Google ra mắt Gemini 4 Argon: Đột phá 1 triệu Token đầu ra

Gemini 4 Argon mang lại hiệu năng cấp độ biên giới (frontier performance) trong các quy trình làm việc phức tạp, từ kỹ nghệ phần mềm thực tế, nghiệp vụ chuyên môn doanh nghiệp như pháp lý và tài chính, cho đến phòng thủ an ninh mạng.

Google chính thức công bố mô hình trí tuệ biên giới mới nhất mang tên Gemini 4 Argon. Hiện tại, mô hình đang được triển khai thử nghiệm cho một nhóm chuyên gia an ninh mạng tin cậy thông qua Chương trình Fairwind. Được xây dựng để duy trì khả năng suy luận sâu qua các quy trình làm việc kéo dài và phức tạp, Argon đang thay đổi căn bản cách thức làm việc và phát triển sản phẩm tại chính Google.

Việc phát hành một mô hình có năng lực ở cấp độ này đòi hỏi một lộ trình triển khai an toàn theo từng giai đoạn. Google đang chủ động tham gia vào quy trình tiếp cận mô hình tiền phát hành tự nguyện của chính phủ Hoa Kỳ song song với việc từng bước mở rộng quyền tiếp cận. Hãng sẽ tiếp tục thu thập phản hồi từ các nhóm thử nghiệm ban đầu để hoàn thiện hệ thống rào chắn an toàn (guardrails) trước khi cung cấp Argon rộng rãi cho các nhà phát triển, doanh nghiệp và người dùng đại chúng trong thời gian sớm nhất.

Về chi phí sử dụng, Argon sẽ ra mắt với mức giá khởi điểm là 2 USD cho mỗi một triệu token đầu vào và 10 USD cho mỗi một triệu token đầu ra. Đối với các token đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm (context caching), mức giá sẽ được giảm 95% so với giá token đầu vào thông thường.

Thay đổi cách làm việc và phát triển sản phẩm tại Google

Gemini 4 Argon hiện đã được đưa vào vận hành trong các luồng công việc nội bộ của Google. Hàng nghìn nhân viên Google đã ghi nhận thế mạnh vượt trội của mô hình ở các tác vụ lập trình chuyên biệt, năng lực nghiên cứu chuyên sâu cũng như chất lượng văn bản được tạo ra. Mô hình hỗ trợ các đội ngũ kỹ thuật xây dựng sản phẩm nhanh hơn, mở rộng giới hạn về năng suất và thúc đẩy các đột phá công nghệ:

• Tối ưu hóa thuật toán điện toán lượng tử: Argon hỗ trợ các nhà nghiên cứu lượng tử tại Google tối ưu hóa tài nguyên không – thời gian (qubit kết hợp cùng cổng logic) cho các chương trình con đang gặp điểm nghẽn. Trong một thử nghiệm thực tế, mô hình đã vượt qua mốc đối chuẩn công bố 40% chỉ trong vài phút phân tích.
• Nâng cao hiệu quả bộ nhớ trung tâm dữ liệu: Một nhóm agent sử dụng Argon đã phân tích dữ liệu đo từ xa trên toàn hệ thống để tự động xác định và áp dụng các giải pháp tối ưu hóa bộ nhớ tại các trung tâm dữ liệu của Google. Kết quả ghi nhận giải phóng hơn 300 TiB bộ nhớ sau khi triển khai, với ước tính tổng lượng tài nguyên tiết kiệm được từ 500 TiB đến 1 PiB.
• Di chuyển và tối ưu hóa cơ sở mã nguồn quy mô lớn: Các Argon agent đang trực tiếp đảm nhận việc chuyển đổi mã nguồn từ C và C++ sang Rust trên toàn hệ sinh thái Google. Quy mô chuyển đổi trải rộng từ hàng chục nghìn dòng mã trong các thư viện cốt lõi như re2, libgav1 cho đến hơn 800.000 dòng mã của nhân hệ điều hành Fuchsia Zircon. Do tính chất trọng yếu của các hệ thống này, các đợt viết lại quy mô lớn đều trải qua quá trình kiểm thử tự động, kiểm tra thủ công, chạy mô phỏng và bình duyệt nghiêm ngặt trước khi đưa vào môi trường vận hành thực tế.

Điển hình với libgav1, phần mềm mã nguồn mở giải mã video của Google, các Argon agent đã tiếp nhận bản chuyển ngữ Rust hiện có và thay thế 32.000 dòng mã SIMD bằng cách thực hiện nhiều vòng thử nghiệm dựa trên hồ sơ hiệu năng (profile-guided experiments), phân tích đầu ra của trình biên dịch và sinh ra mã Rust an toàn để trình biên dịch tự động vector hóa. Kết quả là bộ giải mã video an toàn bộ nhớ này vận hành nhanh gấp 2,7 lần so với phiên bản Rust trước đó, chất lượng hiển thị video giữ nguyên và tiệm cận với tốc độ của mã nguồn C++ đã được tối ưu tối đa.

Nâng cao năng lực giải quyết các bài toán phức tạp với 1 triệu token đầu ra

Nhằm đáp ứng năng lực của Gemini 4 Argon trong các trường hợp sử dụng kéo dài và phức tạp, Google mở rộng đáng kể giới hạn token đầu ra lên 1 triệu token — mức trần dẫn đầu ngành công nghệ hiện nay, vượt trội so với con số 64.000 token của các thế hệ trước.

Khi mô hình có đủ không gian để tư duy sâu và tạo ra hàng trăm nghìn token trong một chu trình xử lý duy nhất (single trajectory), nó mang lại một tầm mức suy luận hoàn toàn mới. Điều này cho phép hệ thống giải quyết trọn vẹn những bài toán hóc búa chỉ trong một lần thực thi mà không bị ngắt quãng dòng tư duy hay đứt gãy ngữ cảnh.

Thúc đẩy năng lực lập trình và quy trình doanh nghiệp trên nhiều lĩnh vực

Khả năng lập trình, suy luận logic, xử lý đa phương thức cùng sự bền bỉ khi đảm nhận các tác vụ dài nhiều bước giúp Gemini 4 Argon vận hành xuất sắc trên nhiều quy trình nghiệp vụ doanh nghiệp.

Các kỹ sư của Google đã sử dụng Argon cho các tác vụ thường nhật, từ việc gỡ lỗi hàng ngày cho đến di chuyển cơ sở mã quy mô lớn và thiết kế thuật toán. Mô hình thiết lập kỷ lục mới với điểm số 77,9% trên DeepSWE v1.1, tiêu chuẩn đo lường hiệu năng của mô hình trong các tác vụ kỹ nghệ phần mềm dài hạn ở điều kiện thực tế.

Ngoài lĩnh vực viết mã, Argon còn giữ vị trí dẫn đầu trên bảng xếp hạng Vals Index — thước đo đánh giá tác động kinh tế thực tế của AI trên các mảng tài chính, lập trình, pháp lý và thuế dựa trên tỷ trọng đóng góp vào GDP Hoa Kỳ. Mô hình cũng thể hiện kết quả dẫn đầu tương tự trên các bài kiểm tra chuyên ngành khác, bao gồm Vals Finance Agent v2 (nghiên cứu tài chính đa bước) and Harvey’s Legal Agent Benchmark (nghiên cứu và soạn thảo văn bản luật). Trên AutomationBench của Zapier, bài kiểm chuẩn đo lường khả năng thực thi quy trình từ đầu đến cuối xuyên suốt các chức năng kinh doanh cốt lõi, Argon đứng vị trí thứ nhất với điểm số 51,3%.

Bên cạnh đó, Argon có thế mạnh rõ rệt khi giải quyết các công việc tri thức đòi hỏi khả năng thấu hiểu thị giác. Mô hình có thể phân tích biểu đồ chuyên nghiệp, nhận diện các chi tiết nhỏ từ những video có thời lượng dài và thực hiện hành động dựa trên việc đọc hiểu một chuỗi tài liệu. Trên bài kiểm chuẩn LVBench đo lường khả năng hiểu video dài, Argon đạt điểm số dẫn đầu là 91,7%.

Dẫn đầu về phòng thủ an ninh mạng

Nhằm hỗ trợ tốt hơn cho lực lượng an ninh mạng trước các cuộc tấn công mạng ngày càng tinh vi, Google đã huấn luyện Gemini 4 Argon với năng lực chuyên sâu về phòng thủ an ninh mạng. Mô hình có khả năng tự chủ tìm kiếm, xác thực và vá các lỗ hổng phần mềm nghiêm trọng. Đối với các đối tác phòng thủ an ninh mạng tin cậy và các đội ngũ nội bộ của Google, phiên bản Argon được cung cấp sẽ không cài đặt các rào cản hạn chế an ninh mạng để họ có thể khai thác trọn vẹn sức mạnh phòng thủ ở cấp độ biên giới này.

Nền tảng Wiz hiện đã đưa Argon vào ứng dụng thực tế thông qua sáng kiến Scan for Good — chương trình chuyên bảo vệ miễn phí các cơ sở hạ tầng công cộng trọng yếu bằng cách tìm kiếm và xử lý các điểm phơi nhiễm rủi ro cao. Trong một thử nghiệm thực tế ban đầu, mô hình đã phát hiện một lỗ hổng nghiêm trọng làm lộ thông tin cá nhân nhạy cảm trong phần mềm y tế đang được các bệnh viện trên toàn thế giới sử dụng, một nguy cơ mà các mô hình tiên tiến trước đây đều bỏ sót.

Trên bảng đánh giá CWE-bench v1 (kiểm tra năng lực khắc phục các lỗ hổng bảo mật), Argon đồng hạng nhất với số điểm cao nhất là 68%, tiếp nối thành tích của phiên bản 3.8 Flash Cyber trên CWE-bench v0.

So với 3.8 Flash Cyber, Gemini 4 Argon cho thấy những bước tiến rõ rệt trong việc phát hiện lỗ hổng:

• Trên hệ thống kiểm chuẩn lỗ hổng nội bộ toàn diện của Google, Argon đã tìm ra hàng loạt điểm phơi nhiễm trên các cơ sở mã phức tạp thuộc 20 ngôn ngữ lập trình khác nhau.
• Trên bài kiểm thử xâm nhập hộp đen (black-box penetration testing) của Wiz — bài đo khả năng phân tích các hệ thống web thực tế mà không cần xem mã nguồn, Argon vượt trội hơn 3.8 Flash Cyber về khả năng dò quét bề mặt tấn công, phát hiện lỗ hổng và tạo ra các bằng chứng xác thực (proof-of-concept).

Tăng cường các biện pháp an toàn trước khi cung cấp rộng rãi

Trước khi phát hành Gemini 4 Argon trên quy mô lớn, Google tiếp tục củng cố các biện pháp an toàn trọng yếu trên 4 khía cạnh chính:

• Ngăn chặn hành vi lạm dụng: Nhằm ngăn chặn các đối tượng xấu lợi dụng Argon vào các cuộc tấn công mạng hoặc nghiên cứu vũ khí hóa học, sinh học, phóng xạ và hạt nhân (CBRN), mô hình được thiết lập để từ chối các yêu cầu gây hại nhưng vẫn bảo toàn khả năng nghiên cứu khoa học phục vụ mục đích kép hợp pháp, theo đúng Khung an toàn biên giới (Frontier Safety Framework). Google đang tăng cường tính vững chắc cho các biện pháp bảo vệ này, bao gồm việc cải tiến các kỹ thuật giám sát kích hoạt nội bộ của mô hình để phát hiện dấu hiệu lạm dụng. Các biện pháp này đều trải qua kiểm tra độ bền bởi các đội ngũ Red Team nội bộ và độc lập thông qua sự kết hợp giữa các phương thức tấn công thủ công và tự động.
• Phòng ngừa tấn công tiêm mã lệnh gián tiếp (Prompt Injection): Argon là mô hình có khả năng chống chịu tốt nhất của Google trước các cuộc tấn công tiêm mã lệnh gián tiếp, kỹ thuật chèn các lệnh hoặc ngữ cảnh độc hại nhằm chiếm quyền điều khiển hành vi của AI. Dạng tấn công phức tạp này đòi hỏi sự cảnh giác liên tục cùng nhiều tầng phòng thủ. Thông qua quy trình Red Team tự động và đào tạo đối kháng, Gemini 4 Argon đang dẫn đầu về khả năng chống chịu tiêm mã lệnh trên bài kiểm chuẩn Gray Swan Indirect Prompt Injection (IPI).

• Giám sát sự sai lệch mục tiêu (Misalignment Monitoring): Để ngăn Argon tự ý hành động vượt giới hạn nhằm hoàn thành nhiệm vụ theo cách đi ngược lại ý định ban đầu của người dùng, Google triển khai các giải pháp kiểm soát sai lệch để theo dõi chuỗi suy luận (chain-of-thought) cùng các hành động của mô hình, đồng thời lập tức dừng thực thi khi cần. Google đã áp dụng cơ chế tương tự để theo dõi các phiên huấn luyện và gửi cảnh báo đến đội ngũ ứng phó sự cố, đồng thời bảo đảm không đưa các dữ liệu giám sát này trở lại quá trình huấn luyện nhằm tránh nguy cơ mô hình học cách né tránh sự theo dõi. Google khuyến khích các tổ chức trong ngành duy trì tính minh bạch về suy luận của mô hình, giúp quá trình suy nghĩ của AI tiếp tục phục vụ hiệu quả cho việc chẩn đoán các nguy cơ sai lệch.
• Gia cố mức độ an toàn của hệ sinh thái: Khi các mô hình biên giới ngày một thông minh hơn, quy trình kiểm thử an toàn đòi hỏi môi trường bảo mật tương xứng. Theo đúng lộ trình kiểm soát tác nhân (agent control roadmap), Google tăng cường độ bảo mật cho các môi trường hộp cát (sandbox) bằng cách cô lập và niêm phong chặt chẽ trước khi tiến hành các phiên huấn luyện hoặc đánh giá có rủi ro cao. Hãng cam kết chia sẻ các thực hành an toàn tối ưu này đến các đối tác để cùng nâng cao tiêu chuẩn bảo mật chung cho toàn ngành.

Lộ trình phát hành và sự sẵn sàng đồng hành cùng Gimasys

Google phát triển Gemini 4 Argon với năng lực cấp độ biên giới về lập trình, nghiệp vụ tri thức chuyên môn, phòng thủ an ninh mạng và khả năng diễn đạt ngôn ngữ chất lượng cao nhằm trở thành công cụ đắc lực cho các nhà phát triển, chuyên gia và doanh nghiệp khi giải quyết những vấn đề phức tạp nhất.

Theo lộ trình công bố, mô hình hiện được ưu tiên đánh giá bởi nhóm chuyên gia phòng thủ an ninh mạng và các kiểm thử viên tin cậy ban đầu nhằm hoàn thiện hệ thống an toàn. Bước tiếp theo, Google sẽ phát hành Gemini 4 Argon tới cộng đồng lập trình viên, các doanh nghiệp và người dùng đại chúng, bắt đầu từ nhóm khách hàng sử dụng API có trả phí và người dùng gói đăng ký Google AI Ultra.

Đối với các doanh nghiệp tại Việt Nam mong muốn đón đầu sức mạnh từ Gemini 4 Argon, việc chuẩn bị sớm về mặt kiến trúc dữ liệu và hạ tầng điện toán đám mây là yếu tố then chốt. Với vai trò là đối tác Google Cloud Premier Partner hàng đầu, Gimasys luôn theo sát các bước tiến công nghệ mới nhất từ Google, liên hệ với chúng tôi để được tư vấn lộ trình tích hợp, hỗ trợ doanh nghiệp đăng ký sớm các chương trình thử nghiệm cũng như xây dựng các kịch bản ứng dụng an toàn, tối ưu chi phí ngay khi mô hình chính thức mở quyền truy cập thương mại.