Gemini 4 Argon 本日より、開発者および企業向けにAPI経由で世界中で利用可能になりました。 AI Studio および Geminiプラットフォーム、そのために Google AI Ultraの契約者 で Google Antigravity「、およびGoogle AI UltraとProの加入者は」 Geminiアプリ および 検索のAI Mode.
Argonは、コーディング、金融、法務、サイバーセキュリティ、科学などを含む幅広い領域における複雑な実世界のタスクでの深い作業に優れています。複数ステップのタスクにおけるその深さと精度により、Argonは以下において他のフロンティアモデルを上回る性能を発揮します。 各分野にわたるベンチマーク、その中で第1位にランクインした Valsインデックス、金融、コーディング、法務、税務業務などの重要な経済分野におけるモデルのパフォーマンスを測定するものです。
このモデルは本日、 初回特価 1 入力トークン百万あたり2ドル、出力トークン百万あたり10ドル（キャッシュされた入力トークンは95%オフ）。
Google社内、企業、そして研究コミュニティのチームは、すでにArgonを活用してさまざまな分野で大きな成果を上げています。
- 大規模なコードベースのリファクタリングや最適化といった重大なエンジニアリング課題の解決
- 法務、金融、科学などの分野にわたるビジネスワークフローの最適化
- 重大なサイバーセキュリティの脆弱性の発見と修正
- 量子コンピューティング、核融合、ライフサイエンスにおける新たなブレークスルーの実現
複雑なエンジニアリングタスクの解決
Googleでは、最も難しいエンジニアリングの課題にArgonを活用してきました。ここ数週間、ソフトウェアエンジニアはかつてない速度で高品質なコードを出荷しています。Antigravity上のArgonにより、チームはエージェントによるコード提出を35%以上増加させると同時に、コードのロールバックを約3分の1削減しました。
- Chromeにおけるブラウザ機能コードの整理: Argonは、Chromiumの4,000万行のコードベース内に含まれる約600万行のブラウザ機能レガシーフォルダから、コアのウェブページ処理をChromeチームが分離する手助けをしました。 きれいなコード変更を一度に複数パイプライン処理することで、Argonはチームが数百のファイルにわたるアーキテクチャのリファクタリングを完了し、数か月かかる作業を数週間で仕上げる手助けをしました。Chromeの世界中の数十億人のユーザーにとって、これによりライブのウェブページをタブ、サイドパネル、フローティングウィンドウ間で再読み込みなしに滑らかに移動できるようになり、ブラウザのクラッシュのカテゴリ全体が解消されます。
- 本番環境のPythonコードベースを数時間で最適化: AntigravityのArgonは、Googleのオープンソースである Agent Development Kit (ADK)のチーム、エンタープライズエージェントを動かすフレームワークの開発チームが、パフォーマンスエンジニアリングをさらに推し進める手助けをしています。チームはArgonに .agents/skills のルールブックと、既存のアプリを壊さずにフレームワークのオーバーヘッドを排除するという1段落の目標を与えました。Argonは一晩自律的に作業し、最適化を見つけ出しました。これらは google/adk-pythonに現在反映されているもので、長いセッションでメモリ内のセッション準備時間を40%削減し、コールドインポートを21%高速化しました。詳しくは エンジニアリング詳細解説 をお読みください。
- 量子化学オープンソースパッケージの最適化: xTB(Semiempirical Extended Tight-Binding)は、分子向けの最も引用されているオープンソースの量子化学パッケージの1つです。科学者はこれを使って分子の3D形状を予測したり、大量の薬剤や材料の候補をスクリーニングしたりしています。AntigravityのArgonを使い、当社の研究者はxTBの分子構造予測を最大2.3倍、コンフォマー探索を1.8倍高速化しました。これらの変更はGitHubの公式 xTBリポジトリにコントリビュートされています.
- オープンなGemmaモデルをほぼ3倍高速化: Argonを使用し、vLLM経由でA100上においてエンドツーエンドで2.85倍の推論高速化を達成しました(Gemma 4 E2Bでスループットを1秒あたり約37,900トークンから108,000トークン超へ加速)。トークンの完全な一致率100%、品質低下ゼロで、通常なら数か月かかる工程をわずか数日で実現しました。詳細な変更点については、 アップストリームのプルリクエスト (アテンションチューニングから推測的デコードまでのあらゆる最適化)をご覧ください。
- 複雑な3Dビジュアライゼーションの実現: Argonは、以前のGeminiモデルと比較して、空間推論、数学的精度、ビジュアルコーディングにおいて大幅な向上をもたらします。/goal などのスラッシュコマンドを使用し、Antigravityでカスタムスキルによるマルチエージェントループを促すことで、GooglerたちはArgonを使って、複雑な3Dビジュアライゼーション、高精細なゲーム、インタラクティブなアニメーションを、ブラウザで直接レンダリング可能なバニラコードでプロトタイピングしています。
Argonは、Antigravityのマルチエージェントによるビジュアル批評ループを用いて、非常に精細なパゴダ(仏塔)のモデルを構築しました。このモデルは、Blenderにおいて、フォトリアルな建築、植生、ライティングを備えた複数建物からなる寺院複合体を自律的に造形しました。
Argonは、Antigravityのマルチエージェントループを使用して、実在のデスクの写真を遊べるミニチュアレーシングゲームに変換しました。デスク上のオブジェクト、部屋、レーストラックはBlender MCPでモデリングと衝突判定が行われ、Nano Bananaでテクスチャが施され、Gemini Omni Flashによる物理演算、カスタムシェーダー、車のエンジン音がThree.jsで組み込まれました。 今すぐ試す Google AI Studioで。
Antigravity上のArgonは、マルチエージェントによるビジュアル批評ループを用いてPythonスクリプトを作成し、複雑な3Dゲームを手続き的に造形、リグ設定、アニメーション化、PBRベイクし、その後、GLSLシェーダー、破壊物理、シングルプレイヤーAIとともにThree.jsでWeb向けに組み込みました。 今すぐ試す Google AI Studioで。
外部ライブラリゼロ、100%純粋なPythonで、Argonは独自の3Dレイトレーシングエンジンにカスタムビデオツールとオーディオミキサーを備え、陽光差し込む図書館をゼロから構築・記録し、Gemini 3.8 TTSのナレーションとLyria 3.5による音楽とともに、この動画を生成、ナレーション、編集しました。 ソースコードを表示.
Antigravityで1枚のNano Banana画像を出発点として、Argonは自律ループでBlender MCPを駆動し、カメラグリッドの整合、ゴシック建築の造形、音響反応ライティングの段取りを行い、完成した3Dシーンを作り上げます。
重要なビジネスおよび専門職のワークフローの変革
Argonは、法務、金融、科学、コーディングにおけるフロンティアレベルの推論、深い視覚認識、拡張されたドメイン知識、より強力な文章力を組み合わせ、ハイステークスな専門職ワークフローを支援します。明確にコミュニケーションを取り、ユーザーを常に状況に置き、これまでのどのGeminiモデルよりもスタイル指示に的確に従います。Argonはより直接的に、より少ない留保で質問に回答し、必要以上に繰り返さず、応答全体を通して陳腐な表現を避けます。
アーリーアクセスプログラムに参加しているエンタープライズ顧客やスタートアップは、すでにArgonで大きな成果を上げています。
高度な推論とマルチモーダル能力を厳密なグラウンディングを維持しながら活用し、Argonは深いマルチモーダル文書理解、縦断的データ分析、インタラクティブな分析サンドボックスで優れた性能を発揮します。
Argonが約50 GBの航空LiDARスキャン、GISの部屋ベクトル、議会図書館のCAD図面、NPSアーカイブを統合し、チャコキャニオンの3Dモデルを再構築して、断片化した考古学的記録を探索可能なデジタル遺産サイトへと変える様子をご覧ください。 今すぐ試す Google AI Studioで。
Geminiアプリでは、Argonがプロジェクトの文脈が詰まった非構造化フォルダを、カスタムスキルを使って顧客向けの整った提案デッキに整形します。その後、Geminiがデッキのドラフトを作成して顧客にメールで送信するとともに、今後の incoming な顧客リクエストすべてに対応する自動化ワークフローをスケジュール済みタスクとして作成します。
Argonが3つのオープンソースリポジトリからデータを統合し、解剖学的レイヤーをめくり、臨床メタデータを調べ、人体の3D探索の中でバイオメカニクスを発火できる医療学習ツールを構築する様子をご覧ください。
Gemini macOSアプリでAntigravityを使用するArgonは、Nano Bananaでソファの新しい脚のデザイン反復を生成し、その1つについて3Dプリント可能なファイルを生成します。寸法のスケッチとソファの写真から出発し、Argonはソファに合う正しいサイズでモデルを構築します。
Isomorphic Labsでは、チームが薬物発見・設計の研究ワークフローを加速するパートナーとしてArgonを活用しています。Argonは複雑なPDFや特許を迅速に統合して関連情報を抽出でき、通常数週間かかる工程を数時間に短縮します。
研究者やドメインエキスパートとともに現実世界へのインパクトを加速
研究者、エンジニア、セキュリティ専門家は、すでにArgonを使ってサイバー防御、科学、数学、ロボティクスの限界を押し広げています。Argonは、サイバー防御者や研究者が仮説を検証し、重要なコードベースや形式的証明を自律的に監査し、微妙なゼロデイ脆弱性やロジックの欠陥を検出するのに役立っています。
最先端のサイバー能力を、より多くの信頼された防御者へ
本日より、さらに数百の Fairwind Program パートナーへの展開を開始します。
Wiz は、公共の利益のために重要インフラを無償で保護する"Scan for Good" イニシアチブですでにArgonを活用しています。このモデルへの早期アクセスを通じて、Wizは複数の重要な分野においてArgonの実際の効果を実証しました。
- 機密性の高い政府データの保護: 長年続くサイバーレジリエンス・プログラムの一環として、ある連邦機関との協力のもと、Argonは機密データや政府インフラを晒すおそれのあるギャップを予防的に特定し、修正するのに貢献しました。この取り組みは、重要なセキュリティ分野の開発詳細の漏えいや専門モデルへの不正アクセスの防止に役立ちました。
- 重要な医療インフラの保護: Wizはまた、Argonを使って不可欠な医療インフラを保護しました。複雑な脆弱性を連鎖させることで、このモデルはチームがマスターキーを露出させ管理者アクセスを可能にする公開ファイルダウンロード・バイパスを発見し、迅速に修正する助けとなりました。Argonは脆弱性の特定にとどまらず、何十万人分もの個人患者記録を予防的に保護しました。
新たな科学のブレークスルーの実現
Argonはすでに科学界全体で実際の影響を及ぼしており、複数の分野の科学者や専門家による新規の発見を可能にしています。
- 量子コンピューティング: Argonは、量子誤り訂正とアルゴリズム設計の両面における研究の進展を加速するのに役立っています。誤りデコーダーが量子ハードウェアにリアルタイムで追いつけるようにするため、ArgonはML量子誤り訂正デコーダーである AlphaQubitの内部版を、高度に最適化された単一のハードウェアカーネルへと変換し、推論スループットをほぼ2倍にしました。これにより、より大規模で高性能なモデルを展開し、より大きな量子デバイスへスケールしつつ、厳格なリアルタイム閾値を満たし続けることができます。また、Argonは量子サブルーチンの時空間コストの削減にも取り組んでいます。最近の量子シミュレーション・アルゴリズムの構成要素であるarcsinについて、Argonが書きLeanで形式検証された実装は、公開されている量子CORDICベースラインと比較して時空間コストを100倍以上削減し、最適化された量子回路の標準ライブラリに向けた一歩となっています。
- 核融合: ステラレーターは極めて複雑な装置であり、無限のクリーンな核融合エネルギーの有力候補ですが、その3D磁場の最適化は難しいことで有名です。1967年以来、「Gradの予想」として知られる長年の仮説は、これらの磁場に対する厳密な数学的解を見つけることは不可能であると想定されてきましたが、その後、Matt Landreman教授(メリーランド大学)らによる反例が見つかりました。今回、GoogleのチームがLandreman教授とともに、 Gradの予想へのより広範な反例のクラスを発見しました。これらの新しい解は、核融合コミュニティに、ステラレーター・シミュレーション・コードを検証するための信頼性の高いベンチマークを提供します。シミュレーション・コードは将来の設計にとって貴重なツールです。
- 希少疾患研究: Gamow Labsの研究者たちは、Argonを使って、希少な発達性肺疾患を持つ新生児の匿名化されたゲノムを解析しました。ある症例では、Argonが日常的なソフトウェアが何年も見逃していた染色体再配列を特定し、なぜ検出されなかったのかを説明しました。実際の臨床データと実験データに基づくGamow Labsの非公開評価セットにおいて、Argonは RareBench (希少疾患診断の支援で57%)と LabBench (ウェットラボ推論で52.2%)で首位を獲得しました。これらの進展は、希少な疾患に直面する家族へのより迅速な診断につながります。詳細は ブログ 2 をご覧ください。
- 酵素設計: 正確な反応性を持つ酵素を設計することは非常に時間がかかり、多くの場合、数ヶ月にわたる専用のモデル調整と候補スクリーニングが必要です。セリンエステラーゼは標的分子のエステル結合を切断する酵素のクラスで、リサイクル、医薬品、バイオ燃料、洗剤の製造に広く使われています。当社の科学者たちはArgonと協力してセリンエステラーゼを設計し、エステル結合が切断されると紫外線下で発光するベンチマーク分子4MU-acetateを標的としました。Argonは数時間のうちに関連データを収集し、モデル調整を行い、複数の生化学に着想を得たフィルターを特定して、最終的に5つの新規設計に到達しました。その後の実験室テストにより、これらの設計全体で堅牢な触媒活性が確認されました。このように迅速かつ容易に酵素を生成できたことは、バイオマニュファクチャリング、グリーンケミストリー、創薬などの分野における酵素工学の急速な加速の可能性を示しています。
研究のペースをさらに前進させるため、適格性、容量、選考の条件を満たす科学者10,000人に、Google Antigravityの最高利用tierを6ヶ月間無料で提供します(随時オンボーディング)。応募は 利用開始.
ロボティクス開発の加速
高度な視覚-意味推論、深い物理的理解、そして自律的なコード生成を統合することで、Argon はロボティクススタック全体にわたる新たなワークフローを解き放ち、物理AGIへの進展を加速させます。この能力の飛躍は、Argon の次のパフォーマンスにも表れています。 身体的推論(ERQA)ベンチマーク3D環境における物理的・空間的な問題を理解し解決するモデルの能力を試験するものであり、純粋な推論に頼ることでArgonは他のすべてのフロンティアモデルを上回り、87%のスコアを達成しました。
これらの能力の実演として、私たちはArgonが単に見ているだけで分布外の身体的スキルを学習できるかをテストしました。社内テストでは、Argonは人間がコーンホールをする生の動画を見て、環境の空間座標をマッピングし、必要な全身の関節動作を計算しました。その後、自律的にシミュレーションコードを構築しました。転送された際に Apptronikの Apolloヒューマノイドは、実世界での試験でロボットが素早く7連続シュートを決めました。
この「Video-to-Sim-to-Real」パイプラインは、数週間かかる手動のシミュレーションモデリングを数時間に圧縮し、普通の動画をロボティクスのためのスケーラブルで無限のトレーニンググラウンドへと変えます。この技術がロボティクス開発のスピードをどう加速させるかについては、こちらをご覧ください。 私たちの開発者ブログ.
Argonを責任を持って安全に開発する
安全性とセキュリティは、Googleにおけるモデル開発の基盤です。Argonは非常に高性能なモデルであるため、特定のモデル能力と安全対策の測定について、さまざまなサードパーティのパートナーと協力しました。Gemini 4 Argonは、これまでで最も包括的な安全性・セキュリティスタックを体現しています。
- 誤用・ジェイルブレイクへの防御: 同じコーディング能力や科学的能力は、病院のソフトウェアへのパッチ適用やバイオエンジニアリングの加速に役立つ一方で、悪意あるアクターへの強力な防御策も必要とします。私たちのFrontier Safety Frameworkの下で、複数の領域にわたってArgonの強化された能力を評価し、ジェイルブレイク耐性、モニタリング、および執行を組み合わせた多層防御スタックを導入しました。これにより頑健性が大幅に向上しました。たとえば、外部のバイオレッドチーミングでは、テスト対象のバイオサブタスクの1%未満しか突破できませんでした。さらに、悪用コードの作成から危険な生物学的物質の取り扱いの支援まで、危険なリクエストに関して、Argonは以前のモデルよりも有害なリクエストに応じない能力が大幅に向上しています。モデルのストレステストを目的とした敵対的データセットでは、違反が約2分の1に減少しました。これも以前のGeminiモデルより大幅に優れた結果です。
- エージェントのアラインメントとリアルタイム監視: エージェントがより有能な問題解決者になるにつれ、権限エラーやテストの失敗といった行き詰まりに直面した際に、許可されていない近道をしてまでタスクを完了しようとしすぎないようにすることが必要になります。
- まず、Argonにシステムの境界を尊重すること、否定的な調査結果を正直に報告すること、そして不可逆な手順を実行する前に人間の確認を求めて一時停止することを訓練しました。モデルに隠す動機が存在しないコーディングベンチマークでは、近道を試みる挙動はGemini 4 Argonでわずか2%まで減少し、これは従来のGeminiモデルと比較して当社の最高のパフォーマンスとなりました。
- 第二に、多層防御の一環として、エージェントの段階ごとの推論と行動を読み取り、意図しない回避策をリアルタイムで検出・遮断する自動化されたミスアライメントモニターを構築しました。このモニターは、内部展開、能力評価、強化学習のトレーニング実行全体で使用しました。その際、訓練中にモデルの思考にペナルティを与えることは厳密に避け、その推論が透明で監視可能な状態を保つようにしました。
- プロンプトインジェクション耐性: エージェントがウェブページを閲覧したり、メールを読んだり、コードを調べたりする際に、そのタスクを乗っ取るよう設計された隠れた悪意ある指示に遭遇することがあります。敵対的学習と自動化されたレッドチーミングを通じて、ArgonはGray SwanのIndirect Prompt Injection（IPI）ベンチマークで首位に立ち、15件の適応型攻撃の試みに対する攻撃成功率を0.7%まで引き下げました。
詳細については、以下をご覧ください。 Gemini 4 Argon モデルカード。
今すぐ始めましょう
Argon は、高度に複雑な科学、コーディング、エージェント型の問題を解決するために、より長く、より強力に動作します。これは、Gemini API 経由で提供される業界最高水準の 1M の統合入出力トークン上限によって実現されています。詳細については、ドキュメントをお読みください。 開発者 および 企業 新しい継続プロトコルについて学び、お客様のニーズに合った適切なセットアップをご確認ください。Argonは本日、世界中で展開されます:
- 開発者向け: Gemini API の有料ティアで構築でき、Google AI Ultra の加入者であれば、Google Antigravity、AI Studio、Android Studio で試すことができます。
- 企業向け: Gemini for business、API、Google Antigravityでお試しください。
- 一般のユーザー向けには: Google AI Ultra または Pro の契約者の方は、本日から Gemini アプリおよび検索の AI Mode でお試しください。
- 科学者・研究者の皆様へ: Google Antigravityの最高利用 tiersを6ヶ月間無料で利用できる機会に応募できます(順次オンボーディング)。利用資格、収容能力、選考の対象となります。応募は 受付中です.
- サイバーセキュリティ防御者向け: 以下に応募してご参加ください: Fairwind Program 応募は随時受け付けており、参加することでサイバーガードレールなしのArgonへのアクセスが可能になります。
Gemini 4 Argonはほんの始まりにすぎません。Gemini 4ファミリーの残りのモデルも今後お届けしていく予定です。