Google ने अपना नया Frontier AI Model Gemini 4 Argon पेश किया है। कंपनी के मुताबिक, यह मॉडल लंबे और बेहद जटिल कामों को कई चरणों में समझकर पूरा करने के लिए तैयार किया गया है। शुरुआत में इसे Google के Fairwind Program के तहत चुनिंदा और भरोसेमंद साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों को उपलब्ध कराया जा रहा है। Google का कहना है कि Gemini 4 Argon का इस्तेमाल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, कानूनी और वित्तीय काम, रिसर्च, साइबर सिक्योरिटी और दूसरे जटिल प्रोफेशनल कार्यों में किया जा सकेगा।
क्वांटम कंप्यूटिंग में मदद
Google के Quantum Computing Researchers Argon की मदद से ऐसे Algorithms को बेहतर बनाने पर काम कर रहे हैं, जिनमें Quantum Computers के Resources का इस्तेमाल ज्यादा प्रभावी तरीके से किया जा सके। Google के एक उदाहरण के मुताबिक, Argon ने कुछ ही मिनटों में एक प्रकाशित Benchmark से करीब 40 फीसदी बेहतर परिणाम हासिल किया।
आम यूजर के लिए क्या बदलेगा?
Gemini 4 Argon की सबसे खास बात यह है कि यह केवल सवाल का जवाब देने तक सीमित नहीं है। यह लंबे और कई चरणों वाले काम को समझकर उस पर लगातार काम कर सकता है। उदाहरण के लिए, किसी बड़े सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट में हजारों लाइन के कोड को समझना, उसमें समस्या ढूंढना और उसे बेहतर बनाना जैसे काम AI Agent की मदद से किए जा सकते हैं।
Google के मुताबिक, मॉडल की Output Token Limit को भी बढ़ाकर 10 लाख टोकन किया गया है। यह पहले 64 हजार टोकन थी। आसान भाषा में कहें तो Argon एक ही काम के दौरान बहुत ज्यादा जानकारी को प्रोसेस और आउटपुट कर सकता है।
Google के अंदर भी हो रहा इस्तेमाल
Google के हजारों कर्मचारी Gemini 4 Argon का इस्तेमाल कर रहे हैं। कंपनी के अनुसार, इसका इस्तेमाल विशेष Coding Tasks, गहरी रिसर्च और बेहतर Writing के लिए किया जा रहा है।
डेटा सेंटर में मेमोरी बचाने का दावा
Argon Agents ने Google के Data Centers से मिले बड़े पैमाने के Performance Data का विश्लेषण करके Memory Optimization के अवसरों की पहचान की। Google का कहना है कि इसे लागू करने के बाद 300 TiB से ज्यादा Memory मुक्त हुई है। कंपनी के अनुमान के मुताबिक, कुल बचत 500 TiB से 1 PiB तक हो सकती है।
लाखों लाइन के कोड को Rust में बदलने में AI की मदद
Google बड़े C और C++ Codebases को Rust में बदलने के लिए भी Argon Agents का इस्तेमाल कर रहा है। यह काम Google की कई महत्वपूर्ण परियोजनाओं में किया जा रहा है। इसमें छोटी Code Libraries से लेकर Fuchsia Zircon Kernel के 8 लाख से ज्यादा लाइनों के कोड तक शामिल हैं। हालांकि, Google का कहना है कि इतने महत्वपूर्ण सिस्टम में बड़े बदलाव सीधे Production में नहीं किए जा रहे हैं। इसके लिए Automated और Manual Auditing, Emulation Testing और Review की प्रक्रिया अपनाई जा रही है।
Video Decoder को 2.7 गुना तेज करने का दावा
Google के Open Source Video Decoding Software libgav1 के मामले में Argon Agents ने मौजूदा Rust Port पर काम किया। कंपनी के अनुसार, AI Agents ने SIMD Code की करीब 32 हजार लाइनों को बदलने के लिए कई दौर के प्रयोग किए। इसका उद्देश्य ऐसा सुरक्षित Rust Code तैयार करना था, जिसे Compiler अपने स्तर पर बेहतर तरीके से Vectorize कर सके।
Google का दावा है कि इसके बाद तैयार Video Decoder पहले के Rust Port की तुलना में 2.7 गुना तेज चला, जबकि Video Output में कोई बदलाव नहीं हुआ।
Coding से लेकर Legal और Finance तक इस्तेमाल
Gemini 4 Argon को सिर्फ Coding के लिए नहीं बनाया गया है। Google के अनुसार, यह Finance, Legal, Tax और अन्य Enterprise Workflows में भी काम कर सकता है। कंपनी के मुताबिक, Google Engineers इसका इस्तेमाल रोजमर्रा की Debugging से लेकर बड़े Codebase Migration और Algorithm Design तक कर रहे हैं।
DeepSWE v1.1 नाम के एक Benchmark में Argon ने 77.9% स्कोर हासिल किया है। यह Benchmark वास्तविक दुनिया के लंबे और जटिल Software Engineering Tasks को मापता है। Google के अनुसार, Vals Index पर भी Argon ने Finance, Coding, Legal और Tax जैसे क्षेत्रों में मजबूत प्रदर्शन किया है। AutomationBench में इसका स्कोर 51.3% बताया गया है।
लंबे वीडियो और चार्ट भी समझ सकेगा
Gemini 4 Argon की एक और खासियत Visual Understanding है। यानी यह केवल Text ही नहीं, बल्कि Charts, Videos और Documents से भी जानकारी समझ सकता है। Google के मुताबिक, LVBench नाम के Long Video Understanding Benchmark में Argon ने 91.7% स्कोर हासिल किया है। इसका मतलब है कि भविष्य में AI ऐसे कामों में भी ज्यादा उपयोगी हो सकता है, जिनमें लंबे वीडियो, जटिल Charts या कई Documents को एक साथ समझना पड़ता है।
साइबर सुरक्षा में बड़ी भूमिका
Gemini 4 Argon को Cybersecurity Defense के लिए भी विशेष रूप से तैयार किया गया है। Google के मुताबिक, यह AI खुद से Software Vulnerabilities यानी सॉफ्टवेयर की सुरक्षा खामियों को खोज सकता है, उनकी पुष्टि कर सकता है और उन्हें ठीक करने में मदद कर सकता है। शुरुआत में Trusted Cyber Defenders और Google की Internal Teams को Argon की पूरी Cybersecurity क्षमता इस्तेमाल करने की अनुमति दी जा रही है।
Google के अनुसार, Wiz की Scan for Good पहल भी Argon का इस्तेमाल कर रही है। इस पहल का उद्देश्य Critical Public Infrastructure में मौजूद गंभीर सुरक्षा खामियों को पहचानना और ठीक करना है। एक शुरुआती परीक्षण में Argon ने Healthcare Software में मौजूद एक गंभीर Vulnerability की पहचान की। Google का कहना है कि इससे दुनिया भर के अस्पतालों में इस्तेमाल होने वाले सॉफ्टवेयर में Sensitive Personal Information के सामने आने का जोखिम था।
साइबर सुरक्षा Benchmark में भी मजबूत प्रदर्शन
CWE-bench v1 में, जो Security Vulnerabilities को ठीक करने की क्षमता को मापता है, Argon ने 68% स्कोर हासिल किया और पहले स्थान के लिए बराबरी की। Google के Internal Vulnerability Benchmark में Argon ने 20 Programming Languages में बने Complex Codebases में कई तरह की Security Exposures की पहचान की।
Wiz के Internal Black-Box Penetration Testing Benchmark में भी Argon ने Vulnerabilities और संभावित Attack Surface की पहचान करने में पिछले मॉडल की तुलना में बेहतर प्रदर्शन किया।
लेकिन अभी सभी के लिए उपलब्ध नहीं होगा
Google Gemini 4 Argon को तुरंत हर यूजर के लिए जारी नहीं कर रहा है। कंपनी का कहना है कि इतने शक्तिशाली AI मॉडल को सुरक्षित तरीके से उपलब्ध कराने के लिए चरणबद्ध तरीके से Access बढ़ाया जाएगा। शुरुआती दौर में Trusted Cyber Defenders और Testers मॉडल का इस्तेमाल करेंगे। इन शुरुआती यूजर्स से मिलने वाले Feedback के आधार पर Google अपने Safety Guardrails को और मजबूत करेगा। इसके बाद Argon को Developers, Enterprises और आम Consumers के लिए उपलब्ध कराने की योजना है।
AI के गलत इस्तेमाल को रोकने पर जोर
Google का कहना है कि Argon को Cyber Attacks और Chemical, Biological, Radiological और Nuclear यानी CBRN से जुड़े खतरनाक इस्तेमाल को रोकने के लिए Safety Systems के साथ तैयार किया गया है। मॉडल को हानिकारक अनुरोधों को अस्वीकार करने के लिए डिजाइन किया गया है, जबकि वैध वैज्ञानिक और शोध संबंधी कामों को जारी रखने की कोशिश की गई है। Google Prompt Injection जैसे हमलों से सुरक्षा पर भी काम कर रहा है। Prompt Injection में हमलावर किसी AI मॉडल को गलत निर्देश देकर उसके व्यवहार को अपने नियंत्रण में लेने की कोशिश कर सकता है।
AI की ‘सोच’ और उसके काम की निगरानी
Google के अनुसार, Argon में ऐसे सिस्टम लगाए जा रहे हैं जो यह निगरानी कर सकें कि AI किसी काम को पूरा करते समय अपनी निर्धारित सीमाओं से बाहर तो नहीं जा रहा है। जरूरत पड़ने पर AI की कार्रवाई को रोका जा सकेगा। कंपनी का कहना है कि इसके Training Runs के दौरान भी इसी तरह की निगरानी और Alert System का इस्तेमाल किया गया।
कब मिलेगा Gemini 4 Argon?
Google के मुताबिक, Gemini 4 Argon को शुरुआत में Paid API Customers और Google AI Ultra Subscribers के लिए उपलब्ध कराने की दिशा में काम किया जा रहा है। इसके बाद इसकी उपलब्धता Developers, Enterprises और Consumers तक बढ़ाई जाएगी। कुल मिलाकर, Gemini 4 Argon का फोकस सिर्फ Chatbot की तरह जवाब देने पर नहीं है। Google इसे ऐसे AI Agent के रूप में विकसित कर रहा है जो लंबे समय तक चलने वाले जटिल कामों को समझ सके, कई चरणों में काम कर सके और Coding, Research, Business, Legal, Finance तथा Cybersecurity जैसे क्षेत्रों में इंसानों के साथ मिलकर काम कर सके।