💻 Gemini 4 Argon «провалился» в реальной работе: цифры вверх, толку мало
Друзья, на этой неделе в технологическом мире обсуждают не релиз, а разочарование.
Google выпустил свою новую флагманскую модель Gemini 4 Argon. Официально — «новая эра интеллекта»: на тестах она обошла GPT-6 и Claude, а внутри Google помогла перевести 800 000 строк кода и освободить 300 ТБ памяти в дата-центрах .
Но Bloomberg выяснил другое:
По данным источников, знакомых с внутренними тестами, в реальных задачах Argon работает хуже, чем на бенчмарках. Некоторые сотрудники Google жалуются, что модель «застревает» на сложных, нестандартных задачах — тех самых, ради которых её и создавали .
Почему так происходит:
Эксперты объясняют: стандартизированные тесты — это не реальная работа. Модель может отлично решать задачи из учебника, но теряться, когда задача сформулирована криво, данных мало, а требования противоречивы. Это называется «разрыв между бенчмарком и реальностью» .
Что говорит Google:
Компания настаивает: релиз поэтапный — сначала модель получат партнёры по программе Fairwind (кибербезопасность), потом остальные. Официальные цены: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных .
Что это значит для нас:
Гонка ИИ вступила в новую фазу. Теперь побеждает не тот, у кого выше цифры на бумаге, а тот, чья модель реально работает в руках обычного пользователя. Google пока проигрывает эту партию — но борьба продолжается.
#ии #нейросети #google #gemini4 #технологии
Друзья, на этой неделе в технологическом мире обсуждают не релиз, а разочарование.
Google выпустил свою новую флагманскую модель Gemini 4 Argon. Официально — «новая эра интеллекта»: на тестах она обошла GPT-6 и Claude, а внутри Google помогла перевести 800 000 строк кода и освободить 300 ТБ памяти в дата-центрах .
Но Bloomberg выяснил другое:
По данным источников, знакомых с внутренними тестами, в реальных задачах Argon работает хуже, чем на бенчмарках. Некоторые сотрудники Google жалуются, что модель «застревает» на сложных, нестандартных задачах — тех самых, ради которых её и создавали .
Почему так происходит:
Эксперты объясняют: стандартизированные тесты — это не реальная работа. Модель может отлично решать задачи из учебника, но теряться, когда задача сформулирована криво, данных мало, а требования противоречивы. Это называется «разрыв между бенчмарком и реальностью» .
Что говорит Google:
Компания настаивает: релиз поэтапный — сначала модель получат партнёры по программе Fairwind (кибербезопасность), потом остальные. Официальные цены: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных .
Что это значит для нас:
Гонка ИИ вступила в новую фазу. Теперь побеждает не тот, у кого выше цифры на бумаге, а тот, чья модель реально работает в руках обычного пользователя. Google пока проигрывает эту партию — но борьба продолжается.
#ии #нейросети #google #gemini4 #технологии