Gemini 4 Argon уже оптимизирует инфраструктуру Google и переписывает код
Google представила Gemini 4 Argon — новую фронтирную модель, ориентированную на продолжительные агентные задачи. В компании рассчитывают применять её для программирования, корпоративной аналитики, финансовых и юридических исследований, а также в сфере кибербезопасности.
В отличие от сценариев, где модель отвечает на отдельные запросы, Argon может последовательно выполнять многошаговую работу. Агент анализирует код или данные, запускает тесты, вносит изменения, проверяет результат и повторяет цикл, сохраняя контекст задачи на протяжении длительного времени.
Оптимизация памяти в инфраструктуре Google
Google уже использует Argon в собственных инженерных проектах. Агенты модели нашли способы оптимизировать использование памяти в инфраструктуре компании. После внедрения этих изменений удалось освободить более 300 TiB оперативной памяти.
Потенциальный эффект от найденных оптимизаций Google оценивает ещё выше — в диапазоне от 500 TiB до 1 PiB. В исходных материалах не уточняется, на каких именно системах проводились изменения, однако компания рассматривает результат как пример практического применения модели внутри своей инфраструктуры.
Перенос кода с C/C++ на Rust
Другим направлением работы стала миграция программного кода на Rust. Argon помогала переносить проекты с C и C++, включая кодовую базу Fuchsia Zircon объёмом более 800 тысяч строк.
Отдельный эксперимент провели с SIMD-кодом видеодекодера libgav1. Речь шла примерно о 32 тысячах строк. После серии оптимизаций версия на Rust, по данным Google, показала результат в 2,7 раза выше предыдущего порта по скорости работы.
Для подобных сценариев Gemini 4 Argon получила возможность генерировать до 1 млн выходных токенов. Большой лимит должен позволять модели удерживать длинную траекторию выполнения: от изучения крупной кодовой базы и разработки изменений до запуска проверок и повторной доработки без постоянного сброса задачи.
