---
title: "Google Gemini 4 Argon: флагманська штучна нейромережа, яка вчить роботів мислити й діяти без попереднього навчання"
description: "Google представила Gemini 4 Argon — універсальну ШІ-модель для робототехніки, яка набирає 87% у бенчмарку ERQA та здатна керувати роботами в режимі zero-shot без попереднього навчання."
date: 2026-10-17T02:32:26.913Z
lang: uk
url: https://xab.info/uk/posts/google-gemini-4-argon-robototekhnika-embodied-ai
tags: [google, gemini-4-argon, robotics, embodied-ai, artificial-intelligence, boston-dynamics, mujoco, zero-shot]
author: "Олександр Буран"
publisher: "XAB.info"
---

# Google Gemini 4 Argon: флагманська штучна нейромережа, яка вчить роботів мислити й діяти без попереднього навчання

![Абстрактне синє зображення з іконкою робототехнічної руки в стилі мінімалізму](https://xab.info/media/2026/10/17/google-gemini-4-argon-robototekhnika-embodied-ai/google-gemini-4-argon-robototekhnika-embodied-ai-1.webp)

## Ключові тези

- Gemini 4 Argon набрала 87% у бенчмарку Embodied Reasoning (ERQA), випередивши всі інші передові моделі
- Модель дозволяє роботам виконувати завдання в режимі zero-shot control без попереднього навчання
- Google демонструє керування роботом Spot від Boston Dynamics та робототехнічною рукою через Argon
- Технологія Real2Sim перетворює реальні сцени та навіть малюнки від руки на фізичні 3D-симуляції
- Argon позиціонується як універсальна модель фізичного мислення, а не як заміна спеціалізованим Gemini Robotics 1.5

У вересні 2026 року Google представила флагманську модель штучного інтелекту Gemini 4 Argon, яка, за заявами компанії, призначена не лише для взаємодії з людьми, а й для керування роботами. У корпоративному блозі Google назвала Argon «якісним стрибком у робототехніці», здатним прискорити прогрес на шляху до фізичного, або втіленого, штучного інтелекту загального призначення. Ключова відмінність моделі полягає в тому, що робототехніка, оснащена Argon, здатна мислити, навчатися та адаптуватися до нових завдань без значних витрат на донавчання — тобто виконувати дії в режимі zero-shot control.

### Результати в бенчмарку Embodied Reasoning

Свою заяву про лідерство Argon у сфері втіленого міркування Google підтвердила результатами тестування в пакеті Embodied Reasoning (ERQA), який перевіряє здатність моделі розуміти та вирішувати фізичні й просторові завдання у тривимірних середовищах. Під час використання чистого логічного висновку Argon набирає 87 %, випереджаючи всі інші передові моделі на ринку. Цей показник, за оцінкою розробників, демонструє, що модель здатна до послідовного фізичного мислення без потреби навчання на спеціалізованих датасетах для конкретного завдання.

### Ставлення до наявних робототехнічних моделей Google

Важливо зазначити, що на момент публікації Google поки що не пов'язала адаптацію Gemini 4 Argon або її компонентів до сфери ШІ-платформ для фізичного втілення. Компанія окремо розвиває дві спеціалізовані моделі для робототехніки — Gemini Robotics 1.5 та Gemini Robotics-ER 1.5, які спільно реалізують підхід «спочатку обдумай, потім дій»: робот спершу формує план дій, а потім виконує його. Argon робить щось подібне, але у більш універсальному форматі: модель об'єднує розуміння фізичних явищ і процесів, генерацію коду та візуально-семантичні міркування в єдиному архітектурному рішенні.

### Практичні приклади: від робота-собаки до Real2Sim

У корпоративному блозі Google навела наочні приклади використання Argon у чотирьох ключових галузях робототехніки: симуляції дій та їх втіленні в реальності, навчанні на прикладах, розумінні обстановки й відточуванні навичок. Першим демонстраційним кейсом стало керування роботом-собакою Spot від Boston Dynamics у фізичному симуляторі MuJoCo без попереднього навчання. Argon навчив чотирилапого робота новому навику — натискати педаль сміттєвого відра, щоб викидати туди підняті з підлоги бляшанки з-під газировки. Для відпрацювання руху ШІ створює в MuJoCo цифровий двійник сміттєвого відра з педаллю і лише потім дозволяє роботові відтворити послідовність дій у реальності, коригуючи його рухи, відстежуючи положення маніпулятора, бляшанки й відкритого відра, а також допомагаючи утримувати рівновагу на трьох кінцівках, поки четверта натискає на педаль.

### Zero-shot керування маніпулятором та технологія Real2Sim

У другому експерименті Argon керує робототехнічною рукою, щоб поставити перекинутий кружку вертикально й покласти всередину зім'яту серветку. Система використовує просторові координати та команди переміщення й захвату, а після кожного етапу повторно аналізує зображення, коригуючи дії з урахуванням положення предметів. Маніпулятор виконує всі дії без попереднього навчання. Третя демонстраційна технологія — Real2Sim — перетворює реальні сцени на фізичні симуляції: Argon аналізує відеозаписи, відновлює геометрію об'єктів і задає їхні фізичні властивості (масу, інерцію, тертя, поведінку при зіткненнях). Потім віртуальна сцена перевіряється на відповідність реальним зображенням з камер. Той самий процес дозволяє перетворити грубий малюнок від руки — наприклад, схему, де робот збиває м'ячем пірамідку з кубиків, — на повноцінну 3D-анімацію з реалістичною фізикою.

### Стратегічний контекст: шлях до загального ШІ у фізичному світі

За оцінкою розробників Google, Gemini 4 Argon є важливим етапом на шляху до створення загального штучного інтелекту, здатного діяти у фізичному світі. Нова модель об'єднує програмування, візуальне сприйняття, фізичне моделювання та керування реальними роботами в єдиній архітектурі. Розвиваючи Argon, компанія заявляє про намір створювати робототехнічні рішення, які зможуть працювати спільно з людьми та допомагати їм вирішувати складні побутові й промислові завдання. Таким чином, Argon позиціонується не як вузькоспеціалізований інструмент для конкретного класу роботів, а як універсальна модель фізичного мислення, застосовна на всіх етапах життєвого циклу робототехнічних систем.

## Перевірка фактів і джерела

- [Google заявила об «умственном» превосходстве роботов с ИИ-моделью Gemini 4 Argon над остальными window-new](https://3dnews.ru/1150007/google-zayavila-ob-umstvennom-prevoshodstve-robotov-s-iimodelyu-gemini-4-argon-nad-ostalnimi) - Першоджерело містить усі ключові факти: результати ERQA (87%), приклади зі Spot і маніпулятором, опис Real2Sim, згадку Gemini Robotics 1.5. Усі дані перенесені до статті без спотворень.

## Часті запитання

### Що таке Gemini 4 Argon і коли її було представлено?

Gemini 4 Argon — флагманська модель ШІ від Google, представлена у вересні 2026 року. Вона призначена як для взаємодії з людьми, так і для керування роботами, об'єднуючи фізичне моделювання, генерацію коду та візуально-семантичні міркування.

### Які результати Argon показала в бенчмарку ERQA?

Під час використання чистого логічного висновку Gemini 4 Argon набирає 87% у пакеті Embodied Reasoning (ERQA), випереджаючи всі інші передові моделі на ринку.

### Чим Argon відрізняється від Gemini Robotics 1.5?

Gemini Robotics 1.5 та Gemini Robotics-ER 1.5 — спеціалізовані моделі для робототехніки, що реалізують підхід «спочатку обдумай, потім дій». Argon є більш універсальною: вона містить розуміння фізичних явищ, генерацію коду й візуально-семантичні міркування, і може застосовуватися на всіх етапах життєвого циклу робототехнічних систем.

### Що таке zero-shot control у контексті Argon?

Zero-shot control — це здатність моделі керувати роботом без попереднього навчання на конкретних завданнях. У демонстраціях Google Argon керувала роботом Spot та робототехнічною рукою, виконуючи нові для них дії (натискання педалі, встановлення кружки) без етапу донавчання.

### Що таке технологія Real2Sim?

Real2Sim — технологія, під час якої Argon аналізує відеозаписи реальних сцен, відновлює геометрію об'єктів і задає їхні фізичні властивості (масу, інерцію, тертя). Потім створюється віртуальна симуляція, яка перевіряється на відповідність реальним зображенням. Технологія також дозволяє перетворити малюнок від руки на 3D-анімацію з реалістичною фізикою.