Google Pamer Gemini 4 Argon, AI Canggih untuk Keamanan Siber

Google resmi memperkenalkan Gemini 4 Argon, model kecerdasan buatan (AI) terbaru yang dirancang untuk menangani pekerjaan kompleks dalam jangka panjang. Model ini diklaim mampu bersaing dengan GPT-6 Astra dan model AI terbaru dari Anthropic, terutama dalam pemrograman, otomatisasi pekerjaan, analisis data, hingga keamanan siber.

Meski demikian, Gemini 4 Argon belum tersedia untuk masyarakat umum. Google masih membatasi aksesnya kepada kelompok penguji terpercaya di bidang pertahanan keamanan siber melalui program Fairwind. Langkah ini dilakukan untuk menguji kemampuan model di lingkungan nyata sekaligus memperkuat sistem pengamanannya sebelum diluncurkan secara lebih luas.

Dalam pengumuman pada 30 September 2026, Google menjelaskan bahwa pihaknya masih mengumpulkan masukan dari para penguji awal. Perusahaan ingin memastikan model tersebut dapat digunakan secara aman sebelum memberikan akses kepada pengembang, perusahaan, dan konsumen.

"Kami akan terus mengumpulkan masukan dari penguji awal sembari menyempurnakan sistem pengamanan sebelum menyediakan Argon kepada pengembang, perusahaan, dan konsumen sesegera mungkin," tulis Google dalam pengumumannya.

Gemini 4 Argon Mampu Menghasilkan 1 Juta Token

Salah satu peningkatan utama Gemini 4 Argon terletak pada kapasitas keluarannya atau output. Model ini diklaim mampu menghasilkan hingga 1 juta token output dalam satu rangkaian proses, meningkat jauh dibandingkan batas sebelumnya yang mencapai 64.000 token.

Token merupakan satuan dasar yang digunakan model AI untuk memproses dan menghasilkan teks maupun informasi. Satu token tidak selalu sama dengan satu kata karena dapat berupa bagian kata, tanda baca, atau karakter tertentu.

Dengan kapasitas output yang lebih besar, Gemini 4 Argon dirancang untuk menangani tugas yang membutuhkan banyak tahapan dan hasil yang panjang. Kemampuan ini dinilai berguna untuk pemrograman berskala besar, penelitian mendalam, analisis dokumen, serta pekerjaan profesional yang memerlukan penalaran berkelanjutan.

Google menyebut Argon dapat menghasilkan ratusan ribu token dalam satu rangkaian pengerjaan tugas. Dengan demikian, model ini berpotensi membantu pengguna menyelesaikan pekerjaan yang sebelumnya harus dipecah menjadi beberapa permintaan terpisah.

Kemampuan tersebut juga telah dimanfaatkan di lingkungan internal Google. Ribuan karyawan perusahaan menggunakan Gemini 4 Argon untuk membantu berbagai pekerjaan, mulai dari pengembangan perangkat lunak dan riset hingga penulisan.

Google turut mengungkapkan manfaat model ini dalam pengelolaan memori. Ketika digunakan untuk menganalisis profil data dari seluruh armada, Argon diklaim mampu membebaskan lebih dari 300 TiB memori.

Secara keseluruhan, penghematan memori diperkirakan mencapai 500 TiB hingga 1 PiB. Angka tersebut menunjukkan potensi penggunaan AI untuk membantu mengoptimalkan infrastruktur komputasi dalam skala besar, meskipun hasilnya tetap bergantung pada jenis pekerjaan dan penerapan di lingkungan operasional.

Gemini 4 Argon Bersaing dengan GPT-6 Astra

Google juga memamerkan hasil pengujian Gemini 4 Argon melalui sejumlah benchmark atau tolok ukur untuk mengevaluasi kemampuan model AI. Sebagaimana dihimpun dari situs resmi google, Gemini 4 Argon menempati posisi pertama atau berbagi posisi teratas dalam 13 dari 18 pengujian ketika dibandingkan dengan GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, dan Claude Opus 5.5.

Hasil tersebut memperlihatkan bahwa model terbaru Google memiliki kemampuan kompetitif dalam sejumlah tugas, khususnya yang membutuhkan pemrograman, otomatisasi, dan pemahaman informasi kompleks. Dalam pengujian DeepSWE v1.1 yang mengukur kemampuan menyelesaikan tugas rekayasa perangkat lunak dalam jangka panjang, Gemini 4 Argon meraih skor 77,9 persen.

Model ini juga mencatat skor 51,3 persen dalam AutomationBench milik Zapier dan menempati posisi pertama pada pengujian tersebut. Benchmark ini berkaitan dengan kemampuan AI dalam menangani tugas otomatisasi.

Sementara itu, pada LVBench, yang menguji pemahaman terhadap video berdurasi panjang, Gemini 4 Argon meraih skor 91,7 persen. Hasil ini menunjukkan potensinya dalam memproses dan memahami informasi yang tersebar dalam materi video berdurasi panjang.

Meski mencatat hasil positif dalam sejumlah pengujian, Gemini 4 Argon tidak selalu menjadi model dengan skor tertinggi. Pada benchmark FrontierSWE v2, misalnya, model Google tersebut memperoleh skor 55 persen, tertinggal dari GPT-6 Astra yang mencapai 65,5 persen.

Perbedaan juga terlihat pada Terminal-Bench 4.0. Gemini 4 Argon mencatat skor 57,4 persen, sedangkan Claude Opus meraih angka lebih tinggi, yakni 66,4 persen.

Hasil tersebut memperlihatkan bahwa kemampuan model AI tidak dapat dinilai hanya dari satu tolok ukur. Setiap benchmark menguji aspek yang berbeda sehingga model yang unggul dalam satu kategori belum tentu memiliki performa terbaik pada kategori lainnya.

Selain itu, skor benchmark tidak selalu menggambarkan kinerja model dalam seluruh situasi nyata. Faktor seperti jenis tugas, metode pengujian, dan lingkungan penggunaan tetap perlu diperhitungkan ketika membandingkan kemampuan berbagai model AI.

Dibekali Kemampuan untuk Menemukan Celah Keamanan Siber

Selain pemrograman dan otomatisasi, keamanan siber menjadi salah satu fokus utama pengembangan Gemini 4 Argon. Google melatih model ini agar mampu menemukan, memvalidasi, dan membantu menambal kerentanan perangkat lunak secara otomatis. Kemampuan tersebut berpotensi mempercepat proses identifikasi celah keamanan yang selama ini membutuhkan pemeriksaan teknis secara mendalam.

Dalam praktiknya, AI dapat membantu tim keamanan menganalisis kode, mengenali pola yang berpotensi menimbulkan kerentanan, serta menguji apakah kelemahan tersebut benar-benar dapat dieksploitasi. Kemampuan ini juga dapat membantu pengembang menentukan perbaikan yang diperlukan sebelum celah keamanan dimanfaatkan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab.

Perusahaan keamanan siber Wiz disebut telah memanfaatkan kemampuan Gemini 4 Argon melalui program Scan for Good. Dalam salah satu kasus, model tersebut diklaim berhasil menemukan kerentanan kritis pada perangkat lunak kesehatan yang digunakan rumah sakit di berbagai negara.

Temuan semacam ini berpotensi memberikan manfaat besar bagi sektor kesehatan. Kerentanan pada perangkat lunak yang digunakan rumah sakit dapat mengancam kerahasiaan data pasien, mengganggu operasional, bahkan menimbulkan risiko terhadap layanan kesehatan apabila dimanfaatkan dalam serangan siber.

Namun, kemampuan AI untuk menemukan celah keamanan juga memiliki sisi risiko. Teknologi yang dapat membantu peneliti menemukan dan memperbaiki kerentanan berpotensi disalahgunakan untuk mencari kelemahan sistem dan mengembangkan serangan siber.

Karena alasan tersebut, Google belum menganggap Gemini 4 Argon layak dibuka secara bebas kepada publik. Perusahaan masih berupaya memperkuat mekanisme perlindungan agar kemampuan model tidak mudah digunakan untuk tujuan berbahaya.

Pengamanan yang dikembangkan mencakup upaya mencegah penyalahgunaan, menangkal serangan prompt injection, memantau perilaku model yang menyimpang, serta memperkuat lingkungan pengujian.

Prompt injection merupakan teknik serangan yang mencoba memanipulasi model AI melalui instruksi tertentu agar mengabaikan aturan atau menjalankan tindakan yang tidak semestinya. Risiko ini menjadi perhatian penting, terutama ketika AI diberi kemampuan untuk berinteraksi dengan perangkat lunak, mengakses data, atau menjalankan tugas secara otomatis.

Akses Gemini 4 Argon Masih Dibatasi

Untuk saat ini, Gemini 4 Argon baru dapat diakses oleh kelompok penguji terpercaya melalui program Fairwind, yang berfokus pada pertahanan keamanan siber. Peluncuran terbatas tersebut memberikan kesempatan bagi Google untuk mengevaluasi kemampuan model dalam kondisi nyata, termasuk mengidentifikasi kelemahan teknis dan potensi risiko sebelum ketersediaannya diperluas.

Google belum mengumumkan tanggal pasti peluncuran Gemini 4 Argon untuk masyarakat umum. Namun, perusahaan menyebut pelanggan API berbayar dan pelanggan Google AI Ultra akan menjadi kelompok pertama yang memperoleh akses setelah tahap pengujian terbatas.

Selanjutnya, ketersediaan model direncanakan diperluas kepada pengembang, perusahaan, dan konsumen.

Untuk harga perkenalan, Google menetapkan tarif sebesar 2 dollar AS atau sekitar Rp 35.000 per 1 juta token input dan 10 dollar AS atau sekitar Rp 179.000 per 1 juta token output. Nilai rupiah tersebut merupakan perkiraan dan dapat berubah mengikuti kurs.

Token input mengacu pada informasi yang diberikan kepada model, seperti instruksi, pertanyaan, kode, atau dokumen. Sementara itu, token output merupakan informasi yang dihasilkan model sebagai jawaban atau hasil pengerjaan tugas.

Perbedaan tarif tersebut perlu diperhatikan oleh pengembang dan perusahaan yang berencana menggunakan Gemini 4 Argon melalui API. Semakin banyak token yang diproses dan dihasilkan, semakin besar pula biaya yang perlu diperhitungkan.

Dengan kapasitas output hingga 1 juta token, kemampuan pemrograman jangka panjang, serta dukungan untuk analisis keamanan siber, Gemini 4 Argon berpotensi menjadi salah satu model penting dalam persaingan AI generasi terbaru.

Meski demikian, klaim keunggulan Google masih perlu dilihat bersama hasil pengujian pada berbagai kategori dan penerapan di dunia nyata. Persaingan dengan GPT-6 Astra dan model Anthropic juga menunjukkan bahwa industri AI tidak hanya berlomba menghadirkan kemampuan yang lebih tinggi, tetapi juga berupaya memastikan teknologi tersebut aman dan dapat diandalkan.