Google libera Gemini 4 Argon para código, finanzas, derecho y ciencia

Google liberó hoy, a escala global, Gemini 4 Argon, su modelo de frontera más reciente. El anuncio se hizo en el blog oficial de la empresa para desarrolladores, empresas, científicos y consumidores. La propuesta es resolver problemas difíciles que exigen trabajo profundo en varias etapas. El enfoque inicial está en código, finanzas, derecho, ciberseguridad y ciencia.

Según Google, Argon supera a otros modelos de frontera en evaluaciones de varios dominios y ocupa el primer lugar en el Vals Index. El benchmark, que puede entenderse como prueba comparativa, aquí mide el desempeño en sectores económicos críticos como finanzas, programación, derecho e impuestos. En la práctica, esto significa manejar mejor tareas largas que mezclan lectura, cálculo y escritura. La empresa dice además que responde de forma más directa, con menos rodeos y mayor fidelidad a las instrucciones de estilo.

Precio y dónde usarlo

El modelo llega hoy con precio inicial de US$ 2 por millón de tokens de entrada y US$ 10 por millón de tokens de salida. El token es la unidad que el modelo lee y genera para formar textos y código, y sirve de base para el cobro. Los tokens de entrada almacenados en caché tienen 95% de descuento. Este valor de lanzamiento aplica para quienes lo usan vía API.

El acceso global de hoy incluye la API en AI Studio y en la plataforma Gemini para desarrolladores y empresas. Los suscriptores Ultra pueden usarlo en Google Antigravity, el entorno de programación con agentes. En la aplicación Gemini y en el Modo IA de la Búsqueda, la liberación aplica para suscriptores Ultra y Pro.

Lo que Google ya hizo con él

Dentro de Google, los ingenieros de software empezaron a enviar más código con ayuda de agentes en las últimas semanas. Con Argon en Antigravity, los equipos aumentaron el envío de código por agentes en más de 35% y redujeron las reversiones en casi un tercio. Un ejemplo fue en Chrome, al separar el manejo central de páginas de una carpeta antigua con cerca de 6 millones de líneas dentro de la base de 40 millones de líneas de Chromium. El trabajo abarcó cientos de archivos y transformó meses de esfuerzo en semanas, lo que debería permitir mover páginas abiertas entre pestañas, paneles y ventanas sin recargar y eliminar una categoría de bloqueos.

Otro caso fue la optimización de un código Python de producción en horas. El equipo de Agent Development Kit (ADK), la estructura de código abierto para agentes empresariales, le dio a Argon una guía de reglas y una meta de una frase para recortar costos sin romper aplicaciones. Trabajando de forma autónoma durante la noche, el modelo sugirió cambios ya publicados en google/adk-python que recortaron en 40% el tiempo de preparación de sesión en memoria en sesiones largas y aceleraron en 21% las importaciones iniciales.

En ciencia, investigadores usaron Argon en Antigravity para acelerar el paquete abierto de química cuántica xTB, usado para predecir formas 3D de moléculas y filtrar candidatos a medicamentos y materiales. La ganancia llegó a 2.3x más velocidad para predecir estructuras moleculares y 1.8x más velocidad en la búsqueda de conformaciones, con cambios enviados al repositorio oficial en GitHub. En otra prueba interna, Argon logró una ganancia de 2.85x en la inferencia de los modelos abiertos Gemma, al llevar el rendimiento de ~37,900 a más de 108,000 tokens por segundo en una A100 vía vLLM, con paridad total de tokens y sin pérdida de calidad.

Para empresas, Google destaca la combinación de razonamiento, percepción visual, conocimiento en dominios y escritura para flujos de alto riesgo en derecho, finanzas, ciencia y código. El modelo también trajo avances en razonamiento espacial, precisión matemática y código visual para crear visualizaciones 3D, juegos y animaciones que corren directo en el navegador. Clientes de acceso anticipado citan usos que van desde análisis financiero a partir de documentos enviados a la SEC hasta transformar video común en escenas 3D listas para física.