Google ระบุว่า Argon ถูกนำมาใช้ในการปรับปรุงโครงสร้างโค้ดของ Chrome ที่มีความซับซ้อนสูง โดยช่วยแยกฟีเจอร์ออกจากระบบเดิมเพื่อให้ดูแลและพัฒนาต่อได้ง่ายขึ้น

บริษัทอ้างว่าการใช้งานร่วมกับเครื่องมือพัฒนา Antigravity ช่วยเพิ่มจำนวนโค้ดที่สร้างโดย AI Agent มากกว่า 35% และลดการย้อนกลับไปแก้ไขหรือยกเลิกการเปลี่ยนแปลงโค้ดลงเกือบหนึ่งในสาม

แม้ตัวเลขดังกล่าวจะแสดงศักยภาพของ AI ในงานพัฒนาซอฟต์แวร์ แต่ก็เป็นผลลัพธ์จากการใช้งานภายในองค์กร ซึ่งอาจแตกต่างจากผลลัพธ์ของแต่ละบริษัท ขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อม เครื่องมือ และกระบวนการทำงานที่ใช้จริง

นอกจากนี้ Google ยังระบุว่า Argon ถูกนำไปใช้ในงานด้านความปลอดภัยไซเบอร์ งานวิจัยคอมพิวเตอร์ควอนตัม และวิทยาศาสตร์ชีวภาพอีกด้วย

Argon เป็นโมเดลแบบ Multimodal ซึ่งสามารถประมวลผลข้อมูลได้หลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ ภาพ แผนภาพ หรือข้อมูลเชิงโครงสร้าง

Google ยกตัวอย่างงานด้านหุ่นยนต์ที่โมเดลสามารถช่วยให้ระบบเรียนรู้การเล่นเกมโยนถุงทรายลงเป้า ผ่านการสังเกตสภาพแวดล้อมและเชื่อมโยงข้อมูลเพื่อวางแผนการเคลื่อนไหว

แม้จะเป็นการสาธิตขนาดเล็ก แต่สะท้อนความพยายามในการพัฒนา AI ที่สามารถเชื่อมโยงการรับรู้ การวิเคราะห์ และการตัดสินใจเข้าด้วยกัน ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญสำหรับหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติในอนาคต

ราคาและการเข้าถึง

Google เปิดให้ใช้งาน Gemini 4 Argon ผ่าน API สำหรับนักพัฒนา รวมถึงผ่านแอป Gemini และ AI Mode ใน Google Search สำหรับผู้ใช้ที่อยู่ในแพ็กเกจที่รองรับ

ราคา API ช่วงเปิดตัว (ถึง 30 พฤศจิกายน 2026)

• โทเคนขาเข้า: 2 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน
• โทเคนขาออก: 10 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน

ราคาหลัง 1 ธันวาคม 2026

• โทเคนขาเข้า: 4 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน
• โทเคนขาออก: 20 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน

Google ยังมีส่วนลดสำหรับข้อมูลที่เรียกใช้ซ้ำผ่านระบบแคช ซึ่งอาจช่วยลดต้นทุนสำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้งานข้อมูลเดิมเป็นประจำ

อย่างไรก็ตาม องค์กรที่ต้องใช้ AI ในปริมาณมากควรประเมินต้นทุนจากผลลัพธ์ที่ได้รับจริง ไม่ใช่มองเฉพาะราคาต่อโทเคน แต่ต้องพิจารณาความแม่นยำ เวลาในการทำงาน และภาระในการตรวจสอบงานร่วมด้วย

การเปิดตัว Argon เกิดขึ้นท่ามกลางการแข่งขันที่รุนแรงระหว่างบริษัท AI รายใหญ่ ซึ่งต่างนำเสนอโมเดลที่เก่งขึ้นด้านการเขียนโปรแกรม การวิเคราะห์ข้อมูล และการทำงานอัตโนมัติ

แม้ Google จะระบุว่า Argon ทำคะแนนได้ดีในการทดสอบหลายประเภท แต่ผลการทดสอบเพียงอย่างเดียวไม่สามารถสะท้อนประสิทธิภาพทั้งหมดได้ เพราะโมเดลที่โดดเด่นในงานหนึ่งอาจไม่ได้ดีที่สุดในอีกงานหนึ่ง

สำหรับองค์กร สิ่งสำคัญจึงไม่ใช่การเลือกโมเดลที่เก่งที่สุดเสมอไป แต่คือการเลือกโมเดลที่ตอบโจทย์งาน เชื่อมต่อกับระบบเดิมได้ดี และอยู่ในระดับต้นทุนที่เหมาะสม

ความปลอดภัยยังคงเป็นประเด็นสำคัญ

ด้วยความสามารถด้านการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ระบบเชิงลึก Google จึงเริ่มเปิดใช้งาน Argon ผ่านโครงการ Fairwind สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยไซเบอร์ก่อนจะขยายสู่ผู้ใช้กลุ่มอื่น

บริษัทระบุว่ามีมาตรการควบคุมความปลอดภัยและระบบติดตามพฤติกรรมการใช้งาน เพื่อป้องกันการนำความสามารถของ AI ไปใช้ในทางที่ก่อให้เกิดอันตราย

อย่างไรก็ตาม ไม่มีระบบใดที่ปลอดความเสี่ยงทั้งหมด องค์กรยังจำเป็นต้องกำหนดสิทธิ์การเข้าถึง กำกับดูแลการใช้งาน และให้มนุษย์ตรวจสอบการตัดสินใจที่มีผลกระทบสูง

Key Takeaways

• Gemini 4 Argon ถูกออกแบบมาสำหรับงานที่ต้องใช้เหตุผลหลายขั้นตอน เช่น โค้ด การเงิน กฎหมาย และวิทยาศาสตร์
• มุ่งสู่บทบาท AI Agent ที่สามารถวางแผนและทำงานต่อเนื่องได้มากกว่าการตอบคำถาม
• ราคา API ช่วงเปิดตัวอยู่ที่ 2 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนขาเข้า และ 10 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนขาออก
• เปิดใช้งานผ่าน API และบริการ Google บางแพ็กเกจที่รองรับ
• ควรประเมินผลจากการใช้งานจริงควบคู่กับผลการทดสอบของผู้พัฒนา
• ความปลอดภัย การกำกับดูแล และการตรวจสอบโดยมนุษย์ยังเป็นปัจจัยสำคัญในการนำ AI มาใช้งานระดับองค์กร

…..

เรียบเรียงโดย AiNextopia
อ้างอิง : Google says Gemini 4 Argon is a ‘powerhouse’ AI model — and it’s rolling out now. / businessinsider