Google DeepMind déploie Gemini 4 Argon, un modèle taillé pour les opérations de programmation au long cours et l’analyse de sécurité. Sa principale caractéristique technique réside dans son volume de sortie : le modèle peut générer jusqu’à un million de tokens en une seule passe, contre un plafond fixé à 64 000 tokens sur les moutures précédentes.
Ce changement évite le découpage artificiel des tâches complexes lorsqu’il s’agit d’auditer des dépôts entiers ou de convertir de vieux pans de code sans perdre le fil contextuel.
En interne, les équipes techniques de la firme ont déjà mobilisé Argon pour traduire plus de 800 000 lignes du noyau Zircon (Fuchsia) de C et C++ vers Rust, tout en optimisant le décodeur vidéo libre libgav1 pour le rendre 2,7 fois plus rapide. Sur l’infrastructure réseau, des agents fondés sur ce modèle ont repéré des gains de mémoire libérant plus de 300 téraoctets sur les parcs de serveurs. Côté cybersécurité, le système a permis de déceler une faille critique dans un logiciel hospitalier mondial avec le concours de l’entreprise Wiz, une vulnérabilité que les modèles antérieurs n’avaient pas repérée.
L’accès à Gemini 4 Argon reste réservé aux analystes en sécurité validés par le programme Fairwind. Google ouvrira ensuite des accès payants via son API aux développeurs et aux abonnés à l’offre grand public Google AI Ultra. Les utilisateurs de la version sans frais de Gemini ne pourront pas y accéder, tandis que la grille tarifaire de l’API et la date d’ouverture générale restent à préciser.
Face aux sorties récentes de GPT-6 chez OpenAI, cette montée en charge sur la longueur des réponses produites déplace la concurrence vers l’autonomie des flux de développement et la correction automatisée des parcs logiciels. Les développeurs devront surveiller les coûts d’appel par token dès que Google publiera sa grille tarifaire officielle.
