Google выпустила Gemini 4 Argon с физическим движком и миллионным контекстом

Скомканный лист бумаги на столе, карандашный набросок робота и пара пометок от руки — через несколько минут этот рисунок превращается в готовую симуляцию в MuJoCo, где виртуальный гуманоид Apollo 2 сбивает блочную башню точно рассчитанным броском. Google выкатила флагманскую Gemini 4 Argon, и главное в ней вовсе не абстрактные бенчмарки. Модель научилась понимать физику реального мира, рассчитывать кинематику механизмов и переносить сырое видео прямо в трехмерную симуляцию без ручной расстановки костей и коллизий.

В основе Argon лежит унифицированное контекстное окно на миллион токенов, причем этот же миллион доступен и на выводе. Это значит, что нейросеть способна простроить цепочку рассуждений длиной более ста тысяч токенов за один непрерывный проход, не теряя нить логики и не сбиваясь на галлюцинации. Разработчики позиционируют новинку как прямого соперника системам Astra, Fable и линейке Opus, подтверждая амбиции первым местом в комплексном экономическом рейтинге Vals Index.

Физика, роботы и видео в симуляцию

Для тех, кто работает с трехмерной графикой, симуляциями и инженерией, здесь спрятан самый интригующий пласт. На бенчмарке пространственного восприятия в 3D-среде Embodied Reasoning (ERQA) модель набрала 87%, обойдя всех актуальных конкурентов. Google заявляет четыре направления работы с физическим миром: прямое управление роботами через физический движок MuJoCo, реконструкция Real2Sim, семантическая разметка данных и самообучение через симуляцию.

• Четвероногая платформа Boston Dynamics Spot: модель рассчитывает баланс корпуса на трех лапах, пока манипулятор подбирает банку из-под газировки и отправляет ее в мусорный бак с механической педалью.
• Пайплайн Video-to-Sim-to-Real: разобрав обычное видео бросков в уличной игре корнхол, нейросеть построила физическую симуляцию траекторий для гуманоида Apptronik Apollo, после чего железный робот в реальности поразил мишень семь раз подряд.
• Перенос моторики: эгоцентрическое видео с действиями человека модель переводит в симуляцию с 76-степенным гуманоидом и 22-степенными кистями рук на частоте 500 Гц.
• Двуручные манипуляторы: комплекс ALOHA 2 разобрал 136-секундную запись складывания оригами на четыре иерархических уровня (от общей цели до контроля брака), а Franka FR3 решил классическую головоломку с двенадцатью шарами на весах Роберваля по стереокартинке с камер.
• Бесшовное управление: в видео-модели мира Gemini Omni система переставляет плитки Scrabble в слово A-R-G-O-N по текстовым подсказкам и таймкодам.

Большой код и миллионы строк

В плане чистой разработки модель тоже нагрузили масштабными задачами. В кодовой базе Chromium объемом сорок миллионов строк команда Google Chrome с помощью Argon за пару недель отделила логику веб-страниц от устаревшего системного каталога размером около шести миллионов строк — вручную такой рефакторинг занял бы месяцы. В репозитории ADK для Python холодный импорт ускорился на 21%, а подготовка сессий сократилась на 40%. Инференс на платформе vLLM для Gemma 4 E2B на чипе A100 разогнали в 2,85 раза — пропускная способность взлетела с 37 900 до более чем 108 000 токенов в секунду с абсолютным паритетом результатов. Попутно модель помогла мигрировать семьсот обучающих лабораторий Google Skills, сохранив команде 955 рабочих часов.

В тестах на поиск и исправление уязвимостей CWE-Bench модель разделила первое место с результатом 68%, а уровень успешных атак через внедрение косвенных промптов (тест Gray Swan IPI) удалось уронить до крошечных 0,7%.

Где пробовать и сколько это стоит

Модель уже раскатывают в экосистеме GitHub Copilot — релиз состоялся 13 октября 2026 года. Ее подключили для тарифов Pro+, Max, Business и Enterprise, поддержав среды Visual Studio Code, Visual Studio, Xcode, Eclipse, JetBrains IDEs, а также Copilot CLI и специализированного агента Copilot. Модель сама прогоняет граничные тесты написанного кода перед отправкой ответа.

В десктопном приложении Gemini для macOS появился встроенный агентский редактор Google Antigravity с фоновым режимом задач и поддержкой более чем сорока внешних сервисов, среди которых заявлены Adobe и Shopify. Для исследователей действует отдельная программа: 10 000 ученых получат полугодовой бесплатный доступ к платформе Antigravity.

Для разработчиков через API в Google AI Studio и платформе Gemini установлена сетка: $2 за один миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. Кэшированный контекст на входе обойдется на 95% дешевле. При этом Google связала подписки Gemini с балансом в AI Studio:

Нас подкупило то, как уверенно Argon стирает границу между грубым визуальным концептом и рабочей механикой. Когда набросок от руки или короткое телефонное видео без калибровки превращаются в математически достоверную физическую сцену за считанные минуты, продакшен получает принципиально другой инструмент для раскадровок и превизов. Похоже, чертить физику вручную скоро станет дурным тоном.