2026. október 19., hétfő · Modellek

Négy Gemini 4 Argon AI-ügynök legyőzte a Minecraftot egy kutatási futásban

A Google DeepMind kutatóinak arXivon közölt, nem lektorált tanulmánya szerint négy, Gemini 4 Argon modellre épülő AI-ügynököt indítottak egy véletlenszerűen generált Minecraft-világban, Easy nehézségen, előre meghatározott szerepek, stratégiák vagy külön megírt játékspecifikus eszközök nélkül; a kutatók bármikor szüneteltethették vagy leállíthatták a futást, de nem avatkoztak be. A kutatók szerint az ügynökök önállóan osztották fel egymás között a feladatokat, figyelmeztették egymást a veszélyekre, visszaszerezték elhunyt társaik tárgyait, és közös memóriában rögzítették a hibákat. A 27 óra 14 perces munkamenet alatt összesen 2783 JavaScript programot írtak, 229 chatüzenetet váltottak, és 605-ször haltak meg, mire legyőzték az Ender sárkányt. A Decoder közlése szerint a teljes futtatás a Gemini 4 Argon 2027-ben életbe lépő standard árazásán 1620 dollárba került volna. A cikk ezt az agentikus AI-modellek legújabb példájaként mutatja be olyan videojátékok önálló legyőzésére, amelyekhez korábban célzottan, nulláról betanított rendszerekre volt szükség.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

Az arXivon közölt, nem lektorált tanulmány egyetlen, Easy nehézségű Minecraft-világban végzett futást dokumentál. A játékon kívüli feladatokban való megbízhatóság ebből önmagában nem állapítható meg.

Források

The Decoder

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #Gemini 4 Argon#Minecraft

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. október 19., hétfő napi AI összefoglaló része.

Helyesbítés · 2026. október 19., hétfő

2026. október 19-i helyesbítés: A „precedens lehet olyan jövőbeli, nem játékos autonóm rendszereknél” kitekintés helyett a bemutató értelmezési korlátját tettük egyértelművé. További pontosítás: Az „emberi segítség nélkül” cím helyett különválasztjuk a felügyeletet és a beavatkozást: a kutatók ellenőrizhették és leállíthatták a futást, de játékstratégiával nem segítettek. Záró pontosítás: A „felügyelet mellett” címfordulatot semleges eredményközlés váltja; a kutatói ellenőrzés és a beavatkozás hiánya a törzsben változatlanul külön szerepel.

Kapcsolódó hírek

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.

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.