Google lanzó Gemini 4 Argon, el primer modelo de su generación Gemini 4, con un acceso limitado inicialmente a defensores de ciberseguridad de confianza y equipos internos de Google.

La compañía anunció Argon el 30 de septiembre a través de su programa Fairwind, una iniciativa que otorga a gobiernos seleccionados y socios de confianza acceso a los modelos avanzados de ciberseguridad de Google. Según el anuncio oficial, Argon puede encontrar, validar y corregir vulnerabilidades críticas de software de forma autónoma. Google está restringiendo por ahora un acceso más amplio mientras continúa probando el modelo y refinando sus salvaguardas.

Los clientes de API de pago y los suscriptores de Google AI Ultra obtendrán acceso más adelante, aunque Google no ha anunciado una fecha específica para el despliegue más amplio.

Cómo se compara Argon según Google

Google informa que Argon obtuvo 77.9% en DeepSWE v1.1, un benchmark de tareas de ingeniería de software. En la misma prueba, la compañía reporta 74.2% para Claude Opus 5.5 de Anthropic y 74.1% para GPT-6 Astra de OpenAI.

En CWE-bench v1, que evalúa qué tan bien los modelos de IA identifican y corrigen vulnerabilidades de software, Google informa que Argon obtuvo 68%, empatando con GPT-6 Astra. Las cifras del benchmark provienen de las propias evaluaciones de Google, por lo que no establecen de manera independiente el desempeño de Argon en cargas de trabajo del mundo real.

Argon también puede generar hasta 1 millón de tokens en una sola respuesta, en comparación con el límite de salida de 64,000 tokens de los modelos anteriores. Los tokens son las unidades básicas de texto que los modelos de IA procesan y generan. El mayor límite de salida está diseñado para permitir que Argon maneje tareas de ingeniería de software más largas y otras tareas complejas sin necesidad de pedirle repetidamente que continúe.

Despliegue interno

Google indica que Argon ya es utilizado internamente por miles de empleados para programación, investigación y otras tareas especializadas. Uno de los usos reportados es la migración de bases de código de C y C++ a Rust, un lenguaje de programación de sistemas diseñado para prevenir los errores de seguridad de memoria que son una fuente bien documentada de vulnerabilidades de software. Según Google, los agentes de Argon trabajan en bases de código que van desde decenas de miles de líneas hasta más de 800,000 líneas en el kernel Zircon de su sistema operativo Fuchsia.

La compañía señala que las migraciones de código más grandes se someten a auditorías automatizadas y manuales, pruebas de emulación y revisión antes de desplegarse en producción. El código del kernel está en el núcleo de un sistema operativo, donde los errores pueden afectar cada componente que se ejecuta sobre él.

Google también ha usado agentes de Argon para analizar datos de rendimiento de centros de datos e identificar optimizaciones de memoria. La compañía dice que se espera que los cambios liberen más de 300 tebibytes de memoria una vez desplegados por completo, con ahorros totales estimados entre 500 tebibytes y 1 pebibyte. Un pebibyte equivale a 1,024 tebibytes.

investigadores en computación cuántica de Google también usan Argon para optimizar algoritmos. En un ejemplo, la compañía dijo que Argon superó en 40% una línea base publicada para una tarea de computación cuántica en cuestión de minutos.

Por qué el acceso es gradual

Las capacidades de ciberseguridad de Argon son una de las principales razones del despliegue por fases. Google señala que el modelo puede identificar y corregir vulnerabilidades con intervención humana limitada, lo que genera tanto valor defensivo como riesgos potenciales de seguridad a medida que estas capacidades estén más disponibles. Por ello, la compañía pone el modelo a disposición primero de defensores cibernéticos de confianza a través de Fairwind mientras recopila retroalimentación y sigue desarrollando salvaguardas.

Google dijo que Argon eventualmente estará disponible para desarrolladores, empresas y consumidores a medida que se expanda el acceso.

Precios

Google lanzará Argon con un precio de introducción de $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida. Después del período de introducción, el precio aumentará a $4 por millón de tokens de entrada y $20 por millón de tokens de salida. Los tokens de entrada en caché, que permiten reutilizar el mismo contexto en múltiples solicitudes, recibirán un descuento de 95% sobre el precio de los tokens de entrada.

El lanzamiento se produce mientras Google compite con OpenAI y Anthropic en el desarrollo de modelos de IA cada vez más capaces para programación, ciberseguridad, investigación y trabajo empresarial. Por ahora, sin embargo, los propios benchmarks de Google son las principales mediciones de rendimiento disponibles públicamente para Argon; un acceso más amplio permitirá a usuarios e investigadores independientes probar el modelo en más cargas de trabajo.