Google veut revenir dans la course avec Gemini 4 Argon et son million de tokens en sortie
Google a dévoilé Gemini 4 Argon, un modèle qualifié de « frontier model », dont la cybersécurité et le code sont les principaux axes de communication. Il n'est pas ouvert au public : il est déployé auprès d'un groupe restreint de spécialistes de confiance via le programme Fairwind, comme l'avait été Gemini 3.8 Flash Cyber au début du mois. Cela concerne des gouvernements, des autorités nationales de cybersécurité, des opérateurs d'infrastructures critiques et d'autres acteurs triés sur le volet. Une ouverture plus large est prévue, sans calendrier. Google souligne participer au processus volontaire d'accès anticipé du gouvernement américain, conformément au décret signé le 2 juin par Donald Trump. La nouveauté majeure tient à la limite de sortie, portée à 1 million de tokens contre 64 000 auparavant, soit un facteur 15. Fable 5.1 d'Anthropic et GPT-6 Astra d'OpenAI offrent eux aussi 1 million de tokens de contexte, mais seulement 128 000 en sortie, ce qui place Google huit fois plus haut.
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Sur les benchmarks internes, Google affirme que Gemini 4 Argon dépasse généralement GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 et Opus 5.5. Il obtient 77,9 % sur DeepSWE v1.1, qui mesure des tâches d'ingénierie logicielle concrètes et de longue haleine, contre 74,3 % pour GPT-6 Astra, 74,2 % pour Claude Opus 5.5 et 67,4 % pour Fable 5.1. En cybersécurité, le modèle atteint 68 % sur CWE-bench v1, à égalité avec Grok 4.7 et GPT-6 Astra. Google dit l'avoir entraîné pour détecter, valider et corriger de manière autonome des vulnérabilités logicielles critiques. L'entreprise précise que ses ingénieurs l'utilisent au quotidien, du débogage aux migrations à grande échelle. Ses agents travaillent notamment à la migration de bases de code C/C++ vers Rust, de quelques dizaines de milliers de lignes pour des bibliothèques comme re2 et libgav1 à plus de 800 000 lignes pour le noyau Zircon de Fuchsia OS.
Pour les développeurs et les équipes de sécurité, la capacité de générer des centaines de milliers de tokens en une seule étape permettrait de traiter des problèmes complexes sans découpage, un avantage potentiel pour les refontes de code et les audits. Il faut cependant rester prudent : ces chiffres proviennent de benchmarks maison, et Gemini 3.8 s'était montré décevant dans un test réalisé sur l'extension Next, ce qui invite à attendre des évaluations indépendantes sur les tâches courantes. Le contexte est celui d'une course effrénée entre Anthropic et OpenAI, où Google cherche à reprendre l'initiative. La migration vers Rust reste un sujet sensible : l'ingénieur Microsoft Galen Hunt avait été vivement critiqué pour avoir annoncé vouloir éliminer tout le C et C++ de l'entreprise d'ici 2030 grâce à l'IA, avant que Microsoft ne revienne en arrière. Le déploiement restreint s'inscrit enfin dans l'encadrement croissant par Washington des modèles les plus puissants, notamment en cybersécurité.
Le déploiement restreint auprès d'autorités nationales de cybersécurité et d'opérateurs d'infrastructures critiques pourrait concerner des acteurs européens, sans calendrier d'ouverture plus large annoncé.