Asosiy ma’lumotlar

  • Gemini 4 Argon sentyabr oyining oxirida taqdim etilgan, keng qamrovli kirish 13 oktyabrdan boshlangan
  • API narxlari: 1 million token uchun 2/10 dollar, 1 dekabrdan 4/20 dollargacha oshadi
  • Model Chrome kodining 6 million qatorini qayta ishlash va Gemma modellarining ishlashini deyarli uch barobar tezlashtirish uchun ishlatilgan

Gemini 4 Argon modeliga keng qamrovli kirish

Google kompaniyasi sun'iy intellektning bayramiy Gemini 4 Argon modeliga keng qamrovli kirishni ochganini e'lon qildi. Model sentyabr oyining oxirida birinchi marta taqdim etilgan bo'lib, o'shanda u faqat alohida sinovchilar va kiberxavfsizlik mutaxassislari uchun sinovlar doirasida mavjud edi.

Model qayerda mavjud va uning narxi qanday?

13 oktyabrdan boshlab Argon modeliga Google AI Pro yoki Ultra tarifiga ega foydalanuvchilar Gemini ilovasida va qidiruv tizimining AI rejimida, shuningdek, AI Studio orqali API va Google Antigravitydagi Ultra obunachilari orqali kirish imkoniyatiga ega bo'ladilar. Modeldan API orqali foydalanish dastlabki bosqichda 1 million kirish tokeni uchun 2 dollar va 1 million chiqish tokeni uchun 10 dollar tashkil qiladi. 1 dekabrdan boshlab Google narxlarni mos ravishda 4 va 20 dollargacha oshiradi.

E'lon qilingan qo'llanilish sohalari

Dasturchilar so'zlariga ko'ra, model allaqachon bir qator sohalarda qo'llanilmoqda: dasturlashda murakkab vazifalarni hal qilish, jumladan, dasturlarni kodini optimallashtirish; huquqiy, moliyaviy, ilmiy va boshqa sohalarda jarayonlarni optimallashtirish; kiberxavfsizlikda kritik zaifliklarni qidirish va bartaraf etish; kvant hisoblash va amaliy fan sohasida ilg'or tadqiqotlar.

Foydalanish misollari

Google ma'lum qilishicha, Argon yordamida Chrome brauzeri dasturchilari oylik o'rniga bir necha hafta ichida fayllarni qayta ishlashni amalga oshirdilar va 6 million qator eski koddan veb-sahifalarni qayta ishlash uchun muhim elementlarni ajratib oldilar. Shuningdek, kompaniya Argon ochiq manbali Gemma modellarining sifatini saqlab qolgan holda deyarli uch barobar tezlashtirishga yordam berganini ma'lum qildi.