Gemini 4 Argon появилась в Google Antigravity для подписчиков AI Pro и AI Ultra

Google начала внедрять Gemini 4 Argon в Antigravity — инструмент для написания кода и создания приложений с помощью ИИ. Argon — последняя флагманская модель компании: её анонсировали в конце сентября, а к пользователям она широко пришла на этой неделе. О поддержке в Antigravity Google объявила тогда же, и теперь модель уже доступна подписчикам тарифов AI Pro и AI Ultra.

Сама Google описывает Antigravity как платформу агентной разработки, где ИИ и агенты помогают программировать. В компании подчёркивают, что Argon «создана для решения самых сложных задач». Для неё действует отдельная недельная квота, не связанная с существующей квотой Gemini 3.8 Flash, так что можно выбирать модель под конкретную задачу.

Что Argon сделала внутри Google

Компания привела примеры того, как модель использовали в своих командах:

• Оптимизация комментариев YouTube. Нагрузку на CPU фронтенда комментариев удалось снизить вдвое. Анализ производственных профилей показал, что почти 45% серверных затрат приходилось на избыточный рендеринг эмодзи. После 12 точечных оптимизаций задержка загрузки комментариев на сервере упала на 30 мс, а сквозная задержка на клиенте — на 20 мс.
• Отладка симулятора дронов Wing. Модель разбирала физику и математику, а не только структуру кода, и предложила 18 улучшений в аэродинамике, силовой установке и динамике конструкции.
• Разбор очереди багов. Из 134 открытых отчётов агенты менее чем за 3 часа закрыли 97 устаревших или дублирующихся, подтвердив это историей коммитов. Очередь сократилась на 72,4%, а оставшиеся 37 распределили по владельцам.
• Миграция устаревшего кода. Научный код на Fortran переписали на Rust. Производительность выросла в 1,8 раза, плюс появилась безопасность памяти.
• Аудит безопасности. Изучив, как права доступа работают во время выполнения, Argon нашла четыре критические уязвимости. Две предыдущие передовые модели, проверявшие тот же код, не нашли ни одной.

Рабочие процессы вне разработки

• Поддержка. Модель пакетно обрабатывает десятки обращений дежурной смены: сортирует, ищет причины в коде и логах, предлагает исправления и готовит ответы для утверждения человеком. Это освобождает 2–3 часа за смену.
• Локализация сайта. Сотни страниц документации для разработчиков перевели на 17 языков за несколько часов вместо нескольких недель; люди занимались только проверкой качества.
• Аналитика дата-центров. Конвейер аналитики парка дата-центров Google на 3200 строк (Python, SQL и дашборды) довели до продакшена за несколько дней.
• Оценка потенциальных клиентов. Автоматизированный процесс для менеджера по рекламным продажам сократил время исследования на 90% и экономит более 10 часов в неделю.
• Финансовое планирование. С помощью плагинов финансовый руководитель провёл сверки, контроль бюджета, извлечение данных из договоров и ежедневные брифинги в 80 процессах. За семь рабочих дней 15,5 часа человеческого руководства дали около 335 часов эквивалентной проверенной работы — более восьми недель ручного труда.

Все цифры приведены самой Google и получены в её внутренних проектах, независимой проверки пока нет.