Google ha presentado Gemini 4 Argon antes de un despliegue más amplio, posicionando el modelo insignia para tareas complejas de programación, empresariales y de ciberseguridad.
El modelo amplía su límite de contexto a 1 millón de tokens, frente a los 64.000 de la versión anterior.
Google planea ofrecer inicialmente acceso a clientes de API de pago y suscriptores de Google AI Ultra.
Gemini 4 Argon costará 2 dólares por cada 1 millón de tokens de entrada y 10 dólares por cada 1 millón de tokens de salida en su lanzamiento.
Google ha presentado Gemini 4 Argon, un nuevo modelo insignia diseñado para tareas complejas de varios pasos en programación, flujos de trabajo empresariales y ciberseguridad. Antes de un despliegue más amplio, Google está probando el modelo con un grupo limitado de ciberdefensores a través de su Fairwind Program, mientras continúa validando sus mecanismos de seguridad.
Una de las principales características de Argon es un límite de contexto de 1 millón de tokens, frente a los 64.000 de la versión anterior. En su lanzamiento, el modelo costará 2 dólares por cada 1 millón de tokens de entrada y 10 dólares por cada 1 millón de tokens de salida, con acceso inicial previsto para clientes de API de pago y suscriptores de Google AI Ultra.
Google detalla su trabajo de desarrollo interno
Google afirmó que ya está utilizando Gemini 4 Argon internamente para programación, investigación y trabajos con grandes bases de código. Según la compañía, el modelo ayudó a optimizar un algoritmo cuántico y superó en un 40% el resultado de referencia publicado.
Argon también ayudó a liberar más de 300 TiB de memoria tras analizar telemetría de centros de datos, dijo Google. La compañía estimó un ahorro potencial total de entre 500 TiB y 1 PiB.
Google dijo que el modelo ayudó a ampliar la migración de bases de código en C y C++ a Rust, incluido el trabajo en el núcleo Fuchsia Zircon, que contiene más de 800.000 líneas de código.
En un ejemplo separado relacionado con el proyecto de código abierto libgav1, agentes de Argon sustituyeron 32.000 líneas de código SIMD y produjeron una versión en Rust que funciona 2,7 veces más rápido que la adaptación previa a Rust, al tiempo que ofrece una salida idéntica de decodificación de vídeo, según Google.
En DeepSWE v1.1, un benchmark que evalúa el rendimiento en tareas de programación reales y de larga duración, Argon obtuvo un 77,9%. Obtuvo un 51,3% en AutomationBench, que prueba la ejecución integral de tareas empresariales.
Google afirmó que Argon aún no está ampliamente disponible. La compañía planea ampliar el acceso gradualmente a medida que recaba comentarios de los probadores y refuerza los mecanismos de seguridad del modelo.
Pruebas y salvaguardas de ciberseguridad
Google afirmó que Gemini 4 Argon puede identificar, validar y corregir de forma autónoma vulnerabilidades críticas de software. Wiz ya está utilizando el modelo a través de la iniciativa Scan for Good para proteger infraestructuras críticas.
Durante una prueba, Argon descubrió una vulnerabilidad crítica en software médico que podría haber expuesto los datos personales de pacientes en hospitales de todo el mundo, según Google.
Argon obtuvo un 68% en CWE-bench v1, que evalúa la capacidad de los modelos para remediar vulnerabilidades, empatando en el primer puesto con otro modelo.
Antes de un despliegue a gran escala, Google está reforzando las salvaguardas contra el abuso, los ataques de inyección de indicaciones y los fallos para alinear las acciones del modelo con la intención del usuario. La compañía dijo que utiliza pruebas automatizadas y manuales de equipos rojos, supervisión de los procesos internos del modelo y entornos aislados para pruebas de alto riesgo.
Una semana antes, Anthropic presentó el modelo Claude Opus 5.5, más barato y rápido, mientras que OpenAI introdujo GPT-6 Sol y Luna con menores costes de uso.
Fuente: HODL Press
