 4 Argon, специализированную пограничную архитектуру с беспрецедентным окном генерации в 1 миллион токенов, оптимизированным для автоматического рефакторинга кодовой базы и устранения уязвимостей. ## TL;DR - Google DeepMind представила Gemini 4 Argon 2 октября 2026 года, что стало первой архитектурой поколения Gemini 4. - Модель имеет беспрецедентный лимит генерации токенов в 1 миллион для сложных сквозных траекторий выполнения. - Gemini 4 Argon набрал рекордные 77,9 процента в реальном тесте разработки программного обеспечения DeepSWE v1.1. - В тестировании кибербезопасности архитектура заняла первое место на CWE-bench v1 с 68-процентным показателем автоматического исправления ошибок. - Первоначально доступ ограничен доверенными корпоративными защитниками в рамках программы Google Fairwind, чтобы обеспечить безопасное оперативное развертывание. ## Key points - Окно вывода на 1 миллион токенов позволяет модели перезаписывать полные репозитории программного обеспечения без усечения контекста. - DeepMind устранил стандартные препятствия для защитного выравнивания для проверенных партнеров по кибербезопасности, проводящих авторизованное тестирование на проникновение. - Результаты оценки демонстрируют революционную производительность в разрешении многофайловых зависимостей и автоматическом синтезе ошибок. - В этой архитектуре представлены специализированные пути обучения с подкреплением, специально настроенные для формальной проверки программного обеспечения. - Коммерческое внедрение будет распространено на подписчиков Google AI Ultra и корпоративных уровней Vertex API после проверки безопасности. ## Что произошло 2 октября 2026 года компания Google DeepMind представила Gemini 4 Argon, первую модель в серии фундаментальных архитектур четвертого поколения. Разработанный специально для разработки сложного программного обеспечения и анализа кибербезопасности в целях нападения и защиты, Argon принципиально отличается от потребительских чат-ботов общего назначения. Вместо того, чтобы сосредотачиваться исключительно на интерактивном диалоговом диалоге, DeepMind разработала систему для выполнения глубоких, многочасовых технических рассуждений в огромных корпоративных репозиториях программного обеспечения. Определяющим техническим прорывом Gemini 4 Argon является предел генерации 1 миллиона токенов. Хотя предыдущие модели Frontier поддерживали обширные окна входного контекста, генерация выходных данных обычно оставалась ограниченной от 8 000 до 64 000 токенов, что вынуждало разработчиков разбивать сложные миграции на хрупкие промежуточные этапы. Argon устраняет это структурное узкое место, позволяя автономным рабочим процессам проверять тысячи исходных файлов, синтезировать структурные зависимости и создавать целые многоядерные программные системы в одной детерминированной последовательности генерации. Оценочные тесты, опубликованные вместе с объявлением, демонстрируют превосходную производительность при выполнении стандартных инженерных задач. В тесте DeepSWE v1.1, который оценивает решение реальных проблем в базах кода с открытым исходным кодом, Gemini 4 Argon установил новый современный показатель — 77,9 процента. В оценках кибербезопасности модель заняла первое место на CWE-bench v1, успешно выявив, проверив и создав проверенные исправления для 68 процентов сложных уязвимостей Common Weakness Enumeration. ## Почему это важно Способность производить до 1 миллиона токенов когерентного вывода знаменует собой поворотный момент в разработке автономного программного обеспечения. Крупномасштабные корпоративные миграции, такие как преобразование устаревших корпоративных кодовых баз в языки, безопасные для памяти или рефакторинг монолитной архитектуры в распределенные микросервисы, ранее выходили за пределы непрерывного горизонта рассуждений автоматизированных агентов ИИ. Разработчики были вынуждены организовывать сотни взаимозависимых вызовов подсказок, создавая каскадные режимы сбоя при потере промежуточного контекста. С помощью Argon группы системных инженеров могут предоставить полную спецификацию архитектуры программного обеспечения и получить полные, готовые к компиляции деревья проектов с неповрежденными наборами тестов, декларациями зависимостей и документацией. Эта возможность преобразует производительность разработчиков от детального автозаполнения кода к синтезу системы на макроуровне, фундаментально меняя способы обслуживания инфраструктуры корпоративными инженерными организациями. ![Внешние переходы комплекса Googleplex, в котором расположены исследовательские группы искусственного интеллекта и группы разработки программного обеспечения.](https://rkhynbcsbnkkcwgexzwg.supabase.co/storage/v1/object/public/media/api/1791047602441-s4yjlv-google-deepmind-gemini-4-argon-million-token-cybersecurity-2026-10-03-night-inside-1-25171ec366.webp) В сфере кибербезопасности Argon решает проблему растущего дефицита средств защиты, с которым сталкиваются современные операторы инфраструктуры. По мере распространения инструментов автоматизированной эксплуатации, группам реагирования на человеческую безопасность приходится проверять миллионы строк проприетарного кода на наличие уязвимостей нулевого дня. Argon предоставляет командам защиты автоматизированный механизм анализа кода, способный анализировать все ядра операционной системы, выявлять недостатки безопасности памяти и синтезировать проверенные средства защиты на двоичном уровне до того, как враждебные субъекты обнаружат возможности для атак. ## Технические детали В архитектурном отношении Gemini 4 Argon использует усовершенствованную, разреженную, смешанную экспертную основу-трансформер в сочетании с усовершенствованным кэшем периодического внимания. Расширенная траектория вывода в 1 миллион токенов поддерживается за счет новых алгоритмов динамического сжатия KV-кэша, которые сохраняют семантическую согласованность на больших расстояниях, не требуя экспоненциального масштабирования памяти графического процессора. Во время генерации модель поддерживает непрерывный граф зависимостей ранее созданных структур кода, гарантируя, что привязки переменных, сигнатуры функций и семантика распределения памяти остаются строго действительными для выходных данных из сотен тысяч токенов. DeepMind обучил модель, используя специализированное обучение с подкреплением и формальные среды проверки. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на обратную связь на естественном языке или рейтинги предпочтений людей, Argon обучался в изолированных «песочницах» выполнения, где сгенерированный код немедленно подвергался статическим анализаторам, механизмам символьного выполнения и автоматизированным средствам запуска тестов. Награды были напрямую связаны с успешной компиляцией, отсутствием нарушений памяти во время выполнения и прохождением матриц интеграционных тестов. ![Комплекс штаб-квартиры Google в Кремниевой долине, управляющий партнерской программой Fairwind и конвейерами развертывания моделей.](https://rkhynbcsbnkkcwgexzwg.supabase.co/storage/v1/object/public/media/api/1791047608692-emk15s-google-deepmind-gemini-4-argon-million-token-cybersecurity-2026-10-03-night-inside-2-7012dbe127.webp) Чтобы сбалансировать безопасность и обороноспособность, Google создал программу Fairwind. В рамках этой закрытой структуры Gemini 4 Argon изначально развертывается без традиционных фильтров кибербезопасности исключительно для аккредитованных организаций по обеспечению безопасности, операторов критической инфраструктуры и доверенных облачных партнеров. Этот неограниченный защитный доступ позволяет аналитикам кибербезопасности обнаруживать сложные, многоэтапные цепочки эксплойтов, которые обычно блокируются обычными фильтрами безопасности потребительского контента. ## Влияние на рынок и отрасль Запуск Gemini 4 Argon усиливает конкурентное давление в корпоративном облаке и экосистеме инструментов для разработчиков. Конкуренты, предоставляющие агенты разработчиков, включая Microsoft, Anthropic и независимые платформы кодирования, теперь должны считаться с архитектурой, способной обрабатывать и генерировать полные базы кода в масштабе, на порядок превышающем ограничения предыдущего поколения. Поставщики корпоративного программного обеспечения могут получить значительную выгоду от автоматического устранения технической задолженности. Организации, поддерживающие массивные устаревшие кодовые базы COBOL, C++ или Java, могут автоматизировать инициативы по миграции с высоким уровнем риска, которые ранее требовали десятков миллионов долларов на консультации и годы ручного рефакторинга. В то же время этот релиз сигнализирует об ускоряющемся переходе к специализированным передовым моделям. Отделив Argon от интерфейсов потребительского чата общего назначения, Google DeepMind признал, что важные технические области требуют специализированных архитектур рассуждений, оптимизированных для строгой формальной логики, детерминированного синтаксиса и неограниченной пропускной способности токенов. ## За чем следить дальше В следующем квартале Google планирует расширить число партнеров Fairwind и опубликовать проверенные тематические исследования с подробным описанием производительности корпоративной миграции и показателей защитного устранения уязвимостей. Наблюдатели за безопасностью будут внимательно следить за тем, не попадают ли какие-либо неограниченные возможности за пределы проверенных оборонительных периметров в руки злоумышленников. Разработчики будут следить за объявлениями Google Cloud о ценах на Vertex AI API и уровнях приема контекста для Gemini 4 Argon. Стоимость вычислений для генерации выходных данных в миллионах токенов будет определять, насколько быстро инженерные группы среднего рынка смогут адаптировать архитектуру для повседневных конвейеров непрерывной интеграции. Наконец, внимание отрасли переключается на ожидаемые передовые реакции со стороны конкурирующих лабораторий. Поскольку модели конкурентов готовят выпуски следующего этапа, порог вывода в 1 миллион токенов, установленный Argon, станет эталонным стандартом для разработки производственного агентского программного обеспечения. ## Источники * [Google DeepMind Research](https://deepmind.google/technologies/gemini/gemini-4-argon-technical-report/) — официальный технический обзор, охватывающий ограничения на генерацию токенов 1M, тесты DeepSWE v1.1 и проверку безопасности Fairwind. * [Ars Technica](https://arstechnica.com/information-technology/2026/10/google-deepmind-previews-gemini-4-argon-for-cyber-defense/) — независимый отчет, анализирующий производительность Gemini 4 Argon на SWE-bench, тестах исправления CWE и защитном управлении доступом. * [The Register](https://www.theregister.com/2026/10/02/google_gemini_4_argon_security/) — технический анализ программы развертывания Fairwind, проверка доверенных защитников и неограниченные возможности анализа уязвимостей. Mentions: Гугл ДипМайнд, Программа Фэйрвинд, DeepSWE, CWE-скамейка, Вид на горы ## Sources - [Исследование Google DeepMind](https://deepmind.google/technologies/gemini/gemini-4-argon-technical-report/) - [Арс Техника](https://arstechnica.com/information-technology/2026/10/google-deepmind-previews-gemini-4-argon-for-cyber-defense/) - [Регистр](https://www.theregister.com/2026/10/02/google_gemini_4_argon_security/)