Google lanza Gemini 4 Argon, su nuevo modelo que destaca en el trabajo profundo en tareas complejas del mundo real pensando en aplicarse en múltiples áreas, incluyendo programación, finanzas, legal, ciberseguridad y ciencia.

Este modelo se despliega para desarrolladores y empresas a través de la API de Gemini, así como para los suscriptores de Google AI en Antigravity, la app de Gemini y el Modo IA.

"Su profundidad y precisión en tareas de varios pasos permiten que Argon supere a otros modelos punteros en diversas pruebas de rendimiento", presume Google en el comunicado.

Lo cierto es que tanto los equipos de Google como los clientes y científicos que ya han tenido acceso a Argon explican el "impacto significativo" de esta actualización.

Google explica que su principal fuerte está en la profundidad y precisión en realizar tareas de varios pasos, que "le permiten superar a otros modelos de vanguardia en pruebas comparativas en diversos ámbitos". Defiende que ocupa el primer puesto en el Índice Vals, que mide el rendimiento de los modelos en sectores económicos clave como las finanzas, la programación, el derecho y los impuestos.

De este modo, los investigadores ya han comenzado a usar Argon para resolver problemas de ingeniería importantes, optimizar los flujos de trabajo empresariales jurídicos, financieros y científicos, detectar y corregir vulnerabilidades críticas de ciberseguridad así como impulsar avances en computación cuántica, fusión nuclear y ciencias biológicas.

A grandes rasgos, en lo que se refiere a resolución de tareas complejas de ingeniería, durante las últimas semanas los ingenieros de software "han estado desplegando código de alta calidad más rápido que nunca", explica la compañía.

Google explica que las entregas de código mediante agentes han crecido en más de un 35 %, reduciendo al mismo tiempo los rollbacks en casi un tercio. Pudiendo completar trabajo de meses en unas semanas.

El potencial de Gemini Argon está en la transformación de flujos de trabajo para clientes corporativos y empresas en casos como investigación profunda, síntesis de documentos, análisis longitudinal de datos y razonamiento sobre bases de código a gran escala.

Con respecto a la ciberseguridad, Google explica que ampliarán Fairwind a cientos de socios adicionales, apoyándonos en las pruebas iniciales. En ellas, Wiz utilizó Argon a través de su iniciativa 'Scan for Good' para encadenar fallos complejos y corregir vulnerabilidades críticas, protegiendo cientos de miles de historiales médicos privados.

En cuanto a los avances científicos, Google explica que Argon está permitiendo a los investigadores lograr nuevos descubrimientos en varias disciplinas. Han podido desde casi duplicar el rendimiento en corrección de errores cuánticos en AlphaQubit, hasta descubrir nuevas soluciones matemáticas para la fusión limpia junto a un profesor de la Universidad de Maryland.

Otra de las facilidades en el trabajo se encuentra en el ámbito de la robótica. Argon es capaz de desbloquear nuevos flujos de trabajo en todo el ecosistema robótico y acelera el progreso hacia la IA general física.

Al combinar razonamiento visual-semántico avanzado, una profunda comprensión física y la generación autónoma de código, se refleja en el rendimiento de Argon en la prueba de referencia de Razonamiento Integrado (ERQA), que evalúa la capacidad de un modelo para comprender y resolver problemas físicos y espaciales en entornos 3D.

Google explica que, basándose únicamente en el razonamiento, Argon supera a todos los demás modelos de vanguardia, con una puntuación del 87%, superando así a Claude Opus 5.5 y ChatGPT-6 Astra. "Aprende una habilidad física no distribuida simplemente observándola (...) Argon observó un vídeo sin editar de una persona jugando al cornhole, mapeó las coordenadas espaciales del entorno y calculó los movimientos articulares necesarios de todo el cuerpo. A continuación, generó de forma autónoma el código de simulación". Al transferirlo al robot humanoide Apollo de Apptronik, el robot encestó rápidamente siete tiros consecutivos en una prueba real.

Con respecto a la disponibilidad, el modelo se lanza hoy a un precio de introducción de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida (con un 95 % de descuento en los tokens de entrada almacenados en caché). Tras acabar el periodo promocional el 30 de noviembre, se aplicará un precio de 4 dólares por millón de tokens de entrada y de 20 dólares por millón de tokens de salida. Esto se aplica al modelo Argon, destinado exclusivamente al acceso público.

Está limitado a las suscripciones Google AI Ultra y Pro para la app Gemini y el Modo IA, y a las suscripciones Google AI Ultra para Google Antigravity.