Google, 30 Eylül 2026’da yeni öncü modeli Gemini 4 Argon’u tanıttı. Model, uzun ve çok adımlı iş akışlarında derin akıl yürütme için tasarlandı. Google’a göre Argon; yazılım mühendisliği, hukuk ve finans gibi kurumsal bilgi işlerinde ve siber güvenlik savunmasında öne çıkıyor.
Model ilk olarak Fairwind Programı kapsamındaki güvenilir siber savunuculara açıldı. 13 Ekim’de ise Google, Argon’u geliştiriciler, kurumlar ve tüketiciler için küresel olarak kullanıma sundu.
Ne Değişti?
En dikkat çekici teknik değişiklik çıktı sınırı. Argon’un çıktı token sınırı önceki 64 binden 1 milyona çıkarıldı. Google, bu sayede modelin tek bir denemede yüz binlerce token üretebildiğini ve zor problemleri bir seferde daha derin düşünerek çözebildiğini anlatıyor.
Google’ın kuantum araştırmacıları da modeli kullanıyor. Paylaşılan bir örnekte Argon, önemli bir alt rutinin kaynak kullanımını optimize ederken yayımlanmış referans sonucu dakikalar içinde yüzde 40 geride bıraktı.
Şirketin paylaştığı ölçümlere göre Argon, gerçek dünyadaki uzun soluklu yazılım görevlerini ölçen DeepSWE v1.1’de yüzde 77,9 ile yeni bir rekor kırdı. Zapier’in iş süreçlerini uçtan uca ölçen AutomationBench testinde yüzde 51,3 ile ilk sırada. Uzun video anlamayı ölçen LVBench’te ise yüzde 91,7 puan aldı. Bu sonuçlar Google’ın açıkladığı rakamlar; bağımsız karşılaştırmalar henüz sınırlı.
Google modeli şirket içinde de kullanıyor. Örneklerden birinde Argon ajanları, veri merkezlerinde bellek optimizasyonları bulup uygulayarak 300 TiB’tan fazla bellek kazandırdı. Başka bir çalışmada C/C++ kod tabanlarının Rust’a taşınmasında görev aldı. Açık kaynak video çözücü libgav1’de ortaya çıkan bellek güvenli kod, mevcut Rust sürümünden 2,7 kat hızlı çalıştı.
Siber Güvenlik ve Güvenlik Önlemleri
Argon, yazılım açıklarını kendi başına bulmak, doğrulamak ve yamamak üzere eğitildi. Güvenilir savunuculara ve Google’ın iç ekiplerine model, siber koruma filtreleri olmadan sunulacak. Güvenlik açığı giderme becerisini ölçen CWE-bench v1’de yüzde 68 ile birinciliği paylaşıyor. Wiz’in de modeli, kritik kamu altyapısını ücretsiz korumayı amaçlayan Scan for Good girişiminde kullandığı belirtiliyor. Google’a göre Argon bu çalışmada, dünya genelinde hastanelerin kullandığı bir sağlık yazılımında hassas kişisel verileri açığa çıkaran kritik bir açık buldu; önceki modeller bu açığı gözden kaçırmıştı.
Google geniş dağıtımdan önce dört alanda önlemleri güçlendirdiğini söylüyor: kötüye kullanıma karşı koruma, dolaylı istem enjeksiyonu (prompt injection) saldırılarına direnç, modelin düşünce zinciri ve eylemlerinin izlenmesi ve test ortamlarının yalıtılması. Şirket ayrıca ABD hükümetinin gönüllü ön erişim sürecine katıldığını belirtiyor.
Kimi İlgilendiriyor?
13 Ekim itibarıyla geliştiriciler ve kurumlar Argon’a AI Studio ve Gemini platformundaki API üzerinden, Gemini API’nin ücretli katmanıyla erişebiliyor. Google AI Ultra aboneleri modeli Google Antigravity’de de kullanabiliyor. Google AI Ultra ve Pro aboneleri ise Argon’u Gemini uygulamasında ve Arama’daki AI Mode’da görebiliyor.
Tanıtım döneminde milyon girdi token’ı için 2 dolar, milyon çıktı token’ı için 10 dolar ödenecek. Önbelleğe alınmış girdi token’larında yüzde 95 indirim uygulanacak. Tanıtım döneminden sonra fiyat, milyon girdi token’ı için 4 dolar, milyon çıktı token’ı için 20 dolar olacak.
Uzun soluklu kodlama, finansal araştırma ya da hukuki taslak hazırlama gibi işlerde model kullanan ekipler, bu fiyatları mevcut maliyetleriyle karşılaştırarak geçişe hazırlanabilir.
Türkiye’den Kullanıcılar İçin
Google, 13 Ekim’deki açılışın küresel olduğunu belirtiyor; duyuruda Türkiye’ye özel bir bilgi ya da kısıt yer almıyor. Türkiye’deki geliştiriciler modeli Gemini API’nin ücretli katmanıyla deneyebilir. Pro ya da Ultra aboneliği olan kullanıcılar ise Gemini uygulamasında Argon’un hesaplarında görünüp görünmediğini kontrol edebilir. Fiyatlar dolar cinsinden olduğu için bütçe planlamasını kur üzerinden yapmak gerekiyor.
Kaynaklar
- Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence (blog.google)
- Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems (blog.google)
Bu yazı, yukarıdaki kaynaklardan yapay zekâ yardımıyla Türkçe olarak derlenmiş bir özettir. Ayrıntılar ve resmi bilgi için kaynaklara başvurun.
