Gemini 4 Argon: el nuevo modelo de frontera de Google para problemas complejos
Gemini 4 Argon: el nuevo modelo de frontera de Google para problemas complejos
Google ha anunciado oficialmente Gemini 4 Argon, su último modelo de inteligencia artificial de frontera, diseñado según la compañía para "resolver los problemas más difíciles" en ámbitos profesionales que exigen razonamiento profundo y sostenido. El anuncio se publicó en el blog oficial de Google bajo el título "Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems".
Qué es Gemini 4 Argon
Según Google, Argon es el primer modelo de la familia Gemini 4 y está orientado a ofrecer rendimiento de frontera en flujos de trabajo complejos de ingeniería de software, trabajo de conocimiento empresarial (como finanzas y derecho) y defensa en ciberseguridad. La compañía afirma haber entrenado el modelo para trabajar "con profundidad y precisión", manteniendo el contexto durante tareas de muchos pasos.
Argon dispone de un presupuesto compartido de 1.048.576 tokens para la entrada y la salida, que también incluye el razonamiento y las llamadas a herramientas. Esto no equivale a recibir un millón de tokens en una sola petición: la guía técnica de Google indica un máximo de 65.536 tokens por petición con streaming y de 32.768 sin streaming. Las salidas más largas requieren peticiones de continuación, dentro de ese presupuesto compartido.
El modelo también admite niveles de razonamiento configurables (bajo, medio y alto), permitiendo ajustar la profundidad del proceso según la complejidad de la tarea, el coste y la latencia deseados.
Disponibilidad
Google indica que Gemini 4 Argon ya está disponible a nivel mundial a través de varios canales:
- Desarrolladores y empresas, mediante la API en AI Studio y la plataforma Gemini.
- Suscriptores de Google AI Ultra, dentro de Google Antigravity.
- Suscriptores de Google AI Ultra y Pro, en la aplicación Gemini y en el Modo IA de la Búsqueda de Google.
En Google Cloud, el modelo se identifica mediante el nombre `gemini-4-argon` y también puede utilizarse en Gemini para empresas.
Según el blog de Google, el modelo comenzó a distribuirse previamente a un grupo reducido de defensores de ciberseguridad a través del programa Fairwind, antes de su disponibilidad general.
Precios
Google ha fijado un precio introductorio de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida, con un descuento del 95% para los tokens de entrada almacenados en caché. Este precio introductorio se mantendrá, según la compañía, hasta el 30 de noviembre de 2026, fecha a partir de la cual los precios pasarán a 4 dólares por millón de tokens de entrada y 20 dólares por millón de tokens de salida.
Resultados en pruebas de referencia
En la tabla de resultados publicada por Google DeepMind, la compañía reporta un 88,8% en LABBench 2 y un 76,0% en RiemannBench. Son resultados comunicados por el fabricante y deben interpretarse dentro de la metodología y las condiciones de cada prueba; la tabla citada no acredita una comparación con versiones anteriores de Gemini.
Ámbitos de aplicación señalados por Google
La compañía destaca cuatro áreas principales para las que ha diseñado Argon:
- Ingeniería de software: comprensión de bases de código extensas, generación de cambios complejos y documentación técnica en una sola sesión.
- Finanzas y trabajo empresarial: análisis de grandes volúmenes de documentos e información dispersa.
- Derecho: revisión y redacción de documentos legales extensos gracias a la ventana de contexto ampliada.
- Ciberseguridad: análisis de vulnerabilidades y apoyo en tareas de parcheo, un uso que Google vincula directamente al programa Fairwind mencionado anteriormente.
Puedes consultar el anuncio original completo de Google en este enlace.
Imagen oficial: Google
