Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Google представила Gemini 4 Hydrogen — модель работает в 2,5 раза быстрее предшественницы и уже доступна всем
12.11.2026 [23:01],
Анжелла Марина
Google представила новую ИИ-модель Gemini 4 Hydrogen для повседневной работы, программирования и выполнения задач с помощью автономных ИИ-агентов. Модель выполняет задания в 2,5 раза быстрее Gemini 3.8 Flash, меньше галлюцинирует и доступна для всех пользователей. 
Источник изображений: Google В отличие от Gemini 4 Carbon и Gemini 4 Argon, ориентированных на сложные задачи, Hydrogen рассчитана на быстрое выполнение большого количества повседневных операций. Она поддерживает контекстное окно на 1 млн входных токенов и может генерировать до 1 млн выходных токенов. Пользователям доступны четыре уровня рассуждений: Low, Medium, High и XHigh, позволяющие выбирать баланс между скоростью работы и глубиной анализа.  В тесте Terminal-Bench 4.1 модель набрала 57 % против 18,2 % у Gemini 3.8 Flash. В сводном бенчмарке LLM моделей Artificial Analysis Intelligence Index Hydrogen получила 51 балл на своём стандартном высоком уровне рассуждений, опередив Gemini 4 Argon с результатом 50 баллов. При использовании максимального уровня XHigh показатель достигает 54 баллов. В отдельных испытаниях также зафиксированы увеличение скорости работы в 2–2,8 раза и сокращение расхода токенов на 12–23 % относительно предыдущей модели.   Одновременно Google представила Orchestrator для агентной платформы Antigravity, который автоматически переключается между разными моделями в зависимости от характера задачи. Например, Gemini 4 Carbon может выступать координатором, распределять работу между агентами на базе Hydrogen и проверять их результаты. В тесте Terminal-Bench 4.0 Orchestrator показал результат, близкий к Carbon, но потребовал в среднем на 24 % меньше вычислительных ресурсов, завершив все задания на 19 % быстрее. В приложении Gemini новая модель лучше следует инструкциям, сохраняет заданный стиль и формат ответов, а также эффективнее использует подключенные сервисы и инструменты.  В Google Search она улучшает понимание сложных запросов, формирует более наглядные ответы и предлагает расширенный набор ссылок.  Модель уже появилась в приложении Gemini и поисковой системе Google, а также доступна разработчикам и корпоративным клиентам. Стоимость использования через API составляет $1,50 за миллион входных и $7,50 за миллион выходных токенов. Модель распространяется по всему миру. Google научила ИИ принимать решения без лишних слов — Gemini Decisions API сэкономит на токенах
11.11.2026 [23:49],
Анжелла Марина
Google выпустила Gemini Decisions API, предназначенный для задач, в которых искусственному интеллекту нужно быстро оценивать данные, выбирать варианты действий и проверять заданные условия. В основе нового интерфейса лежит модель Gemini Decision 1, способная анализировать сразу несколько типов информации и обрабатывать до 1000 вопросов в одном запросе. 
Источник изображений: Google Главное отличие новинки от обычных генеративных моделей заключается в способе обработки запросов. Вместо последовательного создания текста Gemini Decision 1 оценивает предложенные варианты за один проход, благодаря чему медианное время вычислений составляет 50–100 мс. С учётом полной обработки запроса задержка увеличивается до 150–250 мс. Модель работает с текстом, изображениями, аудиозаписями, видео и PDF-документами. Разные типы данных можно объединять в одном контексте, например сопоставлять запись телефонного разговора с информацией об аккаунте или проверять скан страхового заявления вместе с фотографиями повреждений, полученных автомобилем при аварии. Максимальный объём общего контекста достигает 256 000 токенов.  Разработчики предусмотрели три режима оценки. В первом модель определяет вероятность истинности утверждения, во втором выбирает наиболее подходящий вариант из списка, а в третьем выставляет оценку по заранее заданной шкале. Для каждого результата возвращается показатель уверенности от 0 до 1, поэтому приложение может автоматически передавать сомнительные случаи на проверку человеку. В Google рассчитывают использовать новый API в качестве промежуточного управляющего уровня для ИИ-систем. Например, Gemini Notebook применяет его для выбора подходящей модели и уровня рассуждений в зависимости от сложности запроса. Благодаря этому задержка при обработке обычных запросов сокращается до 40 %, а модели глубокого анализа остаются для решения сложных задач. В конструкторе Stitch (ранее известном как Galileo AI) технология помогает создавать прототипы интерфейсов, а Google Search использует её для выявления вредоносного поведения при взаимодействии с инструментами MCP. Google также приводит результаты сравнительных тестов, охватывающих маршрутизацию запросов, логические рассуждения, ранжирование и мультимодальное понимание. По утверждению разработчика, Gemini Decision 1 показала лучшие результаты в этом наборе испытаний и минимальную ошибку калибровки. Кроме того, при одинаковых тестовых условиях модель оказалась почти в пять раз экономичнее Gemini 3.5 Flash-Lite с API.  Стоимость использования составляет $0,10 за миллион входных токенов, тогда как выходные токены не тарифицируются. Общие входные данные оплачиваются один раз независимо от количества проверяемых вопросов, а дополнительную стоимость формируют только инструкции и критерии каждой проверки. Разработчики уже могут получить API-ключ в Google AI Studio и использовать бесплатный уровень для создания прототипов. Интеграции с OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI и другими инструментами постепенно появляются, а поддержку Gemini в Google Cloud компания обещает добавить позднее. Google открыла доступ к своему самому мощному ИИ и показала, как Gemini 4 Carbon управляет роем ИИ-агентов
10.11.2026 [21:22],
Анатолий Хаблюк
Google открыла доступ к своей самой мощной ИИ-модели Gemini 4 Carbon для разработчиков, компаний и подписчиков Google AI Ultra. Нейросеть появилась в приложении Gemini и поисковом режиме AI Mode, а сторонние разработчики получили возможность подключать её к собственным проектам через API. 
Источник изображения: Google В конце октября Google представила Carbon как модель для сложных инженерных задач и кибербезопасности. Первоначально доступ смогли получить только ограниченная группа специалистов по защите информационных систем. В новом анонсе компания раскрыла условия более широкого распространения нейросети. Разработчики могут использовать Carbon через платный API в Google AI Studio и Android Studio. Корпоративным клиентам модель доступна через Gemini for Business, Google Antigravity и CodeMender. В приложении Gemini и поиске Google она пока предназначена для владельцев подписки AI Ultra. Стоимость работы через API на начальном этапе составляет $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. С 1 декабря Google повысит тарифы до $4 и $20 соответственно. Бесплатный доступ к Carbon для обычных пользователей компания пока не анонсировала. Одновременно Google начала предварительное тестирование функции /swarm в среде разработки Antigravity. Она позволяет одним запросом запустить группу ИИ-агентов, которые совместно выполняют сложное задание. За их действиями можно следить в реальном времени. Разработчик может поручить Carbon проектирование архитектуры приложения, координацию работы и проверку результатов. Более быстрые модели при этом выполняют отдельные задачи в параллельных рабочих пространствах. Дополнительные агенты проверяют изменения и помогают выявлять ошибки. В качестве примера Google продемонстрировала создание интерактивной трехмерной модели Эйфелевой башни по историческим фотографиям и инженерным чертежам. В другом эксперименте система восстановила здание офиса компании по документам городского совета. Полученная 3D-модель содержала около 906 тыс. треугольников. Carbon также рассчитана на продолжительные задачи по программированию и научным исследованиям. По данным Google, модель заняла первые места в тестах CursorBench 4.0, WANDR и AutomationBench. Компания утверждает, что стоимость выполнения задания оказалась более чем вдвое ниже, чем у ближайшей конкурирующей модели в этих испытаниях. Для специалистов по кибербезопасности сохраняется отдельная программа Fairwind. Google сообщила, что в ходе испытаний с использованием Carbon исследователи Wiz обнаружили уязвимости нулевого дня в системах двух крупных поставщиков облачных сервисов менее чем за два часа. Подробности о самих уязвимостях не раскрываются. Ученые могут подать заявку на участие в исследовательской программе Google с бесплатным доступом к Carbon и Argon через Antigravity на шесть месяцев. Участников отбирают по мере обработки заявок с учетом доступных вычислительных ресурсов. Google Gemini теперь может рассказать пользователям, что знает и помнит о них
10.11.2026 [13:13],
Павел Котов
В Google Gemini появилась «Сводка воспоминаний» (Memory summary). Так называется раздел, где можно просматривать, редактировать и удалять информацию о себе, которую «запомнили» приложения Gemini. Она доступна в разделе персональных данных в настройках помощника с искусственным интеллектом. 
Источник изображения: Rubaitul Azad / unsplash.com В «Сводке памяти» присутствуют «Основные сведения» — краткая информация об истории пользователя, о его местоположении и ключевых связях. Есть также подразделы «Карьера и профессиональные проекты», «Путешествия и повседневные вещи», «Медиа и развлечения» и «Фитнес и образ жизни». В каждой категории содержатся конкретные подробности, представленные в виде маркированного списка. В нижней части раздела есть текстовое поле, через которое можно в свободной форме отправить запрос на добавление или удаление информации. К примеру, можно отдать команду «Запомни, что я говорю по-японски» или «Удали из памяти мой старый номер телефона». Если запрос будет недостаточно ясным, отметили в Google, Gemini может задать ряд уточняющих вопросов, чтобы информация в «Сводка воспоминаний» оставалась точной. В правом верхнем углу есть также кнопка со значком карандаша — она вызывает функцию, которая позволяет вносить более масштабные правки. В меню, которое раскрывается по нажатии кнопки с тремя точками, доступен подраздел «История памяти», где можно увидеть, когда именно добавлялась или изменялась та или иная информация. На данный момент «Сводка воспоминаний» доступна для подписчиков Google AI, которые используют сервис на английском языке; при условии, что включены функции «История действий» (Keep Activity) и «Память» (Memory). В приложениях для Google Android и Apple iOS данный раздел пока отсутствует, но, как ожидается, аналогичные возможности появятся и здесь. Google представила Gemini 4 Carbon — мощнейшую ИИ-модель для поиска уязвимостей и исправления опасных ошибок
28.10.2026 [21:57],
Анжелла Марина
Google представила новую ИИ-модель Gemini 4 Carbon, предназначенную для решения сложных инженерных задач и работы в области кибербезопасности. Передовая модель показала высокие результаты в тестах на обнаружение уязвимостей, проверку возможности их эксплуатации и исправление ошибок в программном коде. 
Источник изображения: Google Gemini 4 Carbon заняла первое место в обновлённом до версии 5.0 рейтинге Artificial Analysis Intelligence Index, набрав 59 баллов. В тесте SEC-bench Pro, оценивающем способность находить уязвимости, модель достигла результата 88,2 %, в ExploitGym, посвящённом проверке возможности эксплуатации уязвимостей, — 54,8 %, а в CWE-bench, оценивающем способность исправлять ошибки, — 71 %. Кроме того, Google сообщила об улучшении результатов в программировании, работе с агентными системами и разработке веб-приложений. В рейтинге WebDev Arena модель поднялась на четыре позиции и заняла четвёртое место с результатом 1769 баллов. По внутренним оценкам Google, Gemini 4 Carbon более чем вдвое повысила вероятность успешной генерации безопасного кода по сравнению с Gemini 4 Argon, представленной двумя неделями ранее. Разработчики браузера Chrome также сообщили, что новая модель показала результат более чем в 10 раз лучше, чем другая используемая ИИ-модель, при подготовке качественных исправлений кода. Отдельное внимание Google уделила безопасности и надёжности модели. По результатам внутренних испытаний, количество предупреждений о серьёзных нарушениях заданных ограничений при работе в реальных условиях программирования сократилось почти на 80 % по сравнению с предыдущими показателями. Число неподтверждённых утверждений уменьшилось примерно вдвое, а модель стала реже выходить за пределы поставленных задач и оставлять их незавершёнными. На первом этапе Google предоставит доступ к Gemini 4 Carbon ограниченной группе специалистов по кибербезопасности. Затем круг доверенных партнёров будет расширен через программу Fairwind. Параллельно Google продолжит собирать отзывы и совершенствовать механизмы защиты модели, прежде чем открыть доступ всем разработчикам, компаниям и обычным пользователям. На начальном этапе стоимость Gemini 4 Carbon составит $2 за 1 миллион входных токенов и $10 за миллион выходных токенов, то есть, столько же, сколько Google установила для Gemini 4 Argon. При использовании кешированных входных токенов действует скидка 95 % относительно обычной цены входных данных. После завершения вводного периода стоимость увеличится до $4 за 1 миллион входных токенов и до $20 за 1 миллион выходных токенов. Google представила Genie 4: ИИ-модель создаёт интерактивные виртуальные миры, которые теперь живут до двух минут
27.10.2026 [20:08],
Анатолий Хаблюк
Google DeepMind представила ИИ-модель Genie 4, способную создавать интерактивные виртуальные миры с реалистичной физикой, звуками и разговорами персонажей. Продолжительность взаимодействия с такими мирами увеличилась вдвое по сравнению с прежней версией — с одной до двух минут. 
Источник изображения: Google DeepMind Как сообщили разработчики, Genie 4 позволяет изменять виртуальное окружение прямо во время взаимодействия с ним. Пользователь может текстовой командой поменять погоду, добавить новые объекты или персонажей, а также изменить положение камеры. Нейросеть перестраивает сцену с учетом поступивших указаний, сохраняя возможность дальнейшего перемещения по созданному пространству. Для управления используются обычные клавиатурные команды. Одним из главных улучшений стала более точная имитация физических процессов. Genie 4 научилась воспроизводить столкновения объектов, аэродинамические эффекты и движения людей. Персонажи могут реагировать на происходящее вокруг и взаимодействовать с пользователем. Модель также самостоятельно генерирует звуковое сопровождение, включая шум ветра, плеск воды, музыку и человеческую речь. Диалоги изменяются в реальном времени в зависимости от действий пользователя. За согласованностью происходящего следит Gemini 3.8 Flash. Эта модель анализирует генерируемые кадры, разбивает сложные задачи на последовательные действия и проверяет их выполнение. Если пользователь меняет условия, система корректирует дальнейшие события. Google также продемонстрировала совместную работу Genie 4 и Gemini 4 Argon на примере виртуального человекоподобного робота Apollo, играющего в шашки. Разработчики рассматривают Genie 4 не только как инструмент для создания игровых миров. Технологию предполагается использовать для предварительной визуализации сцен в кино, разработки игровых прототипов и подготовки тренировочных симуляций для роботов. Предыдущую версию Genie 3 Google открыла для подписчиков AI Ultra в США в январе 2026 года. Тогда продолжительность взаимодействия с виртуальным окружением ограничивалась одной минутой. Пока Genie 4 доступна лишь ограниченному кругу тестировщиков. Позднее Google планирует предоставить доступ подписчикам AI Ultra через Project Genie, а также отдельным разработчикам через Gemini API и Google AI Studio. Сроки широкого запуска не названы. Компания предупреждает, что при длительной работе объекты могут неожиданно менять внешний вид или положение, а физика и поведение персонажей пока не всегда соответствуют реальности. Google разрешила себе использовать личную информацию из Gmail и «Фото» при показе рекламы
24.10.2026 [00:01],
Анжелла Марина
Google обновила политику конфиденциальности, допустив использование личных данных из Gmail, «Google Диска» и «Google Фото» для персонализации рекламных объявлений. Это изменение касается пользователей, которые подключили эти сервисы к ИИ-функциям компании, включая AI Mode. 
Источник изображения: AI Новая формулировка появилась в документе 16 октября и фактически расширила возможности Google по использованию пользовательской информации в рекламных целях. Ранее политика конфиденциальности прямо запрещала применять содержимое Gmail, «Google Диска» и «Google Фото» для персонализации рекламы. Теперь в документ добавлено исключение, согласно которому данные могут использоваться, если пользователь самостоятельно разрешил другим сервисам Google получать к ним доступ. В частности, речь идёт о поиске Google и приложениях Gemini, которые способны учитывать информацию из подключенных сервисов для формирования более персонализированных ответов и рекомендаций. При этом Google подчёркивает, что рекламодателям не доступны пользовательские данные и им также не передаются персональные сведения, позволяющие установить личность человека, включая имя и адрес электронной почты. Кроме того, компания сохраняет ограничения на показ рекламы с учётом чувствительных категорий информации, таких как расовая принадлежность, сексуальная ориентация, религиозные убеждения и сведения о здоровье. «В зависимости от ваших настроек, мы также можем показывать вам персонализированную рекламу, основанную на ваших интересах, действиях или контенте из сервисов Google. Например, если вы искали "горные велосипеды", то впоследствии можете увидеть рекламу спортивного снаряжения на YouTube», — сообщается в политике конфиденциальности Google. Чтобы исключить использование личных данных для таргетинга, можно отключить отдельные приложения от «Персонального интеллекта» (Personal Intelligence) или полностью деактивировать персонализированные рекомендации в настройках «Персонализация в поиске». ИИ-модели Google достигли переломного момента: вскоре они смогут самосовершенствоваться
17.10.2026 [06:37],
Алексей Разин
По словам сооснователя Google Сергея Брина (Sergey Brin), компания уже использует свои ИИ-модели при разработке следующих поколений Gemini. Это позволяет ей значительно увеличить темпы совершенствования ИИ и оставаться в числе лидеров отрасли. 
Источник изображения: Unsplash, Pawel Czerwinski Если в сфере робототехники оптимальная схема производства описывается фразой «машины делают машины», то в разработке ИИ-моделей аналогичный принцип сводится к рекурсивному самосовершенствованию (RSI). Он подразумевает, что ИИ-модели смогут совершенствоваться при участии своих предыдущих версий. Развитие всей отрасли благодаря этому будет происходить нарастающим темпом. Сооснователь Google Сергей Брин во время своего недавнего участия в дискуссии по поводу новейшей модели компании Gemini 4 Argon заявил, что внутренние процессы разработки ИИ-моделей компании уже ускоряются благодаря тому, что они помогают быстрее создавать своих преемников. Ещё до выхода Gemini 4 модели Google Flash дали компании надежду, что такие структурные изменения происходят, и она «начала втягиваться в бег по дорожке RSI», со слов Брина. «И сейчас наши исследователи и сама модель работают рука об руку, чтобы создать следующую версию модели», — заявил Сергей в ходе дискуссии, запись которой Google продемонстрировала в минувшую среду. Конкурирующие Anthropic и OpenAI также сообщили, что их ИИ уже находится на грани перехода к рекурсивному самосовершенствованию. Большинство опрошенных Gladstone AI разработчиков, включая представителей трёх упомянутых выше компаний, убеждено, что RSI станет нормальной практикой в ближайшие 3–12 месяцев. Это может случиться и быстрее, если государственное регулирование в сфере ИИ не вынудит разработчиков замедлиться. Google в своём отчёте по модели Argon отметила, что некоторые элементы исследований и разработок в сфере ИИ уже автоматизированы. ИИ-агенты уже действуют, словно ассистенты с высокой отдачей, выступая в роли авторов основной части продуктивного программного кода и исправлений, хотя предлагаемые ими изменения в коде и подвергаются проверке человеком непосредственно перед утверждением. Как отмечает Business Insider, Сергей Брин лично контролирует развитие направления Google Gemini, определяя приоритеты, и он настаивает на большей концентрации на принципе RSI. Темпами прогресса в сфере ИИ этот сооснователь Google весьма доволен. По его словам, когда обыватели только смотрят видео о выходе Argon, разработчики Google уже могут продвинуться на пару моделей вперёд. По некоторым данным, Google уже тестирует новую модель Carbon, которая в задачах написания программного кода вполне может сравниться с Anthropic Opus 5.5. Google тестирует новую Gemini 4 Carbon — сотрудники сравнивают её с Claude Opus 5.5
10.10.2026 [10:56],
Владимир Фетисов
Пока Google готовится к публичному запуску новой ИИ-модели Gemini 4, которая разрабатывается под кодовым названием Argon, сотрудники компании тестируют более совершенные версии нейросети. По данным Business Insider, сотрудникам Google доступна более продвинутая версия Gemini 4, известная под именем Carbon, которая должна помочь компании сократить отставание от конкурентов в сфере ИИ. 
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com Как утверждает источник, новая версия Gemini 4 несколько дней назад стала доступна сотрудникам Google на внутренней платформе Jetski, которую в компании используют для генерации программного кода. По словам одного из сотрудников Google, ИИ-модель Carbon «по ощущениям похожа на Opus 5.5» в задачах программирования. Речь идёт о наиболее производительной модели Anthropic для агентного программирования. При этом он добавил, что ИИ-модель нужно тестировать более продолжительное время. Внутреннее тестирование Google показывает, что компания быстро продвигается на пути создания ИИ-моделей нового поколения Gemini 4, о чём было объявлено в конце прошлого месяца. Это также подчёркивает, насколько активно Google участвует в гонке за лидерство в сфере ИИ-агентов для программирования. Anthropic и OpenAI в настоящее время являются лидерами в этом направлении благодаря своим моделям, предназначенным для сложной инженерной работы. Ранние версии Argon, протестированные внутри компании, в целом были хорошо приняты сотрудниками. При этом некоторые из них отметили, что ранние версии ИИ-модели отставали в некоторых задачах по написанию программного кода от передовых нейросетей конкурентов. Более совершенные версии Gemini 4 могут сократить это отставание, но нет гарантии, что Google выпустит их. По данным источника, компания протестировала несколько версий Gemini 4, которые разрабатывались под кодовыми именами Argon, Barium и Carbon. 
Источник изображения: BoliviaInteligente/unsplash.com Внутренние кодовые имена в Google обычно не совпадают с публичными названиями. Например, в одном из документов указано, что модель Barium-B была выбрана в качестве той, которая станет публично известна под именем Argon. На данный момент неизвестно, будет ли Carbon очередным обновлением нейросети под именем Argon или это отдельная ИИ-модель в семействе Gemini. В прошлом месяце Google заявила, что ИИ-модель Argon демонстрирует результаты на уровне передовых нейросетей в бенчмарках в программировании и профессиональных задачах, включая юридические и финансовые. В компании отметили, что в Argon разработчики сделали особый акцент на кибербезопасности. На начальном этапе модель станет доступна партнёрам Google в рамках программы Fairwind — инициативы для поиска уязвимостей в новых моделях. Позднее модель станет доступна для широкой публики. В последнее время на Google растёт давление и компании нужно показать, что она по-прежнему способна конкурировать с ведущими игроками в сфере ИИ. На этой неделе Google анонсировала нового универсального ИИ-агента на базе Gemini для выполнения рабочих задач. В целом же гонка за лидерство в сегменте агентных ИИ-помощников между крупнейшими компаниями становится всё более жаркой. Google представила ИИ-сотрудника — Gemini agent сможет самостоятельно выполнять задачи от начала до конца
08.10.2026 [18:24],
Павел Котов
Подразделение Google Cloud представило на конференции Gemini at Work 2026 новый продукт под названием Gemini agent — это агент с искусственным интеллектом, предназначенный для корпоративных пользователей. Он доступен в приложении Gemini Enterprise, пакете Workspace и в ряде других сервисов. Ему достаточно «ставить цели, а не давать пошаговые инструкции» — Gemini agent может отвечать на вопросы, выполнять интеллектуальную работу, создавать медиаконтент, писать и запускать код. 
Источник изображений: Google «Если руководитель присылает вам письмо с просьбой подготовить презентацию с последними данными по проекту, Workspace Intelligence идентифицирует это как задачу, которую можно делегировать, и предлагает одним нажатием кнопки передать её Gemini-агенту», — приводит пример Google. ИИ-агент может также организовать мероприятие с коллегами, самостоятельно определив их состав по предыдущим мероприятиям, проверив их календари и инициировав переписку для согласования удобного времени. Gemini agent способен выступать в роли сотрудника компании и выполнять функции, предусмотренные конкретной должностью. Он выполняет задачи, подбирая наиболее подходящие модели — помимо семейства Google Gemini, это также модели Anthropic Claude; в перспективе появятся и другие, проприетарные и открытые. Для решения многоэтапных задач подключаются субагенты; поддерживается работа с различными сторонними инструментами. Задачи могут быть долгосрочными и занимать несколько часов и даже дней.  ИИ-агент работает в облаке, обращаясь к «единому набору данных памяти, контекста и общему графу персонализации». Доступны четыре типа памяти:
Чтобы вызвать Gemini agent, его необходимо упомянуть как «@Gemini» в Gmail, «Google Документах», «Таблицах», «Презентациях» и «Чате». Он доступен на любых устройствах через различные каналы, включая командную строку, Google Workspace, Slack и Microsoft 365; при помощи API можно подключать сторонние приложения, в том числе без графического интерфейса. Сейчас Gemini agent находится на стадии закрытого предварительного тестирования, в перспективе он появится у корпоративных клиентов Google Workspace на некоторых тарифных планах семейств Business и Enterprise. Google лишит бесплатных пользователей Gemini продвинутых моделей — зато Deep Think придёт в подписку за $20
04.10.2026 [15:10],
Анжелла Марина
Google пересмотрела условия доступа к моделям искусственного интеллекта в приложении Gemini для бесплатных пользователей и подписчиков тарифа AI Plus. С 9 октября использование некоторых ранее доступных моделей будет прекращено. 
Источник изображений: Google Согласно официальному сообщению, владельцы бесплатных аккаунтов смогут использовать только модель Flash-Lite (3.5), лишившись доступа к версиям Flash (3.6) и Flash Pro (3.1). Пользователи подписки AI Plus также потеряют возможность работать с моделью Pro, сохранив доступ лишь к Flash-Lite и Flash за $5.  Одновременно подписчики уровня AI Pro, оплачивающие сервис по цене $20 в месяц, получат доступ к инструменту Deep Think, который ранее был доступен только на самых дорогих планах стоимостью $100 и $200 в месяц. Как отмечает Google в своём сообщении, «Deep Think позволит использовать возможности параллельного рассуждения по максимуму». Также в этом месяце в Gemini планируется добавить новые уровни сложности: «низкий», «средний» и «высокий» для каждой доступной для соответствующего тарифа модели. Это повысит способность ИИ предоставлять более полные ответы на запросы, но также приведёт и к более быстрому исчерпанию лимитов использования.  Судьба новой модели Gemini 4 Argon остаётся неопределенной. Ранее Google сообщила, что модель будет доступна для подписчиков AI Ultra, но не уточнила, будет ли она относиться к уровню Pro или станет частью отдельного нового тарифа. Gemini 4 хороша в тестах, но буксует в работе — пожаловались сотрудники Google
03.10.2026 [10:19],
Павел Котов
Google начала развёртывать долгожданную флагманскую модель искусственного интеллекта Gemini 4 Argon, но внутри компании нарастают сомнения относительно качества её работы в ключевых областях, в том числе в написании программного кода. В руководстве Google, однако, настроены оптимистично. 
Источник изображений: blog.google Google представила модель Gemini 4 Argon узкому кругу партнёров в области кибербезопасности, пообещала после дополнительного тестирования расширить к ней доступ и начать с подписчиков платных тарифов. По официальной версии, Gemini 4 в ряде бенчмарков показала лучшие результаты, а в области безопасности обошла OpenAI Astra. Но эти показатели не отражают всей картины, утверждают источники Bloomberg — на практике она показывает более скромные результаты и испытывает трудности с некоторыми задачами из области программирования. Поисковый гигант активно разрабатывает ИИ-модели, способные конкурировать с продуктами OpenAI и Anthropic; в июне компания намеревалась выпустить Gemini 3.5 Pro, но впоследствии отказалась от этого. Официальные представители Google заявили, что утверждения о низкой эффективности Gemini 4 в области программирования не соответствуют действительности, и сослались на слова руководителя DeepMind Корая Кавукчуоглу (Koray Kavukcuoglu): «Команде я доверяю всецело. Уверен, что мы всегда будем на переднем крае технологий». Мнения сотрудников Google разделились. Одни говорят, что Anthropic Fable и OpenAI Astra развиваются быстрее, чем Gemini; и Gemini 4 даже при максимальных усилиях всё равно будет уступать в ряде аспектов. Другие полагают, что готовящаяся к выпуску версия по своим возможностям сравнялась с продуктами ведущих ИИ-лабораторий. Один из знакомых с процессом разработки модели сотрудников Google заверил, что внутри компании установился «широкий консенсус», что компания тщательно протестировала модели, и отверг утверждения, что они слабо справляются со сложными практическими задачами в области программирования. Google необходимо, чтобы Gemini 4 стала успешной. Различные варианты Gemini используются практически во всех продуктах компании, включая ИИ-ответы в поиске, «Карты», Gmail и браузер Chrome. Этими сервисами пользуются миллиарды человек — таким охватом аудитории некоторые конкуренты Google похвастаться не могут. OpenAI и Anthropic уже недостаточно просто продавать доступ к моделям — они выпускают полноценные продукты, в том числе ИИ-агентов для написания кода. И если Google не ответит передовой моделью, у конкурентов будет время убедить клиентов, что будущее поиска и ПО — за их платформами. В Google признали, что последняя модель уровня Pro вышла ещё в феврале, но с тех пор компания зафиксировала рост показателей своих продуктов с ИИ: корпоративной версии Gemini, чат-бота для массового пользователя и функции ИИ-обзоров в поиске — аудитория последних двух сервисов превысила 1 млрд пользователей. В ноябре минувшего года модель Gemini 3 выступила сильнее всех конкурентов; в мае этого года дебютировало семейство Gemini 3.5, компания пообещала в июне выпустить флагманскую Gemini 3.5 Pro, но, по неофициальной информации, отменила проект.  Решение нанесло урон позициям компании на рынке ИИ и, вероятно, обошлось компании недёшево с точки зрения времени и затрат. Только обучение подобной системы эксперты оценивают в $400 млн, и это без учёта оплаты труда инженеров, получающих очень высокую зарплату. Некоторые проблемы у Gemini 4 всё-таки есть, настаивают отдельные сотрудники. Её навыки в области написания кода неоднородны: модели, например, с трудом даётся фронтенд — направление, отвечающее за внешний вид и удобство использования приложений и сайтов. Кроме того, эта модель очень крупная, и её эксплуатация будет обходиться дорого, что может плохо сказаться на рентабельности Google. Google, предполагают эксперты, могла чрезмерно увлечься «бенчмаксингом» — так называют популярное в отрасли явление, при котором инженеры оптимизируют ИИ-модели для получения высоких баллов в тестах, уделяя меньше внимания созданию продукта, который качественно выполняет свою задачу. Gemini 4 действительно не избежала этой тенденции, подтвердили знакомые с разработкой модели источники. Среди сильных сторон модели отмечается способность обрабатывать отличную от текстовой информацию, например, извлекать метаданные из видео. Gemini 4 отличается высокими уровнями безопасности и киберзащищённости, а также умеет вести общение в ясной и естественной форме, говорит информированный источник. Внутри Google ощущается явное недовольство ситуацией: исследователи указывают на раздутую бюрократию, которая стремится внедрить ИИ во все продукты компании; последовательной стратегии вредит постоянная смена задач и приоритетов. Компания потеряла ряд ведущих исследователей в области ИИ: легендарного инженера Джеффа Дина (Jeff Dean), нобелевского лауреата Джона Джампера (John Jumper), одного из руководителей направления Gemini Ноама Шазира (Noam Shazeer), а глава DeepMind Демис Хассабис (Demis Hassabis) уступил своё место более практичному Кораю Кавукчуоглу (Koray Kavukcuoglu). Gemini 4, по официальной версии, разработана для выполнения длительных и сложных задач в сфере разработки ПО, в области финансов, юриспруденции и кибербезопасности. За один раз она способна генерировать до 1 млн токенов — это примерно 750 тыс. слов. Конкуренты Google тем временем стремительно движутся вперёд, хотя и призывают замедлить темпы разработки; среди потребителей наиболее популярен сейчас сервис ИИ-агента Meta✴✴ Muse — он умеет выполнять повседневные задачи, в том числе совершать покупки онлайн и записывать пользователей на приём. Google начала платить сайтам за контент для ИИ-ответов — но большинству достаются копейки
01.10.2026 [00:53],
Анжелла Марина
Google начала эксперимент с выплатами издателям за материалы, которые используются при формировании ИИ-ответов в поиске. Однако первые результаты программы вызвали скептицизм: небольшие и средние сайты получают настолько мало денег, что это не компенсирует падение их поискового трафика из-за ИИ. 
Источник изображения: AI По данным Ars Technica со ссылкой на The Information, к программе под названием AI contribution pilot компания Google подключила около 100 издателей. Участникам платят, если их материалы существенно влияют на ответы Gemini в ИИ-обзорах (AI Overview). При этом ранее Google не рассматривала возможность прямых выплат за использование контента, утверждая, что сайты получают взамен трафик из поисковой системы. Несколько небольших и средних издателей рассказали The Information, что выплаты составляют примерно 0,1 % от их рекламной выручки, а некоторые крупные издатели вообще отказались от участия, рассчитывая таким образом добиться от Google более выгодных условий. При этом суммы заметно различаются. Например, один из участников программы по прогнозам может получать более $1 млн в год, тогда как недавно подключившийся сайт заработал около $60 000, что составляет лишь малую долю его доходов. Небольшие сайты получили менее $1000 за несколько месяцев. Участники эксперимента отмечают, что материалы по нишевой тематике (аниме и игры) с меньшим количестве публикаций зарабатывают больше в виду высокого интереса у узкой аудитории. Одновременно статистика в консоли Google Search остаётся непрозрачной и издатели не всегда могут определить, почему получили ту или иную сумму. Компания также не объясняет достаточно подробно, что именно считается существенным вкладом в ИИ-ответ, поэтому сайтам сложно прогнозировать будущие выплаты. Для Google проблема выходит за рамки отдельного эксперимента, так как ИИ-модели получают знания из большого массива интернет-данных, а поисковым системам по-прежнему необходим новый и актуальный веб-контент. Если сайты перестанут публиковать материалы или начнут блокировать доступ поисковым ботам Google, это может повлиять и на качество ИИ-поиска. При этом некоторые издатели уже активно начали противостоять переходу Google к поиску на базе ИИ. В частности, The New York Times подала иск из-за незаконного использования своих материалов для обучения моделей, а компания Penske Media, владеющая изданиями Variety и Rolling Stone, обвинила Google в несправедливом объединении обычной поисковой индексации со сбором данных для ИИ. На ситуацию обращают внимание и регуляторы. В Великобритании Google ранее обязали предоставить издателям возможность отказаться от использования материалов в ИИ-поиске без потери присутствия в обычной выдаче, а Европейская комиссия проводит антимонопольное расследование, связанное с компенсацией издателям за использование их контента в ИИ-ответах. Google вернулась в гонку ИИ с Gemini 4 Argon, которая слишком опасна для публики
01.10.2026 [00:34],
Андрей Созинов
Google представила Gemini 4 Argon — флагманскую модель искусственного интеллекта, ориентированную на сложные многошаговые задачи в программировании, анализе данных, юридической и финансовой работе, а также кибербезопасности. Но что важнее, новая модель — это попытка Google вернуться в гонку ИИ, где она в последнее время заметно отстала от OpenAI и Anthropic.  Gemini 4 вышла спустя почти целый год после Gemini 3 Pro, которая за это время была лишь обновлена до Gemini 3.1 Pro в феврале. Так что Google серьёзно отстала от конкурентов: OpenAI представила GPT-6 Astra, а Anthropic вывела на рынок Claude Fable 5 и Mythos 5, а потом и 5.1. Теперь в арсенале Google есть ответ в лице Gemini 4 Argon, которую сама компания позиционирует на уровне передовых моделей конкурентов.  Gemini 4 Argon получила лимит вывода до 1 млн токенов — в Google называют его отраслевым рекордом. Для сравнения, у предшествующих моделей компании максимальный объём генерируемого ответа составлял 64 тыс. токенов. Такой запас позволяет модели выполнять значительно более длинные цепочки рассуждений и генерировать сотни тысяч токенов в рамках одного рабочего процесса. В Google описывают Gemini 4 Argon как систему, которая не просто отвечает на вопрос или генерирует фрагмент кода, а изучает исходные файлы, составляет план, запускает нужные инструменты, проверяет промежуточный результат и исправляет собственные ошибки. Основными областями применения Gemini 4 Argon названы разработка ПО, финансовая и юридическая работа, а также кибербезопасность. Google уже использует Argon внутри компании. В частности, агенты на базе модели помогали оптимизировать алгоритмы для квантовых вычислений, анализировали телеметрию дата-центров и автоматически находили способы сократить потребление памяти. После внедрения предложенных оптимизаций компания рассчитывает освободить более 300 тебибайт памяти, а потенциальный суммарный эффект оценивает в 500 ТиБ — 1 ПиБ. Ещё одно направление — масштабная миграция программного кода с C и C++ на Rust. Argon используется для работы с кодовыми базами объёмом от десятков тысяч строк до более чем 800 тыс. строк в ядре Fuchsia OS. В одном из экспериментов агенты модели переработали 32 тыс. строк SIMD-кода в библиотеке декодирования видео libgav1. Получившаяся реализация на Rust работает в 2,7 раза быстрее предыдущего Rust-порта при идентичных результатах декодирования.   В собственных тестах Google Gemini 4 Argon показала результат 77,9 % в бенчмарке DeepSWE v1.1, оценивающем способность ИИ решать реальные длительные задачи разработки ПО. Это выше показателей GPT-6 Astra (74,1 %) и Claude Fable 5.1 (67,4 %). В AutomationBench, который проверяет, правильно ли агенты выполняют многоэтапные бизнес-процессы, новинка получила 51,3 % против 41,4 и 31,4 % у Astra и Fable соответственно. Также Argon опередила флагманские GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 в Vals Index. В тесте понимания длинных видеозаписей LVBench результат составил 91,7 %.   Отдельное внимание Google уделила возможностям Argon в области кибербезопасности. Модель способна самостоятельно искать, проверять и исправлять уязвимости в программном обеспечении. В тесте CWE-bench v1 она получила 68 %, разделив первое место с флагманскими GPT-6 Astra и Grok 4.7. Google также заявляет о значительном превосходстве Argon над Gemini 3.8 Flash Cyber в ряде внутренних тестов по поиску уязвимостей и анализу веб-систем.  Google не собирается сразу делать Gemini 4 Argon общедоступной. Сначала её протестируют в рамках программы Fairwind вместе с доверенными экспертами по кибербезопасности. Google дополнительно проверяет Gemini 4 Argon на устойчивость к вредоносным инструкциям, попыткам обмануть ИИ и выходу агента за поставленные рамки. После завершения тестирования Google планирует предоставить Argon разработчикам, корпоративным клиентам и обычным пользователям — первоначально платным клиентам API и подписчикам Google AI Ultra. На старте использование модели будет стоить $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных; после вводного периода тарифы вырастут до $4 и $20 соответственно. Кэшированные входные токены будут стоить на 95 % дешевле стандартной цены. Google заменит ИИ-ботов Gem в приложении Gemini на «навыки», но вряд ли это поможет конкуренции с Muse
28.09.2026 [22:30],
Николай Хижняк
На фоне роста популярности универсальных ИИ-агентов, таких как Muse от Meta✴✴ и Instinct, компания Google объявила о закрытии функции Gem в сервисе Gemini, которая позволяла пользователям создавать собственных ИИ-помощников для выполнения конкретных задач. Созданные пользователями ИИ-боты Gem не пропадут: эти инструменты будут автоматически преобразованы в «навыки» (skills), применимые для решения самых разных задач с использованием ИИ. 
Источник изображений: Google Подробности изменений сообщаются непосредственно в приложении Gemini: пользователей предупреждают, что с 17 ноября 2026 года Gem трансформируются в «навыки». Компания берёт на себя процесс переноса данных в новый формат, поэтому пользователям не придётся предпринимать никаких действий для перехода. До указанной даты функциональность Gem сохранится в прежнем виде.  Функция ИИ-ботов Gem, запущенная в 2024 году, была призвана помочь пользователям обучать ИИ выполнению определенных задач, избавляя от необходимости каждый раз повторять инструкции. Среди готовых вариантов от Google были, например, наставник по обучению, помощник для мозгового штурма, консультант по карьере, помощник по написанию кода и редактор текстов. Пользователи также могли создавать собственные версии ИИ-ботов Gem. Например, можно было создать ИИ-тренера по бегу, диетолога или планировщика для отпуска. Такими помощниками можно было делиться с другими людьми. В Google рассчитывали, что это повысит популярность приложения Gemini. Как отмечает портал TechCrunch, несмотря на смену формата «навыки» остаются менее удобными для рядового пользователя, чем простой ввод текстового запроса в чат-бот, как это реализовано у Meta✴✴ для Muse.  Для выбора нужного «навыка» в ветке обсуждения задачи придётся вводить косую черту («/») — такой интерфейс обычно предпочитают инженеры, а не рядовые пользователи. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 3DNews
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
