Google ha presentato Gemini 4 Argon, il suo più recente modello AI di punta, sviluppato per competere con le offerte leader di OpenAI e Anthropic. Per gran parte del 2026, queste due aziende hanno dominato il dibattito sui sistemi AI all'avanguardia. Secondo Google, Argon offre prestazioni all'avanguardia in flussi di lavoro complessi che spaziano dall'ingegneria del software reale al lavoro conoscitivo e alla difesa informatica, con un limite di output di 1 milione di token — il migliore del settore — ossia la quantità massima di testo che un modello può generare in una singola richiesta, una specifica che gli sviluppatori valutano quando automatizzano lunghe sessioni di programmazione o lavorazioni estese di documenti. L'azienda ha annunciato il nuovo modello in un post su X il 30 settembre 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

I benchmark collocano Argon vicino alla vetta

I primi benchmark del settore mostrano buone prestazioni di Argon. L'Artificial Analysis Intelligence Index, una classifica di riferimento del settore, colloca il modello appena dietro Claude Opus 5.5 e Claude Sonnet 5.5. Gli analisti affermano che Argon mostra punti di forza in aree specifiche, tra cui il ragionamento giuridico, le attività finanziarie e le mansioni di lunga durata per le aziende.

Il modello ottiene anche buoni risultati nei benchmark di programmazione. Secondo i dati del settore, Argon pareggia con OpenAI in un importante test di cybersecurity e guida nelle classifiche di ingegneria del software.

La cybersecurity è il primo focus

Il rollout inizia in piccolo. Google sta rilasciando Argon in fasi, con il primo accesso riservato ai partner fidati della cybersecurity, e l'azienda collabora anche con il governo statunitense alle valutazioni di sicurezza prima di un rilascio più ampio. Google afferma che questo approccio le permette di mettere rapidamente un modello con capacità informatiche nelle mani dei difensori.

Gli analisti notano che il tempismo gioca a favore di Google. I recenti problemi di sicurezza legati ai sistemi AI di altre aziende hanno creato uno spazio per posizionarsi come opzione orientata alla sicurezza.

Prezzi allati a OpenAI

Il prezzo di Argon parte da 2 dollari per milione di token di input e 10 dollari per milione di token di output, in linea con il modello GPT-6.1 Sol scontato di OpenAI. Google dichiara che queste tariffe alla fine raddoppieranno. Per le aziende che utilizzano l'AI su larga scala, le tariffe per token incidono direttamente sui costi operativi, ed è per questo che i listini dei modelli all'avanguardia vengono esaminati con molta attenzione.

La vera competizione è sugli agenti personali

Mentre Argon rafforza la posizione di Google tra i modelli all'avanguardia, gran parte dell'attenzione del mercato si è spostata altrove. Gli agenti AI personali stanno diventando il focus principale per gli investitori e gli utenti comuni.

L'app Muse di Meta, lanciata il mese scorso, ha rapidamente raggiunto la vetta dell'App Store di Apple, superando 5 milioni di download entro la fine di settembre, secondo Sensor Tower. L'agente di Google, Spark, è stato lanciato a maggio. Può operare tra Gmail e Calendar, navigare tramite Chrome e compilare moduli online. Spark non può effettuare telefonate né completare acquisti in autonomia; restituisce il controllo all'utente prima che qualsiasi acquisto venga finalizzato.

Muse offre più automazione, sebbene Meta abbia sospeso una funzione che utilizzava appaltatori umani per gestire alcune chiamate, citando motivi di privacy. Spark resta limitato agli abbonati, mentre Muse è gratuito con limiti di utilizzo — una differenza di prezzo che, secondo gli analisti, ha aiutato Muse a guadagnare utenti più rapidamente.

Google sta ora valutando se la capacità di ragionamento di Argon possa migliorare Spark. La product lead Tulsee Doshi ha dichiarato a CNBC che il modello potrebbe essere utile per attività che richiedono diversi passaggi su un periodo di tempo più lungo.

Wall Street si esprime

Gli analisti di JPMorgan Chase hanno scritto che Google ha bisogno di prodotti per agenti personali più solidi per conquistare i consumatori comuni. Bank of America ha affermato che Argon potrebbe comunque supportare il business cloud di Google e i prodotti esistenti. Negli ultimi tre mesi, l'azione di Alphabet è scesa di circa il 6%, mentre quella di Meta è salita del 19% nello stesso periodo.

Disponibilità e domande aperte

Argon non è ancora disponibile al pubblico e Google non ha annunciato una data di rilascio per sviluppatori, aziende o consumatori. Secondo alcune segnalazioni, alcuni dipendenti di Google hanno messo in dubbio le prestazioni di Argon nel lavoro di programmazione reale rispetto ai punteggi dei benchmark. Google smentisce, affermando che i dipendenti hanno testato il modello internamente per settimane.

Gli sviluppi che determineranno come verrà giudicato il rollout sono già noti: l'esito delle valutazioni di sicurezza del governo statunitense, una data di rilascio pubblico e un'eventuale decisione sull'integrazione delle capacità di ragionamento di Argon in Spark. Per ora, Argon resta riservato ad alcuni partner selezionati, mentre Google decide come estenderlo ai suoi prodotti per agenti.

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