Gemini 4 Argon descubre una vulnerabilidad crítica que otros modelos pasaron por alto
Google presenta Gemini 4 Argon, su nuevo modelo frontera, que ya se usa en tareas internas como la migración de código C/C++ a Rust y la optimización de memoria en centros de datos. Con un límite de salida de 1 millón de tokens, lidera en DeepSWE v1.1 y el Vals Index. En ciberseguridad, Argon halló una vulnerabilidad crítica en software hospitalario que modelos anteriores no detectaron. Se lanzará primero a defensores cibernéticos y clientes de pago.
El modelo descubrió una vulnerabilidad crítica que exponía información personal sensible en software sanitario usado por hospitales de todo el mundo, identificando un riesgo grave que los modelos frontera anteriores habían pasado por alto.
- taylorfinley
Hace diez días tuve una experiencia con Gemini 3.8 flash que me hizo preguntarme si me estaban redirigiendo a un modelo diferente en pruebas. Estaba intentando usar rocm con llama.cpp en mi Strix Halo de 128 GB, pero solo conseguía que funcionara con Vulkan. Pegué el mensaje de error en agy y este procedió a adjuntar GDB a mi controlador de GPU, hacer ingeniería inversa de la interfaz ioctl de la cola del kernel y escribir un shim en C con LD_PRELOAD para que ROCm llama.cpp funcionara en mi Strix Halo. Me quedé con la boca abierta todo el tiempo.
Edición para añadir la solución: https://gist.github.com/birep/6f2c8d490c7a29820997d57bd654c3...
- nickysielicki
La conclusión importante aquí: el adelantamiento que hemos visto este año no parece ser algo temporal. La famosa teoría de Dario Amodei era que la IA era un campo en el que el ganador se lo lleva todo, donde el primer equipo en tomar la delantera nunca cedería terreno. El término que le gustaba usar era "concentración". Este es otro dato más que demuestra que se equivocaba. La IA parece más distribuida entre neoclouds y hyperscalers tradicionales, FAANG y startups, GPUs y ASICs de lo que lo estaba hace un año.
Nadie tiene un foso defensivo.
- babelfish
> Seguiremos recopilando comentarios de los primeros probadores mientras iteramos en las salvaguardas antes de poner Argon a disposición de desarrolladores, empresas y consumidores lo antes posible.
Gemini no se libra de las acusaciones de "no puede lanzar un modelo"
- tazjin
> Los agentes de Argon están trabajando en migrar bases de código C/C++ a Rust en todo Google
Tío, recuerdo cuando el equipo de cppnext se negaba siquiera a considerar Rust, y en su lugar miraba cosas absurdas como Carbon y Swift (!), aunque la mitad del personal de ingeniería ya sabía hacia dónde iba esto. Espero que al menos hayan sacado algunos ascensos buenos de los retrasos.
- uvdn7
> Migraciones y optimizaciones de bases de código a gran escala: los agentes de Argon están trabajando en migrar bases de código C/C++ a Rust en todo Google, escalando desde decenas de miles de líneas en bibliotecas centrales como re2, libgav1 hasta más de 800 000 líneas para el kernel Zircon de Fuchsia OS.
Para mí esto es mucho más significativo que otra reescritura aleatoria de C++ a Rust hecha por IA. Si pueden lograrlo en bibliotecas centrales de C++ de forma masiva, no sé si C++ seguirá siendo relevante en unos años.
Espero con ganas una publicación de Google sobre este esfuerzo.
- juanre
Sea cual sea tu flujo de trabajo, asegúrate de que el modelo y el proveedor sean reemplazables. Los laboratorios de frontera seguirán adelantándose unos a otros, como lo han estado haciendo durante meses.
Para que los beneficios de la IA se distribuyan, la inteligencia tiene que convertirse en una mercancía.
Mientras controles las habilidades, los aprendizajes y la configuración de la infraestructura, estarás bien.
- Revanche1367
Genial, así que _finalmente_ decidieron añadir un modelo que no es flash y no está disponible para suscriptores normales durante un período indefinido. ¿Cuál es el sentido de pagar por el plan AI Ultra? Anthropic hace lo mismo con Fable, hasta donde sé, OpenAI al menos permite a los suscriptores del plan Pro usar Astra. Estoy suscrito a Gemini AI Ultra y ChatGPT Pro, y tengo acceso empresarial a Claude en el trabajo. Para ser justos, los modelos flash de Gemini desde al menos 3.6 han sido bastante útiles para trabajo no complejo, pero para cualquier tarea con un poco de complejidad, he tenido que revisar y re-revisar el trabajo varias veces yo mismo o a veces con otro LLM para que siga los planes con precisión. Es decepcionante ver otro lanzamiento de Gemini que ignora añadir modelos pro más nuevos.
Edición: parece que me equivoqué sobre Anthropic restringiendo Fable, supongo que nuestro plan empresarial no lo incluye. Pero el bloqueo de Anthropic respecto a Mythos para suscriptores normales/usuarios empresariales sigue siendo cierto, creo.
- wg0
La noticia de última hora no es el modelo. La noticia de última hora es que dentro de Google se está usando intensamente en grandes bases de código para escribir código y ya está migrando 800 000 líneas de código C++ a Rust.
En este espacio, cualquier otra empresa que respete aparte de DeepSeek es... esa sería Google. Han sido honestos al respecto desde el principio, incluyendo su infame memo "no tenemos foso defensivo".
Esta empresa tiene datos enormes, su propio hardware (TPUs) y sus propios expertos internos. De hecho, los LLM se inventaron aquí.
Buena adición al arsenal.
- gopalv
> tomando cuidadosas precauciones contra retroalimentar los hallazgos en el entrenamiento para no arriesgarse a moldear el razonamiento de Argon para evadir nuestra monitorización. Recomendamos encarecidamente al resto de la industria preservar la transparencia del razonamiento en estos momentos cruciales de mayores capacidades mientras se navegan los riesgos de alineación, para que los pensamientos del modelo sigan siendo útiles para identificar y diagnosticar desalineaciones.
Esto es bueno, pero son los lentos precisamente por esto.
Google está siendo castigado por no dejar que los modelos entren en una cámara de eco y vayan más rápido de lo humanamente posible.
- mridulmalpani
Me pregunto por qué Google no hace que Gemini sea un modelo de pesos abiertos.
Considerando que Gemini 4 está en la misma liga que los modelos SOTA, simplemente que lo abran y maten cualquier competencia de OpenAI y Anthropic, y que sean líderes del mercado.
Esto sería tan bueno en tantas dimensiones: ganar tiempo para que Google itere en el siguiente modelo, lo mejor para todos los que somos como nosotros, matar la financiación o destruir la valoración de los competidores y forzarlos a abrir su modelo o forzarlos a crear un modelo muy superior al Gemini de código abierto.
El único inconveniente es la pérdida de ingresos de la API de Gemini, que no estoy seguro de que sea realmente significativa en comparación con otras fuentes de ingresos de Google, y parte de esto puede ser capturado por GCP, ya que necesitas alojar el modelo en algún lugar.