Google ने डेवलपर्स और एंटरप्राइजेज के लिए Gemini 4 Argon एआई मॉडल जारी किया

Google ने अपने नवीनतम फ्रंटियर एआई मॉडल, Gemini 4 Argon को डेवलपर्स, एंटरप्राइजेज, वैज्ञानिकों और उपभोक्ताओं के लिए वैश्विक स्तर पर उपलब्ध करा दिया है। यह मॉडल AI Studio और Gemini प्लेटफॉर्म में API के माध्यम से, साथ ही Gemini ऐप में Google AI Ultra और Pro सब्सक्रिप्शन और Search में AI Mode के माध्यम से उपलब्ध है। Google DeepMind के SVP और Google के चीफ एआई आर्किटेक्ट Koray Kavukcuoglu के एक ब्लॉग पोस्ट के अनुसार, यह मॉडल "कोडिंग, फाइनेंस, लीगल, साइबर सिक्योरिटी और विज्ञान सहित विभिन्न डोमेन में जटिल, वास्तविक दुनिया के कार्यों में गहन कार्य" के लिए डिज़ाइन किया गया है।

प्रदर्शन और मूल्य निर्धारण

Google का कहना है कि Gemini 4 Argon Vals Index पर #1 रैंक करता है, जो फाइनेंस, कोडिंग, लीगल और टैक्स वर्क जैसे आर्थिक क्षेत्रों में मॉडल के प्रदर्शन को मापने वाला एक बेंचमार्क है। यह मॉडल 2 डॉलर प्रति मिलियन इनपुट टोकन और 10 डॉलर प्रति मिलियन आउटपुट टोकन की शुरुआती कीमत के साथ लॉन्च हुआ है, जिसमें कैश्ड इनपुट टोकन पर 95% की छूट दी गई है।

आंतरिक इंजीनियरिंग परीक्षणों में, Google ने रिपोर्ट किया कि Argon ने Chrome टीम को सैकड़ों फाइलों में आर्किटेक्चरल रिफैक्टर को कुछ हफ्तों में पूरा करने में मदद की, एक ऐसा कार्य जिसमें आमतौर पर महीनों लगते हैं। कंपनी का यह भी दावा है कि मॉडल ने एजेंटिक कोड सबमिशन को 35% से अधिक बढ़ा दिया, जबकि कोड रोलबैक को लगभग एक तिहाई कम कर दिया। इसके अतिरिक्त, Google का कहना है कि Argon ने अपने ओपन-सोर्स Gemma मॉडल के लिए A100 पर 2.85x एंड-टू-एंड इन्फरेंस स्पीडअप हासिल किया।

उद्योग और वैज्ञानिक अनुप्रयोग

अर्ली एक्सेस पार्टनर्स ने मॉडल का उपयोग करते हुए विशिष्ट परिणामों की रिपोर्ट की है। Axiom Bio के फाउंडिंग इंजीनियर Alex Cabrera ने कहा, "हमारे साइंटिफिक एजेंट बेंचमार्क पर, Gemini 4 अधिकांश कार्यों में फ्रंटियर पर था, जिसमें हमारा सबसे कठिन कार्य भी शामिल था: दो दवाओं के बीच क्लिनिकल जोखिम की रैंकिंग करना।" Deloitte के ग्लोबल एआई और डेटा लीड Gopal Srinivasan ने उल्लेख किया कि उनके मूल्यांकन में, मॉडल ने लंबे समय तक चलने वाले कार्यों के लिए "100% समय सफलतापूर्वक पूरा किया।"

मेडिकल क्षेत्र में, Ambience Healthcare के SVP टेक्नोलॉजी Brendan Fortuner ने रिपोर्ट किया कि जटिल सिंथेटिक लोंगिट्यूडिनल चार्ट्स पर Gemini 4 ने "हमारे द्वारा मूल्यांकित मॉडलों में उच्चतम रिकॉल और ICD-10 कोड विशिष्टता हासिल की।" लीगल टेक में, MinutaIA के CEO Caio Perona ने कहा कि एक मूल्यांकन में मॉडल ने "वास्तव में हमारे मानव विशेषज्ञ की आंसर की को पीछे छोड़ दिया, क्योंकि इसने एक कानूनी रूप से प्रासंगिक विवरण सामने लाया जिसे हमने मिस कर दिया था।"

Google ने वैज्ञानिक सफलताओं पर भी प्रकाश डाला, जिसमें यूनिवर्सिटी ऑफ मैरीलैंड के प्रोफेसर Matt Landreman के साथ परमाणु संलयन अनुसंधान में "Grad’s conjecture" के व्यापक वर्ग के काउंटर-एग्जांपल्स खोजने में Argon की मदद शामिल है। एंजाइम डिजाइन में, Google वैज्ञानिकों ने रिपोर्ट किया कि Argon ने कुछ ही घंटों में सेरीन एस्टरेसेस के लिए पांच नए डिजाइन पहचाने, और बाद के प्रयोगशाला परीक्षणों ने मजबूत उत्प्रेरक गतिविधि की पुष्टि की।

रोबोटिक्स और फिजिकल रीजनिंग

प्रिंसिपल सॉफ्टवेयर इंजीनियर Kanishka Rao द्वारा Google डेवलपर्स ब्लॉग पर एक समर्पित पोस्ट रोबोटिक्स में Argon की क्षमताओं का विवरण देती है। यह मॉडल Embodied Reasoning (ERQA) बेंचमार्क पर 87% स्कोर करता है, जो 3D वातावरण में भौतिक, स्थानिक समस्याओं को हल करने की क्षमता का परीक्षण करता है। Google का कहना है कि यह स्कोर अन्य फ्रंटियर मॉडलों से बेहतर है।

ब्लॉग पोस्ट कई अनुप्रयोगों का वर्णन करता है, जिनमें शामिल हैं:

• रोबोट कंट्रोल: Argon ने Boston Dynamics Spot क्वाड्रुपेड को पहले MuJoCo सिमुलेशन में अभ्यास करके यह सीखना सिखाया कि फुट-पेडल कचरा बिन पर कैसे कदम रखा जाए।
• Real2Sim: मॉडल रोबोट कैमरा फीड या मानव वीडियो से भौतिक रूप से कैलिब्रेटेड सिमुलेशन ट्विन्स को पुनर्गठित कर सकता है।
• स्व-सुधार: एक परीक्षण में, Argon ने सिमुलेशन डेटा उत्पन्न किया जिसने वास्तविक दुनिया के रोबोट की सफलता दर को 56% से बढ़ाकर 75% कर दिया और पूरा होने के समय को 35s से घटाकर 24s कर दिया।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

Gemini 4 Argon का रिलीज उच्च-दांव वाले पेशेवर और वैज्ञानिक डोमेन में Google की एआई क्षमताओं के महत्वपूर्ण विस्तार का प्रतिनिधित्व करता है। कोडिंग दक्षता, कानूनी विश्लेषण और वैज्ञानिक खोज पर विशिष्ट मेट्रिक्स प्रदान करके, Google इस मॉडल को केवल संवादात्मक बातचीत के बजाय जटिल, बहु-चरणीय रीजनिंग के उपकरण के रूप में स्थापित कर रहा है। उन्नत फिजिकल रीजनिंग क्षमताओं का एकीकरण अधिक स्वायत्त रोबोटिक्स अनुप्रयोगों की ओर बढ़ने का संकेत देता है, जो संभावित रूप से सटीक भौतिक हेरफेर और सिमुलेशन की आवश्यकता वाले क्षेत्रों में विकास को तेज कर सकता है।

स्रोत (अंग्रेज़ी में)

• blog.google: Gemini 4 Argon is now available for everyone
• developers.googleblog.com: Gemini 4 Argon for Robotics - Google Developers Blog

यह मूल अंग्रेज़ी लेख का एआई द्वारा किया गया अनुवाद है, जिसे स्वचालित रूप से जाँचा गया है ताकि यह मूल लेख जैसी ही बात कहे। स्रोतों की जाँच अंग्रेज़ी में की गई थी।