El 30 de septiembre, Google presentó Gemini 4 Argon, un modelo insignia de IA para programación, tareas corporativas y ciberseguridad. El modelo está siendo probado por un grupo limitado de especialistas en seguridad como parte del programa Fairwind. Google participa en un programa voluntario de verificación de modelos avanzados organizado por el gobierno de EE. UU.
El cambio clave es el aumento del volumen máximo de salida de 64,000 a 1 millón de tokens. Precio inicial: $2 por 1 millón de tokens de entrada y $10 por 1 millón de tokens de salida; entrada en caché – $0.10. Después del período introductorio, las tarifas aumentarán a $4 y $20, aunque Google no ha especificado los plazos. En DeepSWE v1.1, el modelo obtuvo un 77.9%. En FrontierSWE v2 – 55% frente al 65.5% de GPT-6 Astra y 62.3% de Claude Opus 5.5. En Vals Finance Agent v2 – 65.4%, en AutomationBench de Zapier – 51.3%, en LVBench – 91.7%.
El modelo ya está siendo utilizado por miles de empleados de Google. Los agentes analizaron el funcionamiento de los centros de datos y encontraron formas de liberar más de 300 TiB de memoria; el ahorro potencial es de 500 TiB a 1 PiB. Otros ayudaron a trasladar código de C/C++ a Rust, incluyendo el núcleo Zircon del sistema Fuchsia, que tiene más de 800,000 líneas. En libgav1, Argon reescribió 32,000 líneas de código SIMD; la versión en Rust funciona 2.7 veces más rápido. En un experimento, el modelo mejoró la optimización de un algoritmo cuántico en un 40%. En ciberseguridad, Argon fue entrenado para encontrar y corregir vulnerabilidades de forma autónoma. En CWE-bench v1 – 68% pass@1, lo mismo que GPT-6 Astra y Grok 4.7. Wiz está probando el modelo en el programa Scan for Good. Argon encontró una vulnerabilidad crítica en un software médico que amenazaba los datos personales de los pacientes. Google está reforzando la protección contra inyecciones de prompt y desviaciones de las intenciones del usuario. Según Artificial Analysis, Argon tiene un 15% de alucinaciones, el mínimo entre los modelos líderes.
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