Google показала научные результаты модели Gemini 4 Argon и даст 10 000 учёным бесплатный доступ

Google DeepMind перечислила научные результаты новой модели Gemini 4 Argon — от ферментов, проверенных в лаборатории, до решений в физике термоядерного синтеза — и пообещала 10 000 учёным полгода бесплатной работы с ней.

Почему это важно: Google продвигает Argon не только как помощника программиста, но и как партнёра в исследованиях и предлагает тысячам учёных бесплатно проверить это на своих задачах.

Повод: Argon вышла 13 октября, а на следующий день Google DeepMind опубликовала её научные примеры серией постов в соцсети X. По словам компании, модель «уже делает возможными новые научные прорывы» в квантовых вычислениях, термоядерном синтезе и дизайне белков.

Детали: подробнее всего Google рассказала о гипотезе Грэда¹ из физики плазмы:

• В 1967 году физик Гарольд Грэд предположил, что в трёхмерном магнитном поле без симметрии плазма с непостоянным давлением не может находиться в равновесии, где поле и давление меняются плавно, без скачков.
• Именно такое поле удерживает плазму в стеллараторах — установках, которые считают одним из главных путей к термоядерной энергетике.
• В препринте от 5 октября исследователи Google и Мэтт Ландреман из Мэрилендского университета обобщили два семейства контрпримеров к гипотезе, которые Ландреман нашёл в сентябре, и получили более широкий класс решений. По словам авторов, новые решения они нашли с Argon.
• По словам Google, такие точные решения станут эталоном для проверки программ, которыми рассчитывают стеллараторы.

Интрига: гипотезу опровергли ещё в сентябре, и одну из двух тогдашних работ Ландреман сделал с моделью OpenAI. В благодарностях к его препринту от 22 сентября сказано: «Эти решения найдены с помощью модели искусственного интеллекта GPT-6 Astra Pro».

В цифрах: другие примеры из постов и со страницы модели на сайте DeepMind:

• Argon переписала внутреннюю версию AlphaQubit — нейросети Google, которая выявляет ошибки квантового процессора, — в одно мегаядро² и почти вдвое увеличила её пропускную способность.
• По данным Google, квантовая схема для вычисления арксинуса, которую написала Argon, требует более чем в 100 раз меньше ресурсов (число кубитов, умноженное на время работы), чем опубликованная ранее; её правильность доказана в Lean³.
• За несколько часов вместо обычных месяцев Argon спроектировала пять новых сериновых эстераз — ферментов для переработки отходов и производства лекарств, — и в лаборатории они оказались активны.

Общая картина: соперники Google тоже включают научные результаты в анонсы моделей. OpenAI, выпустив GPT-6 Astra 3 сентября, сообщила, что модель помогла доказать два результата о простых числах, а Meta* 2 октября выложила шесть статей, где математики решали открытые задачи вместе с Muse Spark.

Но: все примеры приводит сама Google, а результаты по ферментам её исследователи называют предварительными. В стороннем тесте разработчика Тео Брауна больше половины утверждений Argon о коде оказались ложными.

Что дальше: учёные из университетов и независимые исследователи могут подать заявку на полгода бесплатного высшего тарифа в Google Antigravity — среде разработки, где задачи выполняют ИИ-агенты. Участников отберут по условиям программы и с учётом свободных мощностей.