Na chystaný model Gemini 3.5 Pro se od jeho oznámení čekalo přes 7 měsíců. Google ho ale po měsících odkladů nakonec vůbec nevydal. Místo toho rovnou vytasil novou generaci s vlajkovým modelem Gemini 4 Argon. Pojď mrknout na to, co se vlastně stalo, co nový model umí, co říkají oficiální i nezávislé benchmarky a jak je to s jeho dostupností.
Co se stalo s Gemini 3.5 Pro
Google původně sliboval verzi 3.5 Pro vydat na začátku léta. ☀️ Vývoj se ale protahoval, v týmu DeepMind mezitím proběhla řada personálních změn a vývojáři naráželi na problémy se stabilitou takzvaného reasoning režimu (hloubkového přemýšlení).
Výsledek je takový, že projekt 3.5 Pro v Googlu úplně zrušili a veškerou kapacitu přesunuli do vývoje čtvrté generace.
Mezitím dorazily menší „Flash“ modely
Během čekání na velký model Google vydával alespoň menší a rychlejší verze:
- Gemini 3.5 Flash a 3.6 Flash: Rychlé modely určené pro běžné úkoly a jednodušší kódování.
- Gemini 3.8 Flash Cyber: Specializovaná verze zaměřená čistě na bezpečnostní analýzy.
Dostupnost: pro širokou veřejnost zatím ne (nebo za balík peněz)
Máš chuť si Gemini 4 Argon hned vyzkoušet? Máme pro tebe špatnou zprávu.
- Uživatelé bezplatné verze i běžných placených tarifů (Google AI Plus a Pro) mají smůlu. Google zvolil strategii postupného uvolňování. Model je aktuálně v uzavřeném testovacím programu Fairwind, který je určený výhradně expertům na kyberbezpečnost.
- Jak se k modelu přesto dostat? Pokud opravdu musíš Argon mít, musíš sáhnout hluboko do kapsy a pořídit si nejvyšší předplatné Google AI Ultra, které vychází na několik tisíc měsíčně (viz screenshot níže). 💰
„Google je přesný opak toho, co OpenAI. Žádný obří hype předem, prostě to tiše dropnou. Ale na druhou stranu – u OpenAI si novinku vyzkoušíte druhý den, u Googlu o ní měsíce jen čtete v benchmarku. 🙃“
– Uživatel Redditu
TIP: Chceš AI využívat víc než jen jako chatbota? V AI Akademii od ENGETA se naučíš pracovat s moderními AI modely, tvořit vlastní AI workflow i automatizovat každodenní úkoly pomocí API. Mrkni na kurz a zjisti, jak dostat AI do praxe. 🤖🦾
Co Gemini 4 Argon umí v praxi
Největší technická změna spočívá ve výstupním limitu. Zatímco dosavadní modely dokázaly najednou vygenerovat zhruba 64 tisíc tokenů textu nebo kódu, Argon zvládne na jeden výstup až 1 milion tokenů.
Co to znamená pro vývojáře? Nemusíš generování delšího kódu nebo rozsáhlejších dokumentů kouskovat po částech. Model dokáže vygenerovat velké celky naráz, aniž by uprostřed ztratil kontext.
📚 Nahrát do AI celou knihu nebo velký repozitář kódu na vstupu už nějakou dobu jde. Problém byl na výstupu – tam se většina modelů zasekla na pár desítkách stran či řádků kódu, takže se odpovědi musely neustále kouskovat a lepit k sobě. Gemini 4 Argon posouvá výstupní limit na neuvěřitelný 1 milion tokenů, což v přepočtu znamená přes 1 500 stran textu na jediné zadání.
Jak si vede v testech (benchmarky)
Zdroj: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
Když vyjde nový model, první na řadě bývají oficiální čísla od výrobce. Podle nich vyniká hlavně v technických oborech.
- DeepSWE v1.1 (softwarové inženýrství): Dosáhl skóre 77,9 %, což je aktuálně nejvyšší hodnota mezi dostupnými modely.
- Vals Index (práce s daty, finance, právo): Drží první příčku v přesnosti ekonomických a právních analýz.
- Zapier AutomationBench: Dosáhl 51,3 % při automatizaci firemních procesů a propojování aplikací.
Nezávislé žebříčky: Artificial Analysis a Arena AI
Oficiální tiskové zprávy jsou ale jedna věc a nezávislé hodnocení druhá. 💡 Posvítili jsme si na tyhle dvě:
- Artificial Analysis: Index, který hodnotí modely nejen podle syntetických testů, ale i podle rychlosti (generování tokenů za sekundu, latence) a poměru cena/výkon. Ukazuje, jak efektivně a levně model funguje v reálném provozu.
- Arena AI Leaderboard: Drží slepé A/B testy. Uživatel zadá dotaz, dostane dvě anonymní odpovědi od různých AI a hlasuje, která je lepší. Měří tedy reálnou spokojenost lidí bez ohledu na to, co tvrdí PR tiskovky.
„Komunitní ELO skóre z Areny ukáže, jestli je model v běžné praxi opravdu užitečný – tedy jestli svá vysoká čísla z oficiálních benchmarků dokáže přetavit i do reálné spokojenosti uživatelů.“
– Marián Hurta, founder & CEO ENGETA
A jak to dopadlo? ➡️ V grafu kvality a ceny Argon ukazuje svůj hlavní trumf: doručuje výkon na úrovni nejdražších vlajkových modelů, ale za výrazně nižší cenu a s vysokou rychlostí generování tokenů.
Podle druhého nezávislého žebříčku se Gemini 4 Argon dostal na 1. místo v práci s textem. 🥇 V agentních úlohách navíc nabízí jeden z nejlepších poměrů cena/výkon (okolo 0,66 $ za vyřešený úkol).
👉 Chceš rozumět AI i programování zároveň? V ENGETU propojujeme výuku kódu s praktickým využitím AI – od Pythonu přes datovou analýzu až po testování. A spojení dané technologie s umělou inteligencí v dnešní době už nesmí chybět 👉 mrkni na všechny kurzy!
Jak Argon používá sám Google
Ještě zajímavější je možná podívat se, kde Google tenhle model nasadil do vlastního provozu:
- Přepis staršího kódu do Rustu: Google používá Argon k přepisu částí svých C/C++ knihoven a systémového kódu (např. v jádru Fuchsia OS) do paměťově bezpečného Rustu. U knihovny libgav1 model přepsal kód tak, že výsledný kód běží 2,7× rychleji.
- Optimalizace paměti v datacentrech: AI agenti pohánění Argonem zanalyzovali provoz datacentrové infrastruktury a našli úspory paměti v rozsahu přes 300 TiB RAM.
- Bezpečnostní analýza: Ve spolupráci s bezpečnostní firmou Wiz model odhalil zranitelnost v nemocničním softwaru, kterou předchozí nástroje přehlédly.
Co si z toho odnést
První model Gemini 4 Argon vyniká v pokročilém uvažování u dlouhých úkolů – ať už jde o programování, odbornou práci v právu a financích nebo kyberbezpečnost. Klíčovým tahounem je výstupní limit zvětšený na 1 milion tokenů.
Jak vidíš, vývoj jde bleskově dopředu. AI modely se z jednoduchých „odpovídačů“ mění v autonomní parťáky, kteří zvládají řešit složitější technické úkoly a plnit komplexní zadání. Jedna věc se ale nemění: AI je pořád jen tak dobrá, jak dobrý je člověk u klávesnice. A aby člověk dokázal AI správně zadat práci a zkontrolovat výstup, potřebuje rozumět tomu, jak kód funguje.
Ať už v IT začínáš od nuly, nebo máš za sebou první krůčky, v našich ENGETO kurzech stavíme výuku na praktických dovednostech. Naučíme tě přemýšlet jako vývojář a ukážeme ti, jak AI používat jako efektivního pomocníka, ne jako slepou berličku.
