2026. október 16., péntek · Modellek

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.

Egy forrás erősíti A hír állításait legfeljebb egy forrás támasztja alá tárgyilag; a többi forrás anyaga nem erről szól.

Miért fontos?

A fejlesztés a Google és a DeepMind évek óta hangoztatott céljához, a „fizikai AGI” eléréséhez vezető lépésként pozicionálja az Argon modellt, ami egységes AI-platformot ígér a teljes robotikai iparnak.

Források

Google DeepMind The Decoder

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #Gemini 4 Argon#robotika

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. október 16., péntek napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

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.

Black Forest Labs kiadta a FLUX 3 Action nyílt robotikai AI-modellt

A Black Forest Labs bemutatta a FLUX 3 Action nevű nyílt AI-modellt, amely a korábbi, videó-, kép- és hangadatokon tanított multimodális FLUX 3 modellre épül. A rendszer robotmunkaterek több kameraforrásból érkező videóit dolgozza fel, és ezekből jósolja meg, milyen következő lépést tegyen a robot, valamint hogyan változik meg ettől a környezet. A vállalat állítása szerint a modell mindössze hét milliárd paraméterrel új csúcsot ért el a RoboLab-120 ranglistán, miközben a korábbi legjobb nyílt modellnél kevesebb mint feleakkora méretű, és akár 3,95-szer gyorsabban fut. A Black Forest Labs szerint a nagy méretű, gondolkodó modellek jól terveznek, de robotikai alkalmazásra túl lassúak és túl nagyok, ezért fontos a hatékonyság az eszközön futtatott (on-device) telepítéshez. A modellsúlyok elérhetők a Hugging Face platformon.

NVIDIA: a World Action Modellek felváltják a robotikai VLA-kat

Az NVIDIA technikai blogja szerint a robotpolitikák új generációja, az úgynevezett World Action Model (WAM) videó-alapú világmodellekre épül, nem a megszokott nyelv-látás (VLM) alapú vision-language-action (VLA) rendszerekre. A cég állítása szerint a WAM-ok jobban általánosítanak új feladatokra, robotokra és környezetekre, mert a tanult fizikai dinamikát használják, nem csak szemantikus leképezést. Az NVIDIA saját, nyílt Cosmos 3 modelljét mutatja be alapként, amely Mixture-of-Transformers architektúrára épül, és nagyjából 767 millió képet, 348 millió valós dinamikát rögzítő videót és 8 millió akciómintát tartalmazó adathalmazon tanult. A vállalat szerint a Cosmos 3 munkaállomásos és Jetson-alapú, valós idejű futtatást is lehetővé tesz, kevesebb feladatspecifikus adattal érve el jobb teljesítményt. Az állítások az NVIDIA saját blogbejegyzéséből származnak, független megerősítés nélkül.