Google chính thức ra mắt Gemini 4 Argon, mô hình AI mới có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp trong lập trình, an ninh mạng và tối ưu hệ thống. Đáng chú ý, Gemini 4 Argon đã được sử dụng để tối ưu bộ nhớ data center và hỗ trợ chuyển đổi mã nguồn C/C++ sang Rust nhanh hơn. Cùng 8Congnghe tìm hiểu chi tiết hơn về phiên bản Gemini mới này trong bài viết dưới đây nhé!
1. Gemini 4 Argon có gì đáng chú ý?
Điểm đáng chú ý của Gemini 4 Argon nằm ở khả năng xử lý các nhiệm vụ có thời gian thực hiện dài, thay vì chỉ giải quyết những yêu cầu đơn lẻ. Google gọi đây là khả năng xử lý các quy trình “long-horizon”. Trong đó AI phải duy trì lập luận, phân tích nhiều nguồn dữ liệu và thực hiện liên tiếp nhiều bước để hoàn thành mục tiêu.
Mô hình được cung cấp giới hạn đầu ra lên tới 1 triệu token, giúp xử lý những khối lượng thông tin rất lớn trong một quy trình. Đây là lợi thế đáng kể đối với các tác vụ như phân tích codebase lớn, nghiên cứu tài liệu dài hoặc xử lý nhiều dữ liệu trong cùng một phiên làm việc.
Google cũng công bố hàng loạt kết quả benchmark cho thấy Argon có hiệu suất đáng chú ý trong lập trình, nghiệp vụ doanh nghiệp và xử lý nội dung đa phương thức. Chẳng hạn, mô hình đạt 77,9% trên DeepSWE v1.1, bài đánh giá khả năng xử lý các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm trong thực tế.
Ở nhóm tác vụ doanh nghiệp, Gemini 4 Argon đạt 51,3% trên AutomationBench của Zapier, một benchmark đánh giá khả năng thực hiện các quy trình tự động hóa xuyên suốt nhiều chức năng kinh doanh. Với khả năng hiểu video dài, mô hình đạt 91,7% trên LVBench.
2. Gemini 4 Argon giúp Google tối ưu trung tâm dữ liệu
Điểm đáng chú ý của Gemini 4 Argon hiện được Google triển khai nội bộ là tối ưu hiệu quả sử dụng bộ nhớ tại các trung tâm dữ liệu. Theo Google, các tác nhân AI dựa trên Argon đã phân tích dữ liệu profiling trên toàn hệ thống để tự động xác định những cơ hội tối ưu bộ nhớ. Sau khi được triển khai, các thay đổi này đã giúp giải phóng hơn 300 TiB bộ nhớ, trong khi Google ước tính tổng mức tiết kiệm tiềm năng có thể đạt khoảng 500 TiB đến 1 PiB.
Khả năng này cho thấy hướng phát triển của AI đang chuyển dần từ việc hỗ trợ con người viết code sang thực hiện những nhiệm vụ kỹ thuật có phạm vi lớn hơn, trong đó AI có thể tự phân tích hệ thống, tìm điểm cần cải thiện và đề xuất hoặc triển khai phương án xử lý.
3. Gemini 4 Argon viết lại code C/C++ sang Rust nhanh hơn
Bên cạnh tối ưu data center, Gemini 4 Argon còn được Google sử dụng cho các dự án chuyển đổi và tối ưu codebase quy mô lớn. Các tác nhân Argon đang tham gia quá trình chuyển đổi nhiều hệ thống từ C/C++ sang Rust. Do đây là những thành phần quan trọng của hệ thống, Google cho biết quá trình chuyển đổi phải trải qua nhiều vòng kiểm thử tự động, kiểm tra thủ công, mô phỏng và đánh giá trước khi được triển khai.
Một ví dụ cụ thể là libgav1, thư viện mã nguồn mở của Google dành cho giải mã video. Các tác nhân Argon đã làm việc trên bản chuyển đổi Rust hiện có và thay thế khoảng 32.000 dòng mã SIMD bằng Rust an toàn bộ nhớ.
Thông qua nhiều vòng thử nghiệm dựa trên profiling, phân tích đầu ra của trình biên dịch và tối ưu code, phiên bản Rust sau khi được Argon xử lý đạt tốc độ nhanh hơn 2,7 lần so với bản Rust trước đó, đồng thời vẫn cho ra kết quả video giống nhau. Google cho biết hiệu năng này giúp phiên bản Rust tiến gần hơn tới phiên bản C++ đã được tối ưu hóa.
4. Gemini 4 Argon được phát triển cho an ninh mạng
An ninh mạng là một trong những lĩnh vực được Google đặc biệt chú trọng khi phát triển Gemini 4 Argon. Mô hình được huấn luyện để có khả năng tự động tìm kiếm, xác minh và khắc phục các lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng trong phần mềm.
Trên CWE-bench v1, benchmark đánh giá khả năng khắc phục lỗ hổng phần mềm, Argon đạt 68% và đồng hạng ở vị trí cao nhất trong kết quả Google công bố. Mô hình cũng được thử nghiệm trên các bài đánh giá nội bộ về khả năng phát hiện lỗ hổng trong những codebase phức tạp.
Google hiện không mở toàn bộ năng lực an ninh mạng của Argon cho mọi người dùng. Trong giai đoạn đầu, mô hình được triển khai cho một nhóm chuyên gia phòng thủ mạng đáng tin cậy thông qua Fairwind Program. Với nhóm này và các đội ngũ nội bộ của Google, Argon được cung cấp mà không áp dụng các guardrail an ninh mạng thông thường nhằm phục vụ công tác phòng thủ.
5. Khi nào Gemini 4 Argon được phát hành?
Hiện tại, Gemini 4 Argon chưa được mở rộng cho toàn bộ người dùng. Google đang triển khai mô hình trước cho các chuyên gia phòng thủ an ninh mạng đáng tin cậy và một số đối tượng thử nghiệm.
Sau giai đoạn này, Google cho biết Argon sẽ được mở rộng tới khách hàng API trả phí và người đăng ký Google AI Ultra, trước khi tiếp tục hướng tới các nhà phát triển, doanh nghiệp và người dùng phổ thông.
Về chi phí, Google đưa ra mức giá giới thiệu 2 USD cho mỗi 1 triệu token đầu vào và 10 USD cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Với token đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm, mức giá được giảm 95% so với giá đầu vào thông thường. Sau khi giai đoạn giá giới thiệu kết thúc, mức giá dự kiến tăng lên 4 USD/1 triệu token đầu vào và 20 USD/1 triệu token đầu ra.
6. Gemini 4 Argon mở rộng vai trò của AI trong công việc
Với Gemini 4 Argon, Google đang hướng AI tới những nhiệm vụ vượt xa việc hỏi đáp hoặc hỗ trợ viết nội dung thông thường. Khả năng xử lý hàng triệu token, lập luận qua nhiều bước và thực hiện các tác vụ kỹ thuật phức tạp giúp mô hình có thể tham gia sâu hơn vào quy trình phát triển phần mềm, nghiên cứu, tự động hóa doanh nghiệp và phòng thủ an ninh mạng.
Đặc biệt, việc Argon được sử dụng để tối ưu hàng trăm TiB bộ nhớ tại data center và hỗ trợ chuyển đổi hàng trăm nghìn dòng code sang Rust cho thấy Google đang thử nghiệm AI như một tác nhân kỹ thuật có khả năng trực tiếp tham gia vào những dự án quy mô lớn.
Tạm kết
Dù vậy, Google vẫn đang lựa chọn phương án phát hành từng bước. Với những mô hình có khả năng tự động thực hiện các tác vụ kỹ thuật và an ninh mạng ở mức cao, việc kiểm thử, giám sát và xây dựng cơ chế bảo vệ sẽ đóng vai trò quan trọng trước khi Gemini 4 Argon được cung cấp rộng rãi hơn.
Đừng quên tải ngay VTC Pay hôm nay để thanh toán các tiện ích trên điện thoại tiện lợi, nhanh chóng và an toàn nhé!
Xem thêm:
