O Google apresentou o Gemini 4 Argon, um novo modelo principal projetado para tarefas complexas e de múltiplas etapas em programação, fluxos de trabalho empresariais e cibersegurança. Antes de uma implementação mais ampla, o Google está testando o modelo com um grupo limitado de defensores cibernéticos por meio de seu Fairwind Program, enquanto continua a validar seus mecanismos de segurança.
Um dos principais recursos do Argon é um limite de contexto de 1 milhão de tokens, ante 64.000 na versão anterior. No lançamento, o modelo custará $2 por 1 milhão de tokens de entrada e $10 por 1 milhão de tokens de saída, com acesso inicial previsto para clientes pagos da API e assinantes do Google AI Ultra.
Google detalha trabalho de desenvolvimento interno
O Google afirmou que já utiliza internamente o Gemini 4 Argon para programação, pesquisa e trabalhos envolvendo grandes bases de código. Segundo a empresa, o modelo ajudou a otimizar um algoritmo quântico e superou o resultado de referência publicado em 40%.
O Argon também ajudou a liberar mais de 300 TiB de memória após analisar telemetria de data centers, afirmou o Google. A empresa estimou uma economia potencial total de 500 TiB a 1 PiB.
O Google afirmou que o modelo ajudou a ampliar a migração de bases de código em C e C++ para Rust, incluindo trabalhos no kernel Fuchsia Zircon, que contém mais de 800.000 linhas de código.
Em um exemplo separado envolvendo o projeto de código aberto libgav1, agentes do Argon substituíram 32.000 linhas de código SIMD e produziram uma versão em Rust que roda 2,7 vezes mais rápido do que a porta anterior em Rust, ao mesmo tempo em que entrega saída idêntica de decodificação de vídeo, segundo o Google.
No DeepSWE v1.1, um benchmark que avalia o desempenho em tarefas reais e de longa duração de programação, o Argon obteve 77,9%. Ele marcou 51,3% no AutomationBench, que testa a execução de ponta a ponta de tarefas empresariais.
O Google afirmou que o Argon ainda não está amplamente disponível. A empresa planeja expandir o acesso gradualmente à medida que coleta feedback dos testadores e reforça os mecanismos de segurança do modelo.
Testes de cibersegurança e salvaguardas
O Google afirmou que o Gemini 4 Argon pode identificar, validar e corrigir autonomamente vulnerabilidades críticas de software. A Wiz já está usando o modelo por meio da iniciativa Scan for Good para proteger infraestrutura crítica.
Durante um teste, o Argon descobriu uma vulnerabilidade crítica em software médico que poderia ter exposto dados pessoais de pacientes em hospitais de todo o mundo, segundo o Google.
O Argon obteve 68% no CWE-bench v1, que avalia a capacidade dos modelos de corrigir vulnerabilidades, empatando em primeiro lugar com outro modelo.
Antes de uma implementação em grande escala, o Google está reforçando salvaguardas contra abuso, ataques de injeção de prompt e falhas em alinhar as ações do modelo à intenção do usuário. A empresa afirmou que utiliza testes automatizados e manuais de red team, monitoramento dos processos internos do modelo e ambientes isolados para testes de alto risco.
Uma semana antes, a Anthropic apresentou o modelo Claude Opus 5.5, mais barato e mais rápido, enquanto a OpenAI lançou o GPT-6 Sol e o Luna com custos de uso mais baixos.
Fonte: HODL Press
