Google ra mắt Gemini 4 Argon: Mô hình AI mới mạnh về lập trình, tài chính và an ninh mạng

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo tiếp tục nóng lên khi Google chính thức công bố Gemini 4 Argon, mô hình AI tiên tiến mới thuộc thế hệ Gemini 4. Google cho biết Argon được xây dựng để xử lý những quy trình công việc phức tạp, kéo dài nhiều bước, đặc biệt trong kỹ thuật phần mềm, nghiên cứu chuyên sâu, nghiệp vụ tài chính – pháp lý và phòng thủ an ninh mạng.

Điểm đáng chú ý là Google chưa phát hành Gemini 4 Argon rộng rãi cho người dùng ngay lập tức. Mô hình hiện được triển khai trước cho một nhóm chuyên gia phòng thủ mạng đáng tin cậy thông qua chương trình Fairwind, trong khi Google tiếp tục đánh giá các biện pháp an toàn trước khi mở rộng quyền truy cập cho nhà phát triển, doanh nghiệp và người dùng.

Gemini 4 Argon là gì?

Gemini 4 Argon là mô hình AI thế hệ mới của Google DeepMind, được định hướng cho các tác vụ cần khả năng suy luận sâu và thực hiện nhiều bước liên tiếp.

Theo Google, Argon không chỉ được thiết kế để trả lời câu hỏi hoặc tạo nội dung mà còn có khả năng tham gia vào các quy trình công việc dài hạn, trong đó AI phải phân tích thông tin, lập kế hoạch, thực hiện nhiều bước và kiểm tra kết quả.

Đây là sự thay đổi quan trọng trong cách Google định vị mô hình AI mới. Thay vì chỉ cạnh tranh về khả năng trò chuyện hoặc tạo nội dung, Gemini 4 Argon hướng đến vai trò một hệ thống AI có thể hỗ trợ trực tiếp các công việc chuyên môn và kỹ thuật phức tạp.

Google cho biết Argon có giới hạn đầu ra lên tới 1 triệu token, tăng mạnh so với mức 64.000 token trước đó. Dung lượng này cho phép mô hình xử lý những nhiệm vụ dài hơn và tạo ra khối lượng nội dung lớn trong một chuỗi tác vụ.

Gemini 4 Argon tập trung mạnh vào lập trình

Một trong những lĩnh vực được Google nhấn mạnh là kỹ thuật phần mềm.

Theo Google, Gemini 4 Argon đạt kết quả hàng đầu trên DeepSWE v1.1, một đánh giá tập trung vào khả năng xử lý các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm thực tế và kéo dài nhiều bước, với điểm số 77,9%.

Các kỹ sư Google hiện đã sử dụng Argon cho nhiều công việc như gỡ lỗi, thiết kế thuật toán, tối ưu hóa phần mềm và chuyển đổi các cơ sở mã lớn.

Đáng chú ý, Google cho biết các tác nhân AI dựa trên Argon đang hỗ trợ chuyển đổi những hệ thống C/C++ sang Rust. Phạm vi công việc trải rộng từ các thư viện cốt lõi với hàng chục nghìn dòng mã đến những phần có quy mô hơn 800.000 dòng trong nhân Zircon của hệ điều hành Fuchsia.

Một ví dụ khác liên quan đến thư viện giải mã video libgav1. Google cho biết các tác nhân Argon đã thực hiện nhiều vòng thử nghiệm và tối ưu hóa để tạo ra mã Rust an toàn bộ nhớ, đồng thời đạt tốc độ nhanh hơn đáng kể so với một phiên bản Rust trước đó trong thử nghiệm mà công ty công bố.

Điều này cho thấy Google đang thử nghiệm AI không chỉ ở cấp độ trợ lý lập trình mà còn trong những dự án kỹ thuật có quy mô lớn.

AI mới của Google được dùng để tối ưu trung tâm dữ liệu

Gemini 4 Argon cũng đã được đưa vào sử dụng nội bộ tại Google.

Theo công ty, các tác nhân Argon đã phân tích dữ liệu giám sát hiệu năng trên toàn hệ thống để tìm kiếm và tự động áp dụng các phương án tối ưu bộ nhớ tại các trung tâm dữ liệu.

Google cho biết việc triển khai các tối ưu hóa này đã giải phóng hơn 300 TiB bộ nhớ, trong khi tổng mức tiết kiệm ước tính có thể đạt khoảng 500 TiB đến 1 PiB khi được triển khai đầy đủ.

Nếu các con số này được duy trì trong môi trường sản xuất, đây có thể là một ứng dụng đáng chú ý của AI tác nhân trong quản trị hạ tầng điện toán quy mô lớn.

Thay vì chỉ tạo văn bản hoặc viết mã theo yêu cầu, AI được giao nhiệm vụ phân tích hệ thống, xác định điểm nghẽn và thực hiện các thay đổi kỹ thuật theo quy trình có kiểm soát.

Gemini 4 Argon hướng tới tài chính và pháp lý

Google cũng định vị Argon như một mô hình dành cho các nghiệp vụ chuyên môn của doanh nghiệp.

Trên Vals Index, một chỉ số đánh giá hiệu quả AI trong các lĩnh vực có tác động kinh tế như tài chính, lập trình, pháp lý và thuế, Google cho biết Argon đứng đầu trong các đánh giá mà công ty công bố.

Mô hình cũng đạt kết quả nổi bật trên các bài đánh giá chuyên ngành như Vals Finance Agent v2, tập trung vào nghiên cứu tài chính nhiều bước, và Harvey’s Legal Agent Benchmark, đánh giá các tác vụ nghiên cứu và soạn thảo pháp lý.

Điểm quan trọng ở đây là AI đang được chuyển từ công cụ hỗ trợ chung sang công cụ xử lý quy trình nghiệp vụ.

Trong lĩnh vực tài chính, chẳng hạn, một hệ thống AI có thể được sử dụng để tổng hợp dữ liệu, phân tích tài liệu, xây dựng báo cáo và hỗ trợ nghiên cứu. Trong pháp lý, AI có thể hỗ trợ tìm kiếm tài liệu, so sánh quy định và chuẩn bị bản nháp.

Tuy nhiên, những ứng dụng này vẫn cần cơ chế kiểm tra của con người, đặc biệt đối với quyết định tài chính, pháp lý hoặc những nhiệm vụ có hậu quả thực tế lớn.

An ninh mạng là điểm nhấn của Gemini 4 Argon

Một trong những lý do Google chưa mở rộng quyền truy cập Argon ngay lập tức nằm ở khả năng an ninh mạng của mô hình.

Google cho biết Gemini 4 Argon được đào tạo để hỗ trợ phòng thủ mạng và có khả năng tự động tìm kiếm, xác thực và vá các lỗ hổng phần mềm nghiêm trọng.

Trên CWE-bench v1, bài đánh giá khả năng khắc phục lỗ hổng bảo mật, Google cho biết Argon đạt 68% và đồng hạng nhất trong đánh giá mà công ty dẫn chứng.

Google cũng cho biết mô hình đã được thử nghiệm trên các hệ thống mã nguồn phức tạp và có khả năng phát hiện nhiều loại lỗ hổng.

Trong một trường hợp được Google công bố, Argon thông qua chương trình hợp tác với Wiz đã phát hiện một lỗ hổng nghiêm trọng có khả năng làm lộ thông tin cá nhân trong phần mềm y tế được sử dụng tại các bệnh viện trên toàn cầu.

Khả năng này vừa mở ra cơ hội vừa tạo ra thách thức.

Một AI đủ mạnh để tìm và sửa lỗ hổng có thể trở thành công cụ hữu ích cho các chuyên gia bảo mật. Nhưng nếu bị sử dụng sai mục đích, cùng khả năng đó có thể làm gia tăng rủi ro đối với hệ thống máy tính.

Vì sao Google chưa cho mọi người sử dụng Gemini 4 Argon?

Google lựa chọn phương án phát hành từng giai đoạn.

Trong bước đầu, Argon được đưa tới một nhóm chuyên gia phòng thủ mạng đáng tin cậy thông qua chương trình Fairwind. Google đồng thời tham gia quy trình tự nguyện của Chính phủ Mỹ về quyền tiếp cận mô hình trước khi phát hành rộng rãi.

Theo Google, cách tiếp cận này nhằm thu thập phản hồi từ người thử nghiệm, tiếp tục cải thiện các biện pháp bảo vệ và đánh giá rủi ro trước khi cung cấp mô hình cho nhiều nhóm người dùng hơn.

Google cũng cho biết đang tập trung vào các vấn đề như tấn công chèn câu lệnh gián tiếp và giám sát khả năng mô hình thực hiện hành động không đúng với mục tiêu ban đầu.

Điều này phản ánh một xu hướng đang xuất hiện trong ngành AI: mô hình càng mạnh thì quá trình phát hành càng cần được kiểm soát chặt chẽ.

Gemini 4 Argon có giá bao nhiêu?

Google công bố mức giá khởi điểm cho Argon là 2 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 10 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Token đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm có mức giá thấp hơn đáng kể so với mức thông thường.

Mức giá này đáng chú ý vì Argon hướng đến những tác vụ có độ phức tạp cao và khối lượng xử lý lớn.

Tuy nhiên, chi phí thực tế khi triển khai AI trong doanh nghiệp không chỉ nằm ở giá token. Doanh nghiệp còn phải tính tới chi phí tích hợp hệ thống, bảo mật dữ liệu, giám sát mô hình, kiểm tra kết quả và xây dựng quy trình để con người kiểm soát các tác vụ quan trọng.

Gemini 4 Argon và cuộc đua với OpenAI, Anthropic

Việc Google đưa Gemini 4 Argon vào cuộc đua mô hình AI tiên tiến diễn ra trong bối cảnh OpenAI và Anthropic cũng liên tục phát triển các hệ thống có khả năng xử lý tác vụ dài và phức tạp.

Google cho rằng Argon đạt hiệu năng hàng đầu trong một số bài đánh giá lập trình, nghiệp vụ doanh nghiệp và an ninh mạng. Tuy nhiên, kết quả benchmark cần được nhìn trong bối cảnh từng bài kiểm tra, phương pháp đánh giá và phiên bản mô hình cụ thể.

Google DeepMind hiện công bố Argon với khả năng xử lý các nhiệm vụ dài hạn, trong khi việc mở rộng khả năng cho người dùng phổ thông vẫn đang được triển khai theo từng bước.

Điểm đáng chú ý nhất vì vậy không chỉ nằm ở một vài bảng xếp hạng benchmark mà ở cách Google đang đưa AI vào hoạt động thực tế.

Từ tối ưu trung tâm dữ liệu, chuyển đổi mã nguồn, nghiên cứu lượng tử cho đến an ninh mạng, Argon đang được thử nghiệm như một tác nhân có thể thực hiện nhiều bước thay vì đơn thuần trả lời câu hỏi.

Google đang đặt cược vào AI tác nhân

Gemini 4 Argon cho thấy chiến lược của Google đang dịch chuyển mạnh về phía AI tác nhân (AI agent).

Trong mô hình AI truyền thống, người dùng đặt câu hỏi và nhận câu trả lời. Với AI tác nhân, hệ thống có thể được giao một mục tiêu lớn hơn, sau đó tự chia nhỏ thành nhiều nhiệm vụ, thực hiện từng bước, kiểm tra kết quả và tiếp tục cho tới khi hoàn thành.

Cách tiếp cận này có tiềm năng thay đổi nhiều ngành nghề.

Một kỹ sư phần mềm có thể giao cho AI xử lý một vấn đề xuyên suốt từ phân tích mã nguồn đến kiểm thử. Một nhà nghiên cứu có thể yêu cầu hệ thống tổng hợp nhiều nguồn dữ liệu và xây dựng báo cáo. Một chuyên gia an ninh mạng có thể sử dụng AI để tìm, xác thực và hỗ trợ khắc phục lỗ hổng.

Nhưng càng trao nhiều quyền hành động cho AI, yêu cầu về kiểm soát và an toàn càng cao.

Gemini 4 Argon có thể mở ra giai đoạn mới của cuộc đua AI

Sự xuất hiện của Gemini 4 Argon cho thấy cuộc cạnh tranh AI đang chuyển sang một cấp độ mới. Các công ty không còn chỉ tập trung vào việc tạo ra chatbot trả lời thông minh hơn mà đang hướng tới những hệ thống có khả năng thực hiện các quy trình công việc phức tạp trong thời gian dài.

Google đang thử nghiệm Argon ngay trong những hoạt động nội bộ quan trọng, từ tối ưu trung tâm dữ liệu đến kỹ thuật phần mềm và nghiên cứu lượng tử. Đồng thời, công ty lựa chọn triển khai thận trọng ở lĩnh vực an ninh mạng do những rủi ro có thể phát sinh từ một mô hình AI có năng lực cao.

Nếu quá trình triển khai rộng rãi diễn ra thuận lợi, Gemini 4 Argon có thể trở thành một trong những nền tảng quan trọng trong chiến lược AI doanh nghiệp của Google. Tuy nhiên, mức độ tác động thực tế sẽ còn phụ thuộc vào khả năng mở rộng quyền truy cập, độ tin cậy của mô hình, chi phí vận hành và hiệu quả trong các môi trường doanh nghiệp thực tế.

Cuộc đua AI vì thế đang bước sang giai đoạn mà khả năng thực hiện công việc thực tế, mức độ tự chủ và độ an toàn có thể quan trọng không kém việc đạt điểm cao trên các bài kiểm tra chuẩn hóa.

Nguồn tham khảo:

• Google DeepMind – thông báo chính thức về Gemini 4 Argon.
• Google Blog Việt Nam – thông tin về Gemini 4 Argon và các biện pháp an toàn.

Câu hỏi thường gặp về Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon là gì?

Gemini 4 Argon là mô hình AI tiên tiến mới của Google DeepMind, được thiết kế cho các tác vụ phức tạp và kéo dài trong lập trình, nghiên cứu, nghiệp vụ doanh nghiệp và phòng thủ an ninh mạng.

Gemini 4 Argon đã được phát hành rộng rãi chưa?

Chưa. Google đang triển khai Argon theo từng giai đoạn, trước mắt dành cho các chuyên gia phòng thủ mạng đáng tin cậy thông qua chương trình Fairwind. Google cho biết sẽ tiếp tục đánh giá an toàn trước khi mở rộng tới nhà phát triển, doanh nghiệp và người dùng.

Gemini 4 Argon có thể làm gì?

Theo Google, mô hình có khả năng xử lý các tác vụ lập trình phức tạp, nghiên cứu, nghiệp vụ tài chính và pháp lý, phân tích nội dung đa phương thức và hỗ trợ phát hiện, xác thực, khắc phục lỗ hổng bảo mật.

Gemini 4 Argon có giới hạn bao nhiêu token?

Google cho biết Argon có giới hạn đầu ra lên tới 1 triệu token, nhằm hỗ trợ những nhiệm vụ có quy mô lớn và nhiều bước.

Gemini 4 Argon có hỗ trợ an ninh mạng không?

Có. Đây là một trong những trọng tâm của mô hình. Google cho biết Argon được đào tạo để hỗ trợ phòng thủ mạng, bao gồm tìm kiếm, xác thực và vá các lỗ hổng phần mềm.

Gemini 4 Argon có thay thế hoàn toàn chuyên gia không?

Không nên hiểu theo cách đó. Argon được thiết kế để hỗ trợ những quy trình phức tạp, nhưng các quyết định quan trọng về tài chính, pháp lý, an ninh mạng và vận hành hệ thống vẫn cần quy trình kiểm tra, giám sát và trách nhiệm của con người.