15 Ekim 2026 PerşembeSayı № 288

Google, Gemini 4 Argon modelini DeepSWE'de SOTA puanla tanıttı

Google, uzun vadeli akıl yürütme ve karmaşık iş akışları için tasarlanmış yeni Gemini 4 Argon modelini duyurdu. Model, DeepSWE v1.1 testinde %77.9'luk skorla en yüksek performansı gösterirken, fiyatlandırma ve token limitleri açısından da önemli yenilikler sunuyor.

Görsel: TestingCatalog

Özetle

  1. 1

    Gemini 4 Argon, DeepSWE v1.1 testinde %77.9'luk SOTA skorla birincilik elde etti.

  2. 2

    Tanıtım döneminde token fiyatları girdi için 2 $, çıktı için 10 $ olarak belirlendi; ardından 4 $/4 $'a yükseliyor.

  3. 3

    Modelin çıktı limiti 64 K'dan 1 M tokena çıkarılarak uzun akışlarda yüz binlerce token üretme imkanı sağlandı.

  4. 4

    Bellek optimizasyonlarıyla 300 TiB'den fazla tasarruf ve kod dönüşümlerinde %2.7 performans artışı sağlandı.

Google, Gemini 4 Argon'ı "frontier" bir model olarak tanıttı ve özellikle yazılım mühendisliği, kurumsal bilgi işleri ve siber güvenlik savunması gibi uzun ve karmaşık iş akışlarında derin akıl yürütme yeteneği sağlamak için geliştirdi. İlk etapta model, Google'ın Fairwind Programı kapsamında güvenilir siber savunuculara sunulacak; aynı zamanda ABD hükümetinin gönüllü ön erişim sürecine de katılıyor. Geniş erişim, API müşterileri ve Google AI Ultra aboneleri için ücretli bir planla yakında kullanılabilir hâle gelecek.

Fiyatlandırma açısından Argon, tanıtım döneminde giriş fiyatı olarak girdi token başına 2 $, çıktı token başına 10 $ uygulanacak ve önbelleğe alınmış giriş tokenları %95 indirimli olacak. Tanıtım süresi sonunda fiyatlar sırasıyla 4 $ ve 20 $'a yükseliyor. Modelin çıktı limiti de 64 K'dan 1 M tokena çıkarılarak tek bir akışta yüz binlerce token üretme kapasitesi sağlandı.

Performans bakımından Gemini 4 Argon, DeepSWE v1.1 testinde %77.9'luk skorla birincilik elde etti ve aynı zamanda Text Arena'da 1525 puanla birinci, Code Arena (WebDev) bölümünde ise 1679 puanla sekizinci sırada yer aldı. Vals Index'te birinci konumda bulunmasının yanı sıra Zapier AutomationBench'te %51.3, uzun‑video LVBench'te %91.7 ve CWE‑bench v1'de %68 başarı gösterdi. Model, bir yayınlanmış kuantum algoritması optimizasyonu temelini %40 daha hızlı geçerek veri merkezi bellek optimizasyonlarıyla 300 TiB'den fazla tasarruf sağladı; toplamda 500 TiB‑1 PiB arasında tasarruf öngörülüyor.

Google içindeki binlerce çalışan, Argon'u kodlama, araştırma ve metin üretiminde aktif olarak kullanıyor. Model, C/C++ kodlarını Rust'a taşıma, Fuchsia Zircon çekirdeği gibi kritik sistemlerde otomatik ve manuel denetimlerle güvenli geçişler yapma, libgav1 video kod çözücüsündeki SIMD kodlarını Rust'a çevirerek %2.7 daha hızlı çalıştırma gibi görevlerde başarı sağladı. Siber güvenlikte ise Argon, Wiz'in "Scan for Good" programı aracılığıyla kritik bir sağlık yazılımı açığını tespit ederek önceki modellerin kaçırdığı bir riski ortaya çıkardı.

Yöney yorumu

Bu model, geliştiricilere daha uzun ve karmaşık görevleri tek bir oturumda çözme imkanı sunarak üretkenliği artırırken, düşük maliyetli token fiyatları da geniş çaplı benimsenmesini teşvik edecek.

Yapay zekâ tarafından üretilmiştir.

Haberdeki skorlar

Bu skorların kaynak metinde birebir geçtiği doğrulandı. Bilinen testlerin sonuçları Benchmark sıralamalarına da eklenir.

  • Gemini 4 ArgonDeepSWE v1.1 · long-horizon software engineering
    %77.9
  • Gemini 4 Argon (High)Text Arena
    1525 points
  • Gemini 4 Argon (High)Code Arena: WebDev
    1679 points
  • Gemini 4 ArgonZapier AutomationBench
    %51.3
  • Gemini 4 ArgonLVBench (long-video)
    %91.7
  • Gemini 4 ArgonCWE-bench v1
    %68
Devamı kaynakta

Bu haber TestingCatalog kaynağından derlenip Türkçeye aktarıldı. Ayrıntılar ve orijinal metin için oka tıklayın.