Google abrió el 13 de octubre Gemini 4 Argon, el primer modelo de su nueva familia Gemini 4, a desarrolladores, empresas y suscriptores de pago. Lo presenta como su modelo de frontera para el «trabajo profundo»: programación, finanzas, derecho, ciberseguridad y ciencia. Admite un millón de tokens entre entrada y salida y, hasta el 30 de noviembre, cuesta $2.00 USD por millón de tokens de entrada y $10.00 USD por millón de salida; a partir del 1 de diciembre, el doble.
Google había presentado el modelo el 30 de septiembre, pero solo para un grupo de defensores de ciberseguridad de confianza, a través de su programa Fairwind. Ahora llega a todos los canales a la vez: la API, Gemini para empresas, la app de Gemini, el modo IA del buscador y Antigravity, su entorno de programación con agentes. Según la ficha técnica, Argon es un modelo nuevo, no una versión ajustada de uno anterior: una red de «mezcla de expertos» dispersa, entrenada con los chips TPU de Google, con conocimientos hasta marzo de 2026.
El lanzamiento llega un día después de que Meta presentara Muse Wonder, y en la ficha técnica Google se compara directamente con los modelos más avanzados de OpenAI y Anthropic: GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 y Claude Opus 5.5.
Claves de Gemini 4 Argon
- Dónde se puede usar. En la API, con el identificador
gemini-4-argon, desde AI Studio, la plataforma Gemini de Google Cloud y Android Studio, solo en el nivel de pago. En la app de Gemini y en el modo IA del buscador, con los planes Google AI Pro y Ultra; en Antigravity, con Ultra. Los científicos pueden pedir seis meses de acceso gratuito al nivel de uso más alto de Antigravity, sujeto a selección. - Un millón de tokens, también de salida. El límite es conjunto: entrada y respuesta suman como máximo un millón de tokens, y la respuesta puede ocupar casi todo. Es un salto enorme frente a los 64,000 tokens de salida de los modelos anteriores, pensado para tareas que generan mucho texto o código de una vez. Acepta texto, imágenes, audio y vídeo y responde en texto.
- Precio de lanzamiento. Hasta el 30 de noviembre: $2.00 USD por millón de tokens de entrada, $0.10 USD si la entrada está en caché y $10.00 USD por millón de salida, incluidos los tokens de razonamiento. Desde el 1 de diciembre: $4.00 USD, $0.20 USD y $20.00 USD, el mismo precio que Muse Wonder de Meta. Las peticiones por lotes cuestan la mitad, y no hay nivel gratuito.
- Lo que dice haber hecho ya. Google cuenta que, con Argon en Antigravity, sus ingenieros enviaron más de un 35 % más de código y deshicieron casi un tercio menos de cambios. También que el modelo aceleró el motor de inferencia vLLM con un modelo Gemma de unos 37,900 a más de 108,000 tokens por segundo y que, a partir de vídeos, aprendió a lanzar saquitos al juego del cornhole con el robot humanoide Apollo, de Apptronik, y encestó siete seguidos.
- Seguridad. La ficha reconoce que Google no puede descartar que Argon haya alcanzado el nivel de capacidad crítica de su marco de seguridad en biología y en ciberseguridad, así que preparó para cada uno un «caso de seguridad» con las medidas que, según su evaluación, rebajan el riesgo. Por eso los defensores de ciberseguridad lo usan a través de Fairwind, donde se desactivan los frenos que el modelo tiene para ese tema. En la prueba de inyección indirecta de instrucciones de Gray Swan, los ataques solo tuvieron éxito un 0.7 % de las veces.
| Prueba | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| Vals Index (trabajo de oficina) | 68.9 | 63.1 | 65.8 | 67.0 |
| Harvey, agente legal | 19.6 | 5.4 | 6.7 | 3.8 |
| DeepSWE 1.1 (ingeniería de software) | 77.9 | 74.1 | 67.4 | 74.2 |
| FrontierSWE v2 (ingeniería de software) | 55.0 | 65.5 | 56.3 | 62.3 |
| Terminal-Bench 4.0 | 57.4 | 58.2 | 57.9 | 66.4 |
| OSWorld 2.0 (usar un ordenador) | 69.2 | 72.6 | — | — |
| GraphWalks, de 256K a 1M tokens (contexto largo) | 84.2 | 71.8 | 65.0 | 66.8 |
| LVBench (comprensión de vídeo) | 91.7 | 87.5 | 79.7 | 83.7 |
| CWE-bench v1 (ciberseguridad) | 68.0 | 68.0 | 58.0 | 67.0 |
Porcentajes de la tabla de resultados de la ficha técnica de Google (octubre de 2026), en la que la propia Google elige las pruebas y mide a los rivales. Selección de nueve de sus diecinueve filas. Meta publicó para Muse Wonder un 78.8 y para Wonder Full un 79.0 en DeepSWE 1.1, pero son cifras de cada empresa y no se pueden comparar de forma controlada.
Por qué importa
En dos días han llegado los modelos de gama alta de Meta y de Google, y las tablas de ambos dicen lo mismo: ya no hay un modelo que gane en todo. Argon destaca en trabajo de oficina, en tareas legales, en vídeo y, sobre todo, en documentos muy largos, donde saca más de 12 puntos al siguiente. En cambio, queda por detrás de Claude Opus 5.5 en la terminal y de GPT-6 Astra en una de las dos pruebas de programación y en el uso de un ordenador. Para quien elige proveedor, lo sensato es probar con sus propias tareas.
El precio es la otra jugada. Hasta finales de noviembre, Argon cuesta la mitad que Muse Wonder, y la salida de un millón de tokens abre usos que antes obligaban a trocear el trabajo, como reescribir un módulo entero de una vez. Pero es un precio de lanzamiento: desde diciembre se iguala con el de Meta, y quien construya ahora sobre Argon debe hacer las cuentas con la tarifa definitiva.
Datos contrastados con la presentación del modelo, la ficha técnica, la página de precios de AI Studio y la lista de modelos de la API de Gemini. Portada: campus de Google en Mountain View (California), foto de Sebastian Bergmann, Wikimedia Commons, CC BY-SA 2.0 (recortada, con texto).