Google Gemini 4 Argon disponível no Unity Gateway do Databricks

O Google Gemini 4 Argon é um modelo de raciocínio multimodal desenvolvido pela Google que suporta entradas de texto, imagem, vídeo e áudio. Ele pode ser acessado no Databricks usando o Unity Gateway ou as Foundation Model APIs.

Para que serve

Imagine que você precisa processar dados não estruturados complexos, como vídeos e áudios, combinando raciocínio avançado e chamadas de função (function calling). Com esta novidade, você pode:

• Analisar conteúdos multimodais diretamente pelo Databricks.
• Realizar tarefas complexas de programação e raciocínio lógico.
• Utilizar o modelo em cargas de trabalho baseadas em pay-per-token.

Como usar

Você pode interagir com o modelo usando o endpoint configurado no seu workspace ou através do Unity Gateway.

import mlflow.openai

# Exemplo de chamada utilizando o nome do serviço do modelo
model_name = "system.ai.databricks-gemini-4-argon"

# Crie sua requisição para o endpoint de chat
response = mlflow.openai.chat(
    model=model_name,
    messages=[{"role": "user", "content": "Analise este arquivo de áudio e extraia os pontos principais."}]
)
print(response)

O que acontece nesse código:

1. Define o identificador do serviço do modelo system.ai.databricks-gemini-4-argon.
2. Envia uma mensagem para o endpoint gerenciado pelo Unity Gateway.
3. Retorna a resposta gerada pelo modelo.

Limitações e requisitos

• O modelo utiliza um endpoint global e exige que o roteamento entre geografias esteja habilitado.
• O controle de raciocínio está ativo e não pode ser desabilitado.
• Os clientes são responsáveis por garantir a conformidade com os termos de uso aplicáveis do modelo.
• Suportado no modo pay-per-token em regiões específicas.