गूगल ने Gemini 4 Argon को भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए खोला, शुरुआती कीमतों और नई सुरक्षा जानकारियों के साथ

विस्तृत रिलीज़ में मापने योग्य लाभ और स्वीकार किए गए जोखिम

गूगल ने 13 अक्टूबर, 2026 को Gemini 4 Argon को दुनिया भर के डेवलपरों, कारोबारों और भुगतान करने वाले उपभोक्ताओं के लिए उपलब्ध कराया। इसके साथ API की शुरुआती कीमतें इनपुट के प्रति दस लाख टोकन पर $2 और आउटपुट के प्रति दस लाख टोकन पर $10 रखी गईं। कंपनी ने सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, वैज्ञानिक शोध और रोबोटिक्स में मॉडल की क्षमताओं को लेकर विस्तृत दावे भी किए। यह विस्तार 30 सितंबर को इसके अनावरण के 13 दिन बाद हुआ, जब इसकी पहुंच केवल चुने हुए साइबर सुरक्षा रक्षकों तक सीमित थी।

इस रिलीज़ के साथ सुरक्षा की ऐसी तस्वीर भी सामने आई है जो केवल यह कहने से अधिक जटिल है कि मॉडल ने निरीक्षण पास कर लिया। Google DeepMind का कहना है कि वह इस संभावना को खारिज नहीं कर सकता कि Argon जैविक जानकारी और साइबर सुरक्षा में महत्वपूर्ण क्षमता-सीमाओं तक पहुंच सकता है, या एक अलग सीमा तक, जिसमें छिपकर काम करना और अपने तैनाती परिवेश के प्रति जागरूकता शामिल है। गूगल का कहना है कि लागू सुरक्षा उपाय शेष जोखिमों को इन सीमाओं से नीचे रखते हैं।

गूगल की Argon लॉन्च घोषणा में कंपनी का कहना है कि AI एजेंट वर्कफ़्लो के जरिए तैयार किए गए कोड सबमिशन में 35% से अधिक की वृद्धि हुई और कोड को वापस लेने की घटनाओं में लगभग एक-तिहाई कमी आई। उसके उदाहरण Chromium को पुनर्गठित करने से लेकर ऐसे एंजाइम डिज़ाइन बनाने तक फैले हैं, जिन्होंने बाद में प्रयोगशाला परीक्षणों में सक्रियता दिखाई।

Google DeepMind के वरिष्ठ उपाध्यक्ष और गूगल के मुख्य AI आर्किटेक्ट कोरे कावुक्कुओग्लू ने रिलीज़ के दायरे का वर्णन इस तरह किया:

हम डेवलपरों, उद्यमों, वैज्ञानिकों और उपभोक्ताओं को अपना नवीनतम फ्रंटियर मॉडल उपलब्ध करा रहे हैं।

इसका मुख्य उद्देश्य केवल बातचीत करना नहीं, बल्कि व्यावहारिक काम करना है: Argon को जटिल प्रणालियों की जांच करने, उनमें बदलाव करने और लंबे कार्यों के दौरान नतीजों को परखने के लिए बनाया गया है। इससे भरोसेमंद लाभ मिलेगा या नहीं, यह काम के प्रकार, पहुंच के स्तर और मानवीय समीक्षा पर निर्भर करता है, जैसा कि गूगल के अपने इंजीनियरिंग उदाहरण दिखाते हैं।

Argon तक किसकी पहुंच है और किन उत्पादों के जरिए?

Google AI Pro और Ultra के सब्सक्राइबर Gemini ऐप और Search के AI Mode में Argon का इस्तेमाल कर सकते हैं। Google Antigravity के जरिए व्यक्तिगत सब्सक्रिप्शन पर इसकी उपलब्धता के लिए Ultra जरूरी है। Antigravity, AI कोडिंग एजेंटों के लिए गूगल का परिवेश है। गूगल AI Studio में Ultra की पहुंच भी सूचीबद्ध करता है। इसके अलावा, AI Studio और Android Studio में भुगतान वाले Gemini API के जरिए डेवलपरों को अलग से पहुंच मिलती है।

कारोबार Gemini for business, API और Antigravity के जरिए मॉडल का इस्तेमाल कर सकते हैं। यह अंतर महत्वपूर्ण है: उपभोक्ता सब्सक्रिप्शन और भुगतान वाला API इस्तेमाल अलग-अलग रास्ते हैं। इसलिए Gemini ऐप में Pro की पहुंच होने से स्वायत्त कोडिंग वर्कफ़्लो की वैसी ही पहुंच अपने आप नहीं मिलती।

बताई गई सब्सक्रिप्शन कीमतें AI Pro के लिए $20 प्रति माह और Ultra के लिए $99 प्रति माह से शुरू होती हैं। Pro सब्सक्राइबर Gemini Canvas के जरिए Argon से कोड बना सकते हैं, जबकि गूगल Gemini 3.1 Pro को भी उपलब्ध रख रहा है। Antigravity के कम सब्सक्रिप्शन स्तरों या मुफ्त उपयोगकर्ताओं के लिए Argon की पहुंच कब मिलेगी, इसकी कोई तारीख घोषित नहीं की गई है।

यह लॉन्च सीमित परीक्षण से व्यापक उपलब्धता तक के छोटे घटनाक्रम के बाद हुआ:

• 30 सितंबर, 2026: गूगल ने शुरुआत में Argon का अनावरण किया और पहुंच मंजूरशुदा साइबर सुरक्षा रक्षकों तक सीमित रखी।
• 12 अक्टूबर, 2026: Meta ने एक अन्य प्रतिस्पर्धी फ्रंटियर मॉडल Muse Wonder Full की घोषणा की।
• 13 अक्टूबर, 2026: गूगल ने पात्र सब्सक्राइबरों, डेवलपरों और कारोबारों के लिए Argon का वैश्विक रोलआउट शुरू किया।
• 1 दिसंबर, 2026: रिपोर्टों के मुताबिक, शुरुआती अवधि के बाद नियमित API कीमतें इसी तारीख से लागू होंगी।

शुरुआती कीमतों में वास्तव में क्या शामिल है

गूगल की घोषणा में इनपुट के प्रति दस लाख टोकन पर $2 और आउटपुट के प्रति दस लाख टोकन पर $10 की कीमत की पुष्टि की गई है। कैश किए गए इनपुट टोकन पर 95% की छूट है। टोकन वे इकाइयां हैं जिन्हें मॉडल प्रोसेस करता है; ये अक्सर शब्द या शब्दों के हिस्से होते हैं। कैशिंग से पहले प्रोसेस किए गए इनपुट का दोबारा कम शुल्क पर इस्तेमाल किया जा सकता है।

इन दरों पर दस लाख सामान्य इनपुट टोकन और दस लाख आउटपुट टोकन की लागत $12 होगी। शुरुआती इनपुट दर पर 95% की छूट मिलने से पात्र कैश किए गए इनपुट की कीमत प्रति दस लाख टोकन $0.10 रह जाती है। यह उपयोग के आधार पर लिया जाने वाला शुल्क है, Gemini सब्सक्रिप्शन की कीमत नहीं।

रिपोर्टों के मुताबिक, शुरुआती अवधि 30 नवंबर को खत्म होगी और 1 दिसंबर से कीमतें बढ़कर इनपुट के प्रति दस लाख टोकन पर $4 और आउटपुट के प्रति दस लाख टोकन पर $20 हो जाएंगी। उसी उदाहरण की लागत तब $24 होगी। गूगल की लॉन्च घोषणा में न तो यह समयसीमा बताई गई है और न ही बाद की दरों का उल्लेख है। इसलिए आधिकारिक बयान शुरुआती कीमतों की पुष्टि करता है, लेकिन उनकी समाप्ति की तारीख की नहीं।

रिपोर्टों में शुरुआती दरों को कुछ प्रतिस्पर्धी मॉडलों की दरों का लगभग पांचवां हिस्सा भी बताया गया है। इससे किसी काम को पूरा करने की कुल लागत तय नहीं होती: अलग-अलग सिस्टम अलग मात्रा में टोकन इस्तेमाल कर सकते हैं, उन्हें दोबारा प्रयास करने पड़ सकते हैं या वे तर्क करने में अलग समय लगा सकते हैं। कैश किए गए इनपुट पर छूट कितने समय तक मिलेगी, यह भी आधिकारिक घोषणा में स्पष्ट नहीं है।

Python प्रयोग दिखाता है कि समीक्षा अब भी क्यों जरूरी है

सबसे जानकारीपूर्ण उदाहरणों में से एक गूगल की Agent Development Kit यानी ADK से जुड़ा है। यह उद्यमों के लिए AI एजेंट बनाने का फ्रेमवर्क है। इसके Python रिपॉजिटरी में लगभग 800 सोर्स फाइलों में करीब 205,000 लाइनें हैं और लगभग 17,000 यूनिट टेस्ट हैं। Argon से कहा गया कि वह सार्वजनिक इंटरफेस या एप्लिकेशन द्वारा अपने मॉडलों को भेजी जाने वाली सामग्री बदले बिना फ्रेमवर्क का अतिरिक्त ओवरहेड घटाए।

करीब दो घंटे चले शुरुआती प्रयास में असली अड़चनें मिलीं, लेकिन कुछ समस्याएं भी पैदा हुईं। इनमें सार्वजनिक JSON स्कीमा में एक बारीक बदलाव और कुछ टेस्ट केस छूट जाना शामिल था। इसके बाद टीम ने रिपॉजिटरी के दिशानिर्देश दिए और Argon को प्रदर्शन के आंकड़ों के साथ ऐसा पुल रिक्वेस्ट तैयार करने को कहा जिसे मर्ज न किया जाए।

इसके बाद बिना निगरानी चला प्रयास 11 घंटे तक चला। Argon ने दिशानिर्देशों की 12 फाइलें पढ़ीं, छह सुधार सुझाए और 16,892 यूनिट टेस्ट चलाए। मानवीय समीक्षकों ने दो सुझाव स्वीकार किए और चार अस्वीकार कर दिए। अस्वीकृति के कारणों में पुराना कैश किया हुआ डेटा, निजी लाइब्रेरी इंटरनल पर निर्भरता, पठनीयता में कमी और केवल कृत्रिम बेंचमार्क में मिलने वाले लाभ शामिल थे।

स्वीकृत बदलावों में कॉपी करने से पहले बातचीत के इतिहास को छांटना और भारी पैकेजों को जरूरत पड़ने तक लोड न करना शामिल था। अंतिम बदलाव में 22 फाइलें बदली गईं और 17 टेस्ट फ़ंक्शन जोड़े गए। गूगल के मुताबिक, मेमोरी में रखे लंबे सेशन तैयार करने का समय लगभग 40% घटा और नए सिरे से शुरू करने पर पैकेज इंपोर्ट करने की गति 21% बेहतर हुई।

158 टर्न वाले एक अलग मापन में समय 65.6 सेकंड से घटकर 56.1 सेकंड रह गया, यानी लगभग 14.5% की कमी। यह छोटा आंकड़ा विरोधाभासी नहीं है: किसी एक हिस्से में 40% सुधार होने से पूरा वर्कफ़्लो 40% तेज नहीं हो जाता। प्रयोग यह भी दिखाता है कि सार्वजनिक टेस्ट सूट पास करना अपने आप में काफी नहीं था। इंपोर्ट में बदलाव के एक प्रस्ताव ने सभी 16,892 सार्वजनिक टेस्ट पास किए, लेकिन संशोधित किए जाने से पहले आंतरिक टेस्ट के 25 लक्ष्य विफल कर दिए।

Chromium से Gemma की तेज़ इन्फरेंस तक

गूगल का कहना है कि Argon ने Chromium के 40 मिलियन लाइन वाले कोडबेस में एक पुराने फोल्डर से वेबपेजों के मुख्य संचालन को अलग करने में मदद की। उस फोल्डर में ब्राउज़र की सुविधाओं से जुड़ी लगभग छह मिलियन लाइनें थीं, जो कुल कोडबेस का करीब 15% है। गूगल के मुताबिक, सैकड़ों फाइलों में फैला यह पुनर्गठन महीनों का काम कुछ हफ्तों में पूरा करने में मददगार रहा।

इस काम का उद्देश्य यह है कि लाइव वेबपेज बिना दोबारा लोड हुए टैब, साइड पैनल और फ्लोटिंग विंडो के बीच जा सकें और क्रैश की एक श्रेणी हटाई जा सके। ये वास्तुशिल्प बदलाव के अपेक्षित नतीजे हैं, इस बात का प्रमाण नहीं कि हर उपयोगकर्ता को ये सुविधाएं पहले से मिल रही हैं।

Gemma 4 E2B के लिए गूगल ने vLLM का इस्तेमाल करते हुए Nvidia A100 पर इन्फरेंस की गति में 2.85 गुना वृद्धि बताई है। vLLM भाषा मॉडलों को चलाने का सॉफ्टवेयर है। थ्रूपुट लगभग 37,900 से बढ़कर प्रति सेकंड 108,000 से अधिक टोकन हो गया। तैयार किए गए टोकन समान रहे और गुणवत्ता में कोई कमी दर्ज नहीं हुई। यह खास मॉडल और हार्डवेयर का नतीजा है, Gemma परिवार के सभी मॉडलों के लिए गति में सार्वभौमिक वृद्धि नहीं।

गूगल के अन्य बताए गए आंतरिक उदाहरणों में YouTube टिप्पणियों में इमोजी रेंडरिंग की अनावश्यक प्रक्रिया की पहचान करना और Alphabet के Wing डिलीवरी कारोबार में इस्तेमाल होने वाले ड्रोन भौतिकी सिम्युलेटर में 2018 से मौजूद बग ढूंढना शामिल है। YouTube के आंकड़े अलग-अलग रिपोर्टों में भिन्न हैं: एक में सर्वर लोड 45% घटने की बात है, जबकि दूसरी में जरूरी कंप्यूटिंग शक्ति आधी होने का दावा है। अधिक जानकारी के बिना इन दोनों मापों को एक जैसा नहीं माना जाना चाहिए।

एक अन्य रिपोर्ट के मुताबिक, जांच में पुराने हो चुके 134 सॉफ्टवेयर बगों को देखा गया और तीन घंटे से कम समय में 97 को अप्रासंगिक या दोहराव वाला पाया गया। कुल मिलाकर ये उदाहरण Argon को रखरखाव और जांच के साधन के रूप में उपयोगी बताते हैं, हालांकि नतीजे कंपनी के दावे हैं, स्वतंत्र रूप से दोहराए गए मूल्यांकन नहीं।

बेंचमार्क में बढ़त काम के प्रकार पर निर्भर

Google DeepMind के अक्टूबर के Argon मॉडल कार्ड में Vals Index पर 68.9% का स्कोर दिया गया है। GPT-6 Astra का स्कोर 63.1% और Claude Opus 5.5 का 67.0% है। वित्त, कानून, कोडिंग और कर से जुड़े कामों समेत पेशेवर कार्यों के इस माप में Argon आगे है।

कोडिंग के लिए दिए गए इसके स्कोर DeepSWE v1.1 पर 77.9% और Vibe Code Bench पर 91.9% हैं। साइबर सुरक्षा मूल्यांकन CWE-bench v1 पर Argon का स्कोर 68.0% है, जो GPT-6 Astra के बराबर है, उससे अधिक नहीं।

उसी आधिकारिक तालिका में अन्य जगह प्रतिस्पर्धी मॉडलों को आगे दिखाया गया है। FrontierSWE v2 पर Argon का स्कोर 55.0% है, जबकि Astra का 65.5% है। Terminal-bench 4.0 पर Argon के 57.4% अंक, Opus 5.5 के 66.4% से कम हैं। इसलिए कोडिंग और विज्ञान में व्यापक श्रेष्ठता के दावों को संदर्भ के साथ देखना जरूरी है।

Artificial Analysis Intelligence Index के बताए गए नतीजों में Argon को 53 अंक मिले हैं। यह GPT-6 Astra और Claude Fable 5.1 के बराबर है, लेकिन Claude Opus 5.5 के 58 और Muse Wonder Full तथा Claude Sonnet 5.5 के 56 अंकों से कम है। ये स्कोर Vals Index से अलग क्षमताओं का मिश्रण मापते हैं, इसलिए इनके प्रतिशतों से इनकी सीधी तुलना नहीं की जा सकती।

एंटरप्राइज़ AI परामर्श कंपनी Red Dragon AI के मुख्य कार्यकारी और सह-संस्थापक सैम विट्टेवीन ने Argon की तारीफ की, लेकिन इसे उपलब्ध सबसे बेहतरीन मॉडल मानने से असहमति जताई। उनका आकलन मिले-जुले बेंचमार्क नतीजों के अनुरूप है: पेशेवर काम में अच्छा प्रदर्शन हर तरह के कार्य में बढ़त साबित नहीं करता।

वैज्ञानिक नतीजे क्वांटम कोड से एंजाइम परीक्षण तक

गूगल का कहना है कि Argon ने क्वांटम त्रुटियों को डिकोड करने वाली मशीन लर्निंग प्रणाली AlphaQubit के एक आंतरिक संस्करण में इन्फरेंस थ्रूपुट लगभग दोगुना किया। कंपनी यह भी कहती है कि Lean के जरिए औपचारिक रूप से सत्यापित arcsin सबरूटीन के Argon संस्करण ने प्रकाशित क्वांटम CORDIC आधाररेखा के मुकाबले स्पेसटाइम लागत 100 गुना से अधिक घटाई। स्पेसटाइम लागत में क्वांटम गणना के लिए जरूरी कंप्यूटिंग संसाधन और उसे पूरा करने में लगने वाला समय, दोनों शामिल हैं।

फ्यूजन शोध में गूगल ने University of Maryland के प्रोफेसर मैट लैंडरमैन के साथ मिलकर Grad के अनुमान के संभावित अपवादों की एक व्यापक श्रेणी पहचानी। यह चुंबकीय क्षेत्रों के सटीक हलों से जुड़ी 1967 की एक परिकल्पना है। इससे मिले हल स्टेलरेटर सिमुलेशन सॉफ्टवेयर को परखने के लिए मानक उपलब्ध कराते हैं। यह गणित और सिमुलेशन में योगदान है, व्यावसायिक रूप से इस्तेमाल की जा सकने वाली फ्यूजन बिजली का प्रदर्शन नहीं।

गूगल का यह भी कहना है कि xTB क्वांटम केमिस्ट्री पैकेज में किए गए बदलावों से आणविक संरचना का अनुमान 2.3 गुना तक तेज़ हुआ और अणुओं के वैकल्पिक आकार खोजने की प्रक्रिया 1.8 गुना तेज़ हुई। ये बदलाव पैकेज की आधिकारिक रिपॉजिटरी में योगदान के रूप में दिए गए।

जीवविज्ञान में Gamow Labs ने दुर्लभ विकासात्मक फेफड़ा विकारों से पीड़ित नवजात शिशुओं के पहचान-संबंधी विवरण हटाए गए जीनोम का विश्लेषण करने के लिए Argon का इस्तेमाल किया। गूगल ने एक मामले का वर्णन किया जिसमें Argon ने गुणसूत्रों का ऐसा पुनर्विन्यास पहचाना जो वर्षों तक पकड़ में नहीं आया था। निजी मूल्यांकनों में दुर्लभ बीमारी के निदान में सहायता के लिए 57% और प्रयोगशाला संबंधी तर्क के लिए 52.2% स्कोर मिले। ये शोध मूल्यांकन हैं, इस बात का प्रमाण नहीं कि Argon मरीजों का स्वतंत्र रूप से निदान कर सकता है।

गूगल के वैज्ञानिकों ने Argon का उपयोग सेरिन एस्टरेज़ के पांच नए डिज़ाइन बनाने में भी किया। ये एंजाइम एस्टर बंधों को तोड़ते हैं। बाद के प्रयोगशाला परीक्षणों में उनकी उत्प्रेरक सक्रियता की पुष्टि हुई। अलग से, गूगल ने 10,000 वैज्ञानिकों के लिए आवेदन खोले हैं, ताकि वे Antigravity के सबसे ऊंचे उपयोग स्तर को छह महीने तक मुफ्त पा सकें। प्रवेश चरणों में होगा और पात्रता, चयन तथा उपलब्ध क्षमता पर निर्भर करेगा।

रोबोटिक्स के प्रदर्शन सिर्फ गेंद फेंकने की तरकीब तक सीमित नहीं

भौतिक और स्थानिक समस्याओं की समझ परखने वाले Embodied Reasoning बेंचमार्क पर Argon ने 87% स्कोर किया। एक आंतरिक प्रदर्शन में उसने कॉर्नहोल खेलते व्यक्ति का वीडियो देखा, परिवेश का नक्शा बनाया, जोड़ों की गति की गणना की और सिमुलेशन कोड तैयार किया। गूगल के मुताबिक, इस काम को Apptronik के Apollo ह्यूमनॉइड रोबोट में लागू करने पर वास्तविक परीक्षण में लगातार सात सफल थ्रो हुए।

बताए गए अन्य प्रदर्शनों में Boston Dynamics के Spot रोबोट का पैडल वाले कूड़ेदान का इस्तेमाल करके डिब्बे फेंकना, रोबोटिक बांह का गिरी हुई मग को सीधा करके उसमें नैपकिन रखना और Argon का बार-बार मिलने वाली दृश्य प्रतिक्रिया के आधार पर वीडियो सिमुलेशन को नियंत्रित करना शामिल है। इन उदाहरणों में तर्क के साथ कैलिब्रेट किए गए अवलोकन, पहले से तय गति-कमांड और सत्यापन के चरण शामिल हैं। ये बिना किसी सीमा के रोबोटों की स्वायत्तता का प्रदर्शन नहीं हैं।

रोबोटिक्स के काम में रोबोट कैमरों की रिकॉर्डिंग, लोगों के वीडियो और रेखाचित्रों से सिमुलेशन का पुनर्निर्माण भी शामिल है। संपर्क बलों का मेल बैठाना भी जरूरी है, क्योंकि केवल देखने में विश्वसनीय लगने वाला सिमुलेशन ऐसी गतियां सिखा सकता है जो वास्तविक हार्डवेयर पर नाकाम हों।

एक रिपोर्टेड प्रयोग में सिमुलेशन से तैयार डेटा का इस्तेमाल करने पर वास्तविक कार्यों में सफलता 56% से बढ़कर 75% हुई, यानी 19 प्रतिशत अंक की वृद्धि। काम का समय 35 से घटकर 24 सेकंड रह गया, लगभग 31% की कमी। ये नतीजे प्रशिक्षण और कार्य निष्पादन में सुधार के सीमित दावे का समर्थन करते हैं, सामान्य भौतिक बुद्धिमत्ता के प्रदर्शन का नहीं।

सुरक्षा संबंधी खुलासे लॉन्च की कहानी को जटिल बनाते हैं

मॉडल कार्ड कहता है कि गूगल इस संभावना को खारिज नहीं कर सकता कि Argon जैविक जानकारी के जोखिम और साइबर सुरक्षा में महत्वपूर्ण क्षमता-स्तर तक पहुंच सकता है। ये सीमाएं इस बात से जुड़ी हैं कि क्या उचित सुरक्षा उपायों के बिना कोई मॉडल गंभीर नुकसान पहुंचाने की क्षमता को काफी बढ़ा सकता है। गूगल का कहना है कि उसने सुरक्षा आकलन और बचाव उपाय विकसित किए हैं, जिनसे शेष जोखिम इन स्तरों से नीचे आ जाता है।

छिपकर काम करने और परिस्थितिजन्य जागरूकता की जांच करने वाली 15 चुनौतियों में Argon ने 14 पास कीं। यहां पास करने का अर्थ है क्षमता से जुड़ी चुनौतियों को सफलतापूर्वक पूरा करना, सुरक्षा मंजूरी मिलना नहीं। इसलिए गूगल का कहना है कि वह उस सीमा की संभावना को खारिज नहीं कर सकता जो अतिरिक्त सुरक्षा उपायों के अभाव में मानवीय नियंत्रण को कमजोर करने से जुड़ी है।

लॉन्च घोषणा में कई बचाव उपाय बताए गए हैं: सीमाओं का सम्मान करने और अपरिवर्तनीय कदमों से पहले मानवीय पुष्टि मांगने का प्रशिक्षण; अनधिकृत रास्तों से नियमों को दरकिनार करने की कोशिश रोकने के लिए निगरानी; और वेबपेजों, ईमेल या कोड में छिपे दुर्भावनापूर्ण निर्देशों से सुरक्षा। Gray Swan indirect prompt injection बेंचमार्क पर 15 अनुकूलित प्रयासों में गूगल ने 0.7% हमले सफल होने की दर बताई है।

अन्य बताए गए सुरक्षा नतीजों में कोडिंग मूल्यांकनों पर अनधिकृत शॉर्टकट की कोशिशों का घटकर 2% होना और बाहरी जैविक प्रतिकूल परीक्षणों में जांचे गए उपकार्यों में से 1% से भी कम का अनलॉक होना शामिल है। ये आंकड़े खास परीक्षणों के नतीजे हैं, दुरुपयोग रोकने की गारंटी नहीं। मॉडल कार्ड में Gemini 3.1 Pro की तुलना में स्वचालित टेक्स्ट सुरक्षा माप पर 1.57 प्रतिशत अंक की गिरावट भी दर्ज है। गूगल का कहना है कि यह अंतर विश्वास अंतराल के भीतर रहा और मानवीय समीक्षा में ज्यादातर गलत सकारात्मक नतीजे या बहुत गंभीर न माने जाने वाले मुद्दे मिले।

गूगल अपने Fairwind Program का विस्तार कर रहा है और सैकड़ों अतिरिक्त मंजूरशुदा साइबर सुरक्षा साझेदारों को इसमें शामिल कर रहा है। इस कार्यक्रम के तहत साइबर सुरक्षा संबंधी सुरक्षा सीमाओं के बिना पहुंच मिलेगी। गूगल की घोषणा के मुताबिक, Wiz सरकारी बुनियादी ढांचे और स्वास्थ्य प्रणालियों से जुड़े जोखिमों से निपटने के लिए Argon का इस्तेमाल कर रही है। इनमें ऐसी कमजोरियों की श्रृंखला भी शामिल है जिससे मास्टर की और प्रशासक की पहुंच उजागर हो सकती है।

रिपोर्टों के मुताबिक, गूगल ने व्हाइट हाउस की स्वैच्छिक समीक्षा प्रक्रिया में हिस्सा लिया, लेकिन यह प्रक्रिया सार्वजनिक रूप से दिखाई नहीं देती। इस भागीदारी को गूगल की Argon को सुरक्षित बताने वाली सार्वजनिक सरकारी प्रमाणन प्रक्रिया के रूप में पेश नहीं किया जाना चाहिए।

खरीदारों को अब भी किन बातों की जांच करनी है

Argon टेक्स्ट, तस्वीरें, ऑडियो और वीडियो स्वीकार करता है और टेक्स्ट तैयार करता है। मॉडल कार्ड के मुताबिक, इनपुट और आउटपुट की संयुक्त संदर्भ विंडो अधिकतम दस लाख टोकन तक है। यह कुल क्षमता है, दस लाख इनपुट टोकन के साथ दस लाख अतिरिक्त आउटपुट टोकन का वादा नहीं। रिपोर्टों के मुताबिक, बिना रुके दिए जा सकने वाले जवाब की सीमा स्पष्ट नहीं की गई है।

इसके ज्ञान की कटऑफ मार्च 2026 है और गूगल चेतावनी देता है कि कुछ क्षेत्रों में इसकी जानकारी इससे पुरानी हो सकती है। मॉडल गलत जानकारी गढ़ सकता है और जवाब देने में देर या टाइमआउट हो सकता है। कानूनी, वित्तीय, वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग कार्यों के लिए ये सीमाएं महत्वपूर्ण हैं, जिन पर गूगल ध्यान दे रहा है।

लॉन्च में प्रदर्शन के असामान्य रूप से ठोस उदाहरण दिए गए हैं, लेकिन इंजीनियरिंग का सबसे मजबूत उदाहरण भी चुनिंदा इस्तेमाल की जरूरत दिखाता है: रखरखाव करने वालों ने छह में से चार प्रस्तावित सुधार अस्वीकार कर दिए। अब खरीदार अपने सिस्टम पर Argon को परख सकते हैं। वहीं, नवंबर के बाद की कीमतों, सब्सक्रिप्शन की व्यापक उपलब्धता और नियंत्रित मूल्यांकनों से बाहर सुरक्षा उपायों की प्रभावशीलता पर लगातार नजर रखना जरूरी है।

मुख्य बिंदु

• गूगल ने 13 अक्टूबर, 2026 को पात्र सब्सक्राइबरों, डेवलपरों और कारोबारों के लिए Argon का व्यापक रोलआउट शुरू किया।
• API की शुरुआती दरें इनपुट के प्रति दस लाख टोकन पर $2 और आउटपुट के प्रति दस लाख टोकन पर $10 हैं।
• रिपोर्टों के मुताबिक, 1 दिसंबर से नियमित दरें दोगुनी होंगी; आधिकारिक लॉन्च घोषणा में यह समयसीमा नहीं दी गई है।
• Argon Vals Index में आगे है, लेकिन कई अन्य मूल्यांकनों में प्रतिस्पर्धी मॉडलों से पीछे है।
• Python को बेहतर बनाने के 11 घंटे के प्रयास में मानवीय समीक्षकों ने छह में से दो प्रस्ताव स्वीकार किए।
• गूगल ने विज्ञान और रोबोटिक्स में लाभ बताए हैं, जिनमें प्रयोगशाला में जांचे गए पांच एंजाइम डिज़ाइन और वास्तविक कार्यों में बेहतर प्रदर्शन शामिल है।
• गूगल ने जैविक जोखिम, साइबर सुरक्षा और नियंत्रण से जुड़ी संभावित क्षमता-सीमाओं को स्वीकार किया है और कहा है कि सुरक्षा उपाय शेष जोखिम घटाते हैं।