Google ने बताया कि उसका Gemini 4 Argon मॉडल अब Google AI Ultra या Gemini API के सशुल्क टियर की सदस्यता लेने वाले डेवलपर इस्तेमाल कर सकते हैं। Argon को एक ऐसे AI के रूप में बनाया गया है जो रोबोट नियंत्रण कोड लिख सकता है, अभ्यास के लिए वर्चुअल दुनिया तैयार कर सकता है और प्रशिक्षण वीडियो की जाँच कर सकता है। कंपनी ने दिखाया कि MuJoCo सिमुलेशन में अभ्यास के बाद मॉडल ने Boston Dynamics Spot रोबोट से सोडा के कैन फिंकवाए। एक साधारण रोबोटिक आर्म का काम पूरा करने का समय भी तीन कोशिशों में 59 सेकंड से घटकर 17 सेकंड हो गया।
डेमो में Argon कैसे काम करता है
Spot के डेमो में Argon पहले कूड़ेदान की एक वर्चुअल प्रतिकृति बनाता है और रोबोट को तीन पैरों पर संतुलन बनाने का अभ्यास कराता है। इसके बाद ही उसे असली काम करने दिया जाता है। कैन गिराने से पहले दो अतिरिक्त AI एजेंट रोबोट के पैरों और ग्रिपर की स्थिति पर नज़र रखते हैं। एक अन्य डेमो में मेज़ की एक तस्वीर से 4,500 सिम्युलेटेड प्रशिक्षण एपिसोड तैयार किए जाते हैं। इससे रोबोट की सफलता दर 56 % से बढ़कर 75 % हो जाती है और काम पूरा करने का समय 35 सेकंड से घटकर 24 सेकंड रह जाता है। Argon हाथ से बनाए गए उस स्केच को भी सिमुलेशन में बदल सकता है जिसमें एक ह्यूमनॉइड रोबोट बक्सों को गिरा रहा है, और फिर फेंकने की स्थिर गति की गणना कर सकता है।
बेंचमार्क पर प्रदर्शन
Google ने Argon को ERQA बेंचमार्क पर परखा। इसमें मॉडलों को अतिरिक्त टूल के बिना भौतिक तर्क से जुड़े 400 सवालों के जवाब देने होते हैं। Argon ने 87 % स्कोर किया, जो Claude Opus 5.5 (82.3 %) और GPT‑6 Astra (81 %) से बेहतर था। एक अलग परीक्षण, AA‑Robotics बेंचमार्क में भाषा मॉडल सीधे एक असली रोबोटिक आर्म को नियंत्रित करते हैं। इसमें Argon 55 अंकों के साथ तीसरे स्थान पर रहा; GPT‑6 Astra (69) और GPT‑6.1 Sol (65) उससे आगे रहे।
यह क्यों मायने रखता है
रोबोटिक्स डेवलपर के लिए Argon, एक तस्वीर या स्केच से प्रशिक्षण डेटा तैयार करके हाथ से सिमुलेशन बनाने की मेहनत घटाने का वादा करता है। इससे रोबोट के नए कामों का प्रोटोटाइप तेज़ी से तैयार हो सकता है। हालांकि, मॉडल को अब भी सावधानी से निर्देश देने की ज़रूरत है और यह केवल सशुल्क सदस्यता के ज़रिए उपलब्ध है।
