Сегодня 31 октября 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → google gemini
Быстрый переход

Google представила Gemini 4 Carbon — мощнейшую ИИ-модель для поиска уязвимостей и исправления опасных ошибок

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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:

  • сессионная память — ориентирована на текущую задачу, даже если она выполняется несколько дней;
  • семантическая память — «структурированная база знаний, формируемая в процессе чтения документов, общения с людьми и взаимодействия с другими агентами»;
  • процедурная память — «информация, как выполняется работа, в том числе навыки, которые агент вырабатывает сам для себя»;
  • эпизодическая память — «всё, что было сделано ранее».

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

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 изображения: Google

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

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

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

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

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

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

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

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.

ИИ-модель Google Gemini перепутала тест с реальностью и случайно взломала три компании

Модель искусственного интеллекта Google Gemini в ходе тестирования возможностей в области кибербезопасности получила несанкционированный доступ к системам трёх сторонних компаний. По утверждению Google, во всех трёх случаях модель остановилась, определив, что вышла за пределы тестовой среды. Об инцидентах сообщила Wall Street Journal (WSJ).

 Источник изображения: Rubaitul Azad / unsplash.com

Источник изображения: Rubaitul Azad / unsplash.com

Инциденты произошли в мае во время испытаний на платформе компании Irregular, где ранее фиксировались аналогичные случаи с моделями OpenAI, Anthropic и Meta✴✴. Irregular уведомила Google о произошедшем в конце июля. Компания не стала публично раскрывать информацию и подтвердила инциденты лишь после запроса WSJ.

В отрасли пока только складывается практика раскрытия информации об инцидентах и непредусмотренном поведении ИИ-моделей. Одни разработчики сообщают о таких случаях самостоятельно, о других становится известно благодаря сторонним исследователям. В Google заявили, что не сочли публичное раскрытие необходимым, поскольку модель не причинила ущерба и во всех трёх случаях остановилась после того, как определила, что получила доступ к реальным системам.

В компании сравнили произошедшее с программами bug bounty, в рамках которых специалисты по безопасности получают вознаграждение за обнаружение уязвимостей. «Случившееся указывает на важность обучения мощных ИИ-моделей ответственному поведению. В данном случае модель повела себя надлежащим образом», — заявила вице-президент Google по разработке систем безопасности Хизер Эдкинс (Heather Adkins).

Инциденты произошли во время учений формата «захват флага» в инфраструктуре Irregular. Gemini должна была извлечь информацию из программного обеспечения вымышленной компании внутри тестовой среды, однако её название совпало с названием реальной организации. Кроме того, из-за ошибки конфигурации модель получила доступ в интернет, которого у неё не должно было быть.

В первом случае Gemini перебирала пароли, пока не получила доступ к защищённому сервису реальной компании. Определив, что система не относится к тестовой среде, модель прекратила действия и вышла из неё. В двух других случаях Gemini выполнила поиск по названию компании и обнаружила в общедоступных репозиториях учётные данные двух других организаций. Модель успешно воспользовалась ими, но затем также остановилась. Эти обстоятельства Google приводит в собственном изложении; независимого анализа действий модели пока не опубликовано.

В Google не сочли произошедшее примером рассогласования целей модели, поскольку она самостоятельно прекратила действия. Компания уведомила все три пострадавшие организации, а также федеральные власти США. В Google подчеркнули, что в инцидентах не участвовала новейшая версия Gemini, но не уточнили, какая именно модель проходила тестирование.

Google CC стал семейным ИИ-секретарём — он собирает письма, чеки и документы и превращает их в планы

В конце минувшего года Google выпустила экспериментальный проект CC, призванный сделать модель Gemini полезной в повседневной жизни. Это был ИИ-агент, который готовил ежедневные сводки и помогал отслеживать выполнение задач, анализируя информацию из Gmail, «Google Календаря» и «Google Диска». Экспериментальный сервис воплотился в функции ежедневных сводок Gemini Daily Brief, но в компании расширили и возможности первоначальной концепции Google CC.

 Источник изображения: blog.google

Источник изображения: blog.google

Теперь сервис Google CC позиционируется как ИИ-помощник для семей и домохозяйств. Он работает не только с одним человеком, а ориентируется на нужды всей семьи, работая в собственной учётной записи Google. Сервис работает через собственный профиль, и пользователи сами решают, какой информацией с ним поделиться — так же, как они делятся данными с друзьями. Управлять новым ИИ-агентом и взаимодействовать с ним могут до шести членов семьи. Можно отправлять ему файлы PDF, изображения, чеки и обычный текст. Получив доступ к данным, система анализирует их и формирует общую ежедневную сводку для всей семьи.

Родители могут настроить автоматическую пересылку писем из школы ребёнка на адрес Google CC, а также автоматически перенаправлять приглашения из календаря. Основная идея в том, чтобы собирать разрозненную информацию воедино и представлять её людям в удобном для них виде. Сервис может отслеживать важные даты и задачи, заносить эти события в семейный календарь или список дел. Google CC может выполнять повторяющиеся задачи: заполнять бланки разрешений и формы регистрации на различные мероприятия, составлять списки покупок и планировать меню на неделю. При недостатке информации, подчеркнули в Google, сервис не галлюцинирует, то есть не выдумывает несуществующие факты, а просто запрашивает недостающие данные.

Со временем объём памяти сервиса увеличивается, система узнаёт о пользователях больше и пополняет свою базу данных: запоминает продукты, которые семья покупает постоянно, или любимые рестораны. Чрезмерной инициативы Google CC не проявляет — он не заполняет формы самостоятельно и не совершает платежей. Сервис продолжает носить статус экспериментального, поэтому он может не всегда работать так, как заявлено. Опробовать его сейчас могут только обладатели личных аккаунтов Google, живущие в США. Действующие пользователи Google CC получат электронное письмо с предложением о переходе на новую версию сервиса; новым придётся записаться в лист ожидания.

Google представила ИИ-модели Gemini 3.8 Live и Live Extended Thinking

Вслед за основной моделью искусственного интеллекта Gemini 3.8 Flash компания Google выпустила её дополнительные версии Gemini 3.8 Live и Live Extended Thinking. Они разработаны как готовые к использованию голосовые помощники, способные сделать общение с Gemini более комфортным для совместной работы.

 Источник изображения: blog.google

Источник изображения: blog.google

Модель Gemini 3.8 Live, пояснили в Google, разработана для работы в сценариях масштабирования и высокой эффективности, а Gemini 3.8 Live Extended Thinking предназначена для решения задач высокой сложности. Младшая модель способна обрабатывать визуальные данные практически в реальном времени, она справляется с переходами между 97 поддерживаемыми языками прямо во время разговора. Она работает с внешними инструментами и обрабатывает вызовы API в фоновом режиме, подтверждая запросы и не прерывая разговора с пользователем.

Одна из примечательных функций Gemini 3.8 Live Extended Thinking — способность рассуждать и говорить одновременно. Она, подчёркивают в Google, оказалась достаточно мощной, чтобы занять первое место в рейтинге моделей Speech to Speech Quality Index компании Artificial Analysis; а также стала лидером в бенчмарке τ-Voice-banking, предусматривающем тестирование голосовых ИИ-агентов при выполнении в реальном времени сложных задач в области банковской техподдержки и поддержки клиентов финтех-компаний.

Генерируемый моделями звук получит цифровые «водяные знаки» SynthID. Обычные пользователи смогут поработать с моделью Gemini 3.8 Live в сервисе Search Live; в с Gemini 3.8 Live Extended Thinking — в Gemini Live. Обладатели платных подписок AI Pro и Ultra смогут обращаться к Gemini 3.8 Live Extended Thinking в приложениях «Google Документы», Gmail и Keep. Для разработчиков обе модели доступны через Gemini API и на платформе Google AI Studio. Корпоративным пользователям доступ к обеим моделям открыт через Gemini Enterprise; в перспективе новые модели появятся в сервисе Gemini Enterprise for Customer Experience и в Google Workspace для бизнес-клиентов.

Google выпустила приложение Gemini для Windows

Google объявила о выпуске приложения помощника с искусственным интеллектом Gemini для Windows. Оно выступает дополнением к привычным для пользователей рабочим инструментам и повседневным программам, предлагая быструю помощь по разным вопросам без отрыва от работы.

Предусмотрен быстрый запуск приложения Gemini поверх активного окна по нажатию сочетания клавиш Alt + Space. Если, например, требуется быстро проверить факты в документе или придумать заголовки к слайдам в презентации, пользователь может получить необходимую помощь в оперативном режиме и быстро вернуться к работе.

Доступны функции работы над задачами в выделенном рабочем пространстве. В приложении есть все привычные для опытных пользователей функции Gemini: задачи можно поручить доступному круглосуточно ИИ-агенту Gemini Spark, который доступен, правда, только платным подписчикам. ИИ-помощник может составить черновую сводку материалов проекта, проанализировав информацию в сервисах Google, в том числе Gmail и «Google Диск».

Через приложение можно генерировать изображения для презентаций с помощью модели Nano Banana, а также создавать видеоролики при помощи подключённой к платформе Gemini Omni. Приложение Gemini для Windows, заверили в Google, работает незаметно и не замедляет работу компьютера. Со временем разработчик будет добавлять в него новые функции, свойственные полноценным десктопным приложениям. Оно совместимо с Windows 10 и 11.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
GamesVoice озвучила последний трейлер GTA VI и намекнула, что русский дубляж игры может появиться «когда-нибудь потом» 52 мин.
Apple Intelligence на следующей неделе доберётся до Китая — с Qwen от Alibaba, но без новой Siri 11 ч.
Новая статья: Gears of War: E-Day — как заводилась бензопила. Рецензия 22 ч.
Глава Anthropic призывал замедлить развитие ИИ, но сам не собирается сбавлять обороты 23 ч.
Симулятор кошачьего завода «Мурзавод» от создателей «Русы против ящеров» готовится к первой смене — новый трейлер и дата выхода 23 ч.
Новая формула расчёта урона, переработка навыков и усиление ИИ: авторы Heroes of Might & Magic: Olden Era выпустили крупнейшее обновление баланса 30-10 20:52
Anthropic запретила клонировать игры в Claude Code — это может ударить даже по легальным проектам 30-10 20:00
В официальный Claude Code подсадили троян — под угрозой компьютеры вайб-кодеров на Windows, Linux и macOS 30-10 19:45
Звёздные войны: авторитетный инсайдер объяснил, почему на самом деле Electronic Arts закрыла BioWare и отменила Mass Effect 5 30-10 18:52
Crimson Desert стала ещё больше — в продажу поступило масштабное дополнение Charting the Unknown 30-10 14:07
Подорожают и камеры: Canon готовится переложить рост затрат на покупателей 8 ч.
Инвесторы отрезали OpenAI от денег — компания не собрала и половины от $30 млрд, на которые рассчитывала 11 ч.
GeForce RTX 5080 исчезла из интернет-магазина Nvidia — в рознице за неё просят уже больше $2000 11 ч.
Поставки процессоров для смартфонов рухнули на 21 % — но Apple и Samsung это на руку 12 ч.
Паника на ИИ-рынке не пощадила Nvidia — Apple снова стала самой дорогой компанией мира 12 ч.
Альтман: наличие оперативной памяти в ПК «довольно ужасно» — в ИИ ЦОД она была бы полезнее 20 ч.
Neuralink подключила Grok к мозгу человека — искусственный разум помог живому вернуть общение с людьми 22 ч.
Представлена отвёртка с ИИ — она сама найдёт нужную биту и поможет её найти 23 ч.
Alphabet не оправдала ожиданий инвесторов по выручке и прибыли — акции упали на 12 % 23 ч.
Акции Intel обрушились более чем на 30 %, несмотря на отличные продажи серверных CPU 23 ч.