Google рожала эту модель 8 месяцев

 
Кибер-привет, товарищи ❗️

Прошлый флагман Gemini 3.1 Pro выходил аж в феврале.

Летом Google хотела выпустить 3.5 Pro на 2 млн токенов, но на тестах она опозорилась и релиз отменили.

Контекстное окно так и осталось в 1 млн токенов, что как 1700 страниц текста на русском.
 
Пощупал новую Gemini 4 Argon для вас:

Что крутого?

✅ Выдаёт ответ до 1 млн токенов
Работает через режим Long Decode. У конкурентов на ответ максимум 128 тысяч.

✅ Во многом уделывает Astra и Opus 5.5
В огромных таблицах, тексте, коде, бизнес-автоматизации и сложных графиках.

Совет. Используйте гугловские модели для расшифровки YouTube-видео. Они и слушают, и смотрят видео по ссылке. Другие так не могут.

✅ Меньше душнит и реже отказывает без причины
Google тут вшатывает. Даже Gemini 3.8 Flash посылает и китайцев, и американцев куда подальше как зануд.

Где подвох?

➖ В сложной разработке уступает Opus 5.5 и Astra
Например, когда разбираешься в огромном чужом проекте.

В таких задачах лидер Astra, опережает на 10,5%.

➖ Знания о мире всё ещё обрываются
Гугловские модели те ещё маразматики.

У них в весах есть свежие знания, но могут нести отборную хрень про якобы новейший ChatGPT 4o)) Исправляется промптом-напоминалкой.

🔥Argon как ИИ-агент?

Это не китаец, который батрачит за копейки, но Google тоже удивили.

Модель закрыла 80 финпроцессов за 1 неделю вместо 8 недель человеческой работы и ускорила работу рекламного менеджера на 90%.

Ещё агенты оптимизировали дата-центры Google на 330 терабайт.

✅ Теперь о ценах. До 30 ноября API стоит $2 за 1 млн входных токенов и $10 в ответе, с декабря будет $4 и $20. Это уровень Opus 5.5 и дешевле тяжёлых Astra с Fable 5.1.

На повторную обработку уже знакомой информации будет скидка 95%.

Инсайдеры пишут, что внутри Google уже тестируют более сильную модель Carbon. 

Напоминаю, что лучшей модели не бывает. Их надо подбирать под свои задачи.

Поэтому вопрос. Как вы используете гугловские модели? 👇