2026. október 17., szombat · Modellek

Gemini 4 Argon 97,5 százalékot ért el az ARC-AGI-3 teszten

A Google DeepMind új modellje, a Gemini 4 Argon, a The Decoder beszámolója szerint 97,5 százalékot ért el az ARC-AGI-3 benchmarkon az úgynevezett „Provider Adapter Harness” tesztkörnyezetben, 4800 dollárért. Az ARC Prize szerint ezzel a Google lett a második labor az OpenAI után, amely átlépte a 95 százalékos küszöböt; az élen továbbra is az OpenAI GPT-6 Astra áll 99,9 százalékkal. A lap szerint az eredmény erősen függ a tesztmódszertől: az egyszerűbb „Standard Harness” környezetben Argon mindössze 49,8 százalékot ért el alacsony gondolkodási szinten, 5800 dollárért. A háttérben egy 2026 júliusi vita áll, amikor az OpenAI GPT-5.6 Sol modellje két eltérő API-beállítás mellett verte meg a Claude Opus 5-öt ugyanezen a benchmarkon. A The Decoder külön megjegyzi, hogy az Epoch AI értékelése szerint az Argon általános képességei terén, nem a szóban forgó benchmarkon, matematikában és szoftverfejlesztésben lemarad riválisaitól.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

A vita rámutat, hogy az ARC Prize társalapítója, Francois Chollet, a korábbi OpenAI-Claude összecsapás után most nyilvánosan elérhető API-beállításokat írt elő a mérések egységesítésére.

Benchmark-tolmács

Mit mond a hírben szereplő pontszám?

ARC-AGI-3

Ismeretlen, interaktív játékszerű környezetekben méri, hogy egy AI-ügynök képes-e felfedezni a szabályokat, alkalmazkodni és célt elérni.

Pontszám: A környezetek szintjein elért normalizált teljesítmény; magasabb jobb. A Public Demo és a Semi-Private eredmény, valamint a gondolkodási és költségkeret külön kezelendő.
Frissesség: Folyamatosan frissül
Szivárgás: Alacsony kockázat
Hétköznapi jel: Csak közvetett jel

Források

The Decoder

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #Gemini 4 Argon#ARC-AGI-3

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. október 17., szombat napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Google egyetlen AI-modellel irányítaná a robotokat: a Gemini 4 Argon

A Google bemutatta a Gemini 4 Argon nevű modellt, amely a cég állítása szerint egyetlen rendszerben fogja össze a robotikai folyamat egészét: irányítja a robotokat, fényképekből vagy vázlatokból virtuális gyakorlóterepeket épít, és kiértékeli a betanító adatokat. A Google demonstrációja szerint egy Boston Dynamics Spot robotnak szódásdobozokat kellett egy pedálos kukába dobnia: a modell előbb szimulációban gyakoroltatta a hárompontos egyensúlyozást, majd két külön AI-ügynök ellenőrizte a láb és a fogó pozícióját, mielőtt a valódi gépen megtörtént a próba. Egy másik bemutatóban egyetlen fotóból 77 feladatot és több mint 4500 betanító epizódot generált egy asztali jelenetből, ami a vállalat szerint 56-ról 75 százalékra növelte a sikerességi arányt, a végrehajtási időt pedig 35-ről 24 másodpercre csökkentette. A modell egyelőre csak a Google fizetős fejlesztői programjain keresztül érhető el, és a bemutatott példák még részletes emberi útmutatást igényelnek.

Google elindította a Gemini 4 Argon modellt, de csak fizetőseknek

A Google ma globálisan elérhetővé tette a Gemini 4 Argon modellt fejlesztők, vállalatok és előfizetők számára az AI Studio, a Gemini platform API-ja, az Antigravity, valamint a Gemini-app és a Search AI módja révén – közölte a vállalat hivatalos bejelentésében. A Google szerint Argon vezeti a Vals Indexet, amely a pénzügyi, jogi, adózási és kódolási teljesítményt méri, bevezető ára pedig 2 dollár millió bemeneti és 10 dollár millió kimeneti tokenenként. A The Verge és az Ars Technica szerint azonban a modell egyelőre csak fizetős Pro és Ultra előfizetőknek érhető el, az ingyenes és Plus felhasználók csak a gyengébb Flash modelleket kapják. A Google saját, nem független méréseket közölt arról, hogy Argon a Chrome 40 millió soros kódbázisában hónapokig tartó refaktorálást végzett el hetek alatt, a YouTube kommentrendszerének szerverterhelését pedig 45 százalékkal csökkentette. A Decoder szerint Argon a Vals Indexen vezet, de a független rangsorokban még az Anthropic Claude Opus 5.5 mögött áll.

Google bemutatta a Gemini 4 Argon modellt, de egyelőre csak kevesek használhatják

A Google bejelentette a Gemini 4 Argon nevű új modelljét, amelyet a vállalat kódolásban, tudásmunkában és kiberbiztonságban iparágvezetőnek állít. A cég szerint a DeepSWE v1.1 szoftverfejlesztési teszten 77,9 százalékot ért el, és vezet a Vals Index gazdasági elemzési benchmarkon is – ezek a Google saját közlései, független megerősítés egyelőre nincs. A modell korlátozott ideig 2 dollár/millió bemeneti és 10 dollár/millió kimeneti tokenért érhető el API-n keresztül, kimeneti limitje pedig a korábbi 64 000-ről 1 millió tokenre nőtt. Google állítása szerint belső mérnökei már használják Argont, aminek köszönhetően 300 TiB memóriát takarítottak meg adatközpontjaikban, és több mint 800 000 sornyi kódot migráltak C/C++-ból Rustba a Fuchsia OS Zircon kerneljében. A szélesebb nyilvánosság egyelőre nem férhet hozzá a modellhez, mert a Google fokozatos, biztonsági fókuszú bevezetést tervez.

Microsoft Maia 300: részletes architektúra, de homályos hatékonysági mutató

A Microsoft korábban már bejelentette a Maia AI-csipek 2027-es, gigawattos léptékű bevezetését; az InfoQ most a Maia 300 technikai felépítését részletezi, és rámutat, hogy a bejelentés élén hangoztatott hatékonysági mutató mögött nem áll olyan részletesség, mint az architektúra leírása mögött. A cikk szerint minden gyorsító nyolc HBM4-memóriasort tartalmaz, 288 GB kapacitással és 18 TB/s sávszélességgel, 950 wattos fogyasztási keretben; egy 96 gyorsítós rack 167 kW-ot fogyaszt, 27,6 TB HBM-et és 1,7 PB/s összesített sávszélességet biztosít. A TSMC N2P gyártástechnológia és a különálló memóriavezérlő-dieök a Microsoft állítása szerint 36 százalékkal növelik a számítási teljesítményt a Maia 200-hoz képest, a memóriakezelés pedig az egységes hozzáférésről NUMA-alapú elrendezésre vált. A hálózati architektúra egyedi, Ethernet-alapú AI-transzportot használ, amely akár 128 rackből álló, 12 288 gyorsítós szuperpodokat köt össze optikai kapcsolókkal, három késleltetési szintet különböztetve meg a chip-párok, a rackek és a podok között. Az InfoQ szerint a Maia 200 token/watt előnyét hirdető állítást gyakorlott szakemberek is hiányosan alátámasztottnak találták.