El miércoles 30 de septiembre, Google presentó Gemini 4 Argon, el primer modelo de la serie Gemini 4 y su apuesta para volver a la primera línea de la inteligencia artificial fronteriza. La compañía lo define como su próxima era de inteligencia fronteriza y lo orienta a ingeniería de software real, trabajo de conocimiento empresarial —incluidos los sectores legal y financiero— y defensa de ciberseguridad.

Acceso y despliegue

El lanzamiento no tiene fecha pública. Google lo está desplegando entre un grupo de defensores cibernéticos de confianza a través del programa Fairwind, una iniciativa para que gobiernos y autoridades de ciberseguridad verificados prueben modelos antes de su estreno. La empresa dice que participa activamente en el proceso voluntario del Gobierno de EE.UU. para el acceso previo a modelos y que ampliará el acceso de forma gradual.

Cuando llegue al público, empezará por los clientes de pago de la API y los suscriptores de Google AI Ultra, tras recoger comentarios y reforzar las salvaguardas. El precio introductorio será de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida, con los tokens en caché a un 95% menos que el precio de entrada.

Capacidades técnicas

Argon sube el límite de tokens de salida a 1 millón, frente a los 64.000 previos, para trabajos largos en una sola pasada. Google asegura que marca un nuevo estado del arte en DeepSWE v1.1 (77,9%), un test de ingeniería de software de horizonte largo. También lidera el Vals Index, que pondera el impacto económico en finanzas, programación, legal e impuestos, con buenos resultados en Vals Finance Agent v2 y en el benchmark legal de Harvey.

En AutomationBench, el test de Zapier para funciones empresariales de extremo a extremo, ocupa el primer puesto con un 51,3%; y en LVBench, de comprensión de vídeo largo, alcanza el 91,7%. El modelo también puede analizar gráficos profesionales, identificar detalles en vídeos largos y actuar a partir de series de documentos.

Uso interno

Dentro de Google, Argon ya trabaja en tareas reales. Miles de empleados lo usan para codificación especializada, investigación más profunda y redacción. En computación cuántica, el modelo optimizó recursos espacio-temporales de subrutinas y superó la línea base publicada en un 40% en minutos.

Un equipo de agentes analizó telemetría de los centros de datos y aplicó optimizaciones de memoria que liberaron más de 300 tebibytes, con un ahorro total estimado de 500 tebibytes a 1 pebibyte. También hay agentes migrando código de C/C++ a Rust en Google: desde decenas de miles de líneas en bibliotecas como re2 y libgav1 hasta más de 800.000 líneas en el kernel Zircon de Fuchsia OS. En libgav1, los agentes reemplazaron 32.000 líneas de código SIMD y lograron un decodificador de vídeo con memoria segura 2,7 veces más rápido que el puerto Rust, con salida de vídeo idéntica.

Ciberdefensa y seguridad

En ciberseguridad, Argon puede localizar, validar y parchear vulnerabilidades críticas de forma autónoma. Google liberará el modelo sin salvaguardas cibernéticas para los defensores de confianza y sus equipos internos. En CWE-bench v1, que evalúa la reparación de vulnerabilidades, empata en el primer puesto con un 68%; Business Insider precisa que ese primer puesto lo comparte con GPT-6 Astra de OpenAI.

Wiz ya usa Argon en su iniciativa Scan for Good, dedicada a proteger infraestructura pública crítica gratis. En una demostración temprana, el modelo encontró una vulnerabilidad crítica en software sanitario usado por hospitales de todo el mundo que exponía datos personales sensibles, un riesgo que modelos anteriores no habían detectado.

Google sostiene que Argon es su modelo más resistente a la inyección indirecta de prompts y que lidera el benchmark de Gray Swan IPI. Las salvaguardas pasaron por equipos rojos internos y externos, con métodos manuales y automatizados, y el modelo está diseñado para rechazar peticiones dañinas, incluidos usos cibernéticos o químicos, biológicos, radiológicos y nucleares (CBRN).

Próximos pasos

El despliegue sigue limitado a los socios de Fairwind y a los evaluadores de confianza. El siguiente paso anunciado por Google es seguir recogiendo comentarios y reforzando las salvaguardas antes de abrir el acceso a desarrolladores, empresas y consumidores, empezando por clientes de pago de la API y suscriptores de Google AI Ultra.