Google presentó Gemini 4 Argon, su nuevo modelo de IA insignia, creado para competir con las principales ofertas de OpenAI y Anthropic. Durante la mayor parte de 2026, esas dos compañías han dominado la conversación sobre sistemas de IA de frontera. Según Google, Argon ofrece un rendimiento de frontera en flujos de trabajo complejos que abarcan ingeniería de software del mundo real, trabajo del conocimiento y defensa de ciberseguridad, con un límite de salida de 1 millón de tokens, líder en la industria, es decir, un techo de cuánto texto puede generar un modelo en una sola solicitud, una especificación que los desarrolladores consideran al automatizar sesiones largas de código o trabajos extensos con documentos. La compañía anunció el nuevo modelo en una publicación en X el 30 de septiembre de 2026.

Today we're introducing Gemini 4 Argon. It delivers frontier performance in complex workflows across real-world software engineering, knowledge work, and cybersecurity defense with an industry-leading 1M token output limit. pic.twitter.com/oDaCoOLu5E

— Google (@Google) September 30, 2026

Los benchmarks ubican a Argon cerca de la cima

Los primeros benchmarks de la industria muestran un buen desempeño de Argon. El Artificial Analysis Intelligence Index, una clasificación clave del sector, ubica al modelo apenas detrás de Claude Opus 5.5 y Claude Sonnet 5.5. Los analistas señalan que Argon muestra fortalezas en áreas específicas, incluido el razonamiento legal, tareas financieras y asignaciones de larga duración para empresas.

El modelo también registra resultados sólidos en benchmarks de programación. Según datos de la industria, Argon empata con OpenAI en una prueba importante de ciberseguridad y lidera en puntuaciones de ingeniería de software.

La ciberseguridad es el primer enfoque

El despliegue comienza de forma limitada. Google está lanzando Argon por fases, con el primer grupo de socios de ciberseguridad de confianza recibiendo acceso, y la compañía también trabaja con el gobierno de EE. UU. en evaluaciones de seguridad antes de un lanzamiento más amplio. Google afirma que este enfoque le permite poner rápidamente un modelo con capacidades cibernéticas en manos de los defensores.

Los analistas señalan que el momento favorece a Google. Los recientes problemas de seguridad vinculados a sistemas de IA de otras compañías han creado una oportunidad para que Google se posicione como una opción centrada en la seguridad.

Precios a la par de OpenAI

El precio de Argon comienza en 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida, en línea con el GPT-6.1 Sol con descuento de OpenAI. Google afirma que esas tarifas eventualmente se duplicarán. Para las empresas que ejecutan IA a gran escala, las tarifas por token inciden directamente en los costos operativos, razón por la cual los precios de lista de los modelos de frontera reciben un escrutinio minucioso.

La verdadera competencia está en los agentes personales

Si bien Argon fortalece la posición de Google entre los modelos de frontera, gran parte de la atención del mercado se ha desplazado a otro frente. Los agentes de IA personales se están convirtiendo en el mayor foco de interés para losores y los usuarios cotidianos.

La app Muse de Meta se lanzó el mes pasado y rápidamente ascendió a la cima del App Store de Apple, superando los 5 millones de descargas a fines de septiembre, según Sensor Tower. El propio agente de Google, Spark, se lanzó en mayo. Puede trabajar en Gmail y Calendar, navegar por Chrome y completar formularios en línea. Spark no puede hacer llamadas telefónicas ni completar compras por sí solo; devuelve el control al usuario antes de finalizar cualquier compra.

Muse ofrece más automatización, aunque Meta pausó una función que usaba contratistas humanos para gestionar algunas llamadas, citando preocupaciones de privacidad. Spark sigue limitado a suscriptores de pago, mientras que Muse es gratuito con límites de uso, una diferencia de precios que, según los analistas, ha ayudado a Muse a ganar usuarios más rápido.

Google ahora estudia si la capacidad de razonamiento de Argon podría mejorar Spark. La líder de producto Tulsee Doshi dijo a CNBC que el modelo podría ayudar en tareas que requieren varios pasos durante un período prolongado.

Wall Street opina

Los analistas de JPMorgan Chase escribieron que Google necesita productos de agentes personales más sólidos para ganar a los consumidores cotidianos. Bank of America dijo que Argon podría ayudar al negocio de nube de Google y a sus productos existentes. En los últimos tres meses, la acción de Alphabet ha caído alrededor del 6%, mientras que la de Meta ha subido un 19% en el mismo período.

Disponibilidad y preguntas abiertas

Argon aún no está disponible para el público, y Google no ha anunciado una fecha de lanzamiento para desarrolladores, empresas o consumidores. Algunos empleados de Google habrían cuestionado el desempeño de Argon en trabajo de programación real en comparación con sus puntuaciones de benchmark. Google lo contradice y afirma que los empleados han probado el modelo internamente durante semanas.

Los acontecimientos que moldearán la evaluación del despliegue ya están sobre la mesa: el resultado de las evaluaciones de seguridad del gobierno de EE. UU., una fecha de lanzamiento público y cualquier decisión sobre si las capacidades de razonamiento de Argon se integrarán en Spark. Por ahora, Argon permanece restringido a socios seleccionados mientras Google decide cómo expandirlo a sus productos de agentes.

Fuente: Can Google's Gemini 4 Argon Catch OpenAI and Anthropic? — CoinCentral