Gemini 4 Argon、サイバー防御で世界最前線へ
Googleが新たなフロンティアモデルGemini 4 Argonを発表した。出力トークン上限を従来の64Kから業界最大の1Mへ拡大し、DeepSWE v1.1で77.9%を記録。サイバー防御では、WizのScan for Goodを通じて、これまでのモデルが見逃していた医療ソフトウェアの重大な脆弱性を発見した。まずはFairwind Programの信頼された防御者向けに段階的に提供される。
Argonは、病院で世界中で使用されている医療ソフトウェアに、機密性の高い個人情報を露出させる重大な脆弱性を発見し、これまでのフロンティアモデルが見逃していた深刻なリスクを特定した。
HNでの議論
683- taylorfinley
10日前、Gemini 3.8 flashを使っていて、自分がテスト中の別のモデルにルーティングされているのではないかと思うような経験をした。128GBのStrix Haloでllama.cppとrocmを使おうとしていたが、Vulkanでしか動かせなかった。エラーメッセージをagyに貼り付けたら、GPUドライバにGDBをアタッチし、カーネルのキューioctlインターフェースをリバースエンジニアリングし、Strix HaloでROCm llama.cppを動かすためのLD_PRELOAD Cシムを書いてくれた。その間ずっと口が開いたままだった。
修正を追加：https://gist.github.com/birep/6f2c8d490c7a29820997d57bd654c3...
- nickysielicki
ここでの重要なポイント：今年見られた抜きつ抜かれつの競争は一時的なものではないようだ。Dario Amodeiの有名な理論では、AIは勝者総取りの分野であり、最初に先手を取ったチームがその地位を永久に譲ることはないというものだった。彼が好んで使った言葉は「集中」だった。これは彼が間違っていたことを示すさらなるデータポイントだ。AIは1年前よりも、ネオクラウドや従来のハイパースケーラー、FAANGとスタートアップ、GPUとASICの間で、より分散しているように見える。
誰も堀を持っていない。
- babelfish
> 早期テスターからのフィードバックを収集し続け、ガードレールを反復改善しながら、できるだけ早くArgonを開発者、企業、消費者に提供できるよう努めます。
Geminiは「モデルをリリースできない」という疑惑を晴らせていない
- tazjin
> ArgonエージェントはGoogle全体でC/C++コードベースをRustに移行する作業を行っています
ああ、cppnextチームがRustを検討することすら拒否し、代わりにCarbonやSwift（！）のような馬鹿げたものを検討していた時代を覚えているよ。エンジニアスタッフの半分はすでにどこに向かっているか分かっていたのに。少なくとも遅延で何人かは昇進できたことを願う。
- juanre
どんなワークフローであれ、モデルとプロバイダーは交換可能にしておくこと。フロンティアラボは何ヶ月も続けているように、これからも互いに抜きつ抜かれつを続けるだろう。
AIの恩恵を分散させるためには、知能がコモディティ化する必要がある。
スキル、学び、インフラ設定を自分でコントロールしていれば大丈夫だ。
- uvdn7
> 大規模コードベースの移行と最適化：ArgonエージェントはGoogle全体でC/C++コードベースをRustに移行する作業を行っており、re2やlibgav1のようなコアライブラリの数万行から、Fuchsia OS Zirconカーネルの80万行以上にまでスケールしています。
私にとってこれは、他のランダムなC++からRustへのAI書き換えよりもはるかに重要だ。もしコアC++ライブラリで大規模に成功できれば、数年後にC++がまだ関連性を持っているかどうか分からない。
Googleがこの取り組みについての投稿を出すのを楽しみにしている。
- Revanche1367
素晴らしい、ようやく非フラッシュモデルを追加することにしたのに、一般加入者には無期限に利用できないのか。AI Ultraプランにお金を払う意味は何だ？AnthropicもFableで同じことをしていると聞いている。OpenAIは少なくともProプラン加入者にAstraを使わせてくれる。私はGemini AI UltraとChatGPT Proを購読し、仕事ではClaudeのエンタープライズアクセスがある。公平に言えば、少なくとも3.6以降のGeminiのフラッシュモデルは複雑でない作業にはかなり役立つが、少しでも複雑なタスクでは、計画に正確に従わせるために自分で何度も確認したり、時には別のLLMと一緒に確認したりしなければならなかった。またしてもGeminiのリリースが新しいproモデルの追加を無視しているのを見るのは残念だ。
編集：AnthropicがFableを制限しているというのは間違いだったようだ。我々のエンタープライズプランには含まれていないだけらしい。しかし、Anthropicが通常の加入者/エンタープライズユーザーに対してMythosをブロックしているのはまだ真実だと思う。
- wg0
速報はモデルではない。速報は、Google内部で大規模コードベースのコード作成に多用されており、すでに80万行のC++コードをRustに移行しているということだ。
この分野で私が尊敬する他の企業はDeepSeekを除けばGoogleだけだ。彼らは最初から、悪名高い「我々には堀がない」というメモを含めて正直だった。
この企業は膨大なデータ、自社ハードウェア（TPU）、社内専門家を持っている。実際、LLMはここで発明された。
武器庫への良い追加だ。
- gopalv
> 発見事項をトレーニングにフィードバックしないよう慎重に注意し、Argonの推論が我々の監視を回避するように形作られるリスクを避けています。能力が向上するこの極めて重要な瞬間に、アラインメントリスクを乗り越えながら推論の透明性を維持するよう業界全体に強く勧めます。そうすることでモデルの思考がミスアラインメントの特定と診断に役立ち続けるのです。
これは良いことだが、まさにこの理由で彼らは動きが遅い。
Googleはモデルをエコーチェンバーに入れず、人間的に可能な速度を超えて進ませないことで罰せられている。
- mridulmalpani
なぜGoogleはGeminiをオープンウェイトモデルにしないのだろうか？
Gemini 4がSOTAモデルと同程度なら、オープンソースにしてOpenAIやAnthropicからの競争を排除し、市場リーダーになるべきだ。
これは多くの次元で非常に良いだろう——Googleが次のモデルを反復する時間を稼ぎ、我々のような人々にとって最善であり、競合の資金調達を殺すか評価を破壊し、彼らにモデルをオープンにするか、オープンソースのGeminiよりはるかに優れたモデルを作ることを強制する。
唯一の欠点はGemini APIからの収益損失だが、Googleの他の収益源と比べて本当に重要かどうかは分からないし、モデルをどこかにホストする必要があるため、その一部はGCPで回収できる。