Google ha lanciato Gemini 4 Argon, il primo modello della serie Gemini 4, sviluppato con un focus sulla cybersecurity difensiva. Secondo la società, il modello è in grado di scoprire, validare e correggere autonomamente le vulnerabilità software. Coprendo l'intero ciclo di vita delle vulnerabilità — individuazione, validazione e patching — l'annuncio si concentra sulla remediation, la fase in cui i team di sicurezza spesso accumulano backlog di debolezze note.

Il lancio è stato annunciato il 30 settembre 2026. Sebbene la sicurezza sia il caso d'uso principale, Google posiziona Argon anche per flussi di lavoro lunghi e complessi nell'ingegneria del software e in ambiti ad alta intensità di conoscenza come il diritto e la finanza.

Prestazioni nei benchmark

La specifica più rilevante di Argon è la capacità di output: il modello può generare fino a 1 milione di token in una singola risposta, un forte incremento rispetto al limite di 64K token dei modelli precedenti. Tale capacità è pensata per carichi di lavoro ampi e continui, permettendo di produrre un'intera migrazione o ciclo di revisione in un'unica passata anziché assemblarlo attraverso molte risposte più piccole.

Su DeepSWE v1.1, un benchmark costruito attorno a compiti reali di ingegneria del software, Argon ha ottenuto il 77,9%. Questo lo colloca davanti a GPT-6 Astra di OpenAI al 74,1% e a Claude Opus 5.5 di Anthropic al 74,2% nello stesso test, con tutti e tre i laboratori di frontiera ora misurati fianco a fianco su lavoro ingegneristico reale.

La sicurezza è il campo in cui Google enfatizza il proprio vantaggio. Argon ha registrato il miglior punteggio, 68%, nella sezione di remediation delle vulnerabilità di CWE-bench v1, un benchmark incentrato sulla correzione di categorie note di debolezze software. CWE indica la Common Weakness Enumeration, la tassonomia standard delle categorie di debolezze software mantenuta da MITRE, che offre al punteggio un punto di riferimento comune tra i fornitori.

Google ha inoltre reso noti interni. Il modello ha contribuito a migrare oltre 800.000 righe di codice nel kernel Zircon, parte di Fuchsia OS, a Rust. Questo lavoro ha consentito un risparmio di 300 TiB di memoria nei data center di Google. Rust è un linguaggio di sistema memory-safe, e riscritture del kernel di questo tipo fanno parte di un più ampio sforzo del settore per eliminare le vulnerabilità di memory-safety a livello di linguaggio.

Disponibilità e prezzi

Argon non è ancora disponibile su larga scala. È attualmente accessibile tramite il Fairwind Program di Google, che conta più di 650 organizzazioni di cyberdifesa selezionate oltre ai team interni di Google. Tra i partecipanti figurano le società di sicurezza CrowdStrike e Palo Alto Networks. Wiz, tra i primi ad adottarlo, ha utilizzato il modello per individuare difetti significativi in software sanitari ampiamente diffusi. Finché l'accesso non si amplierà, la maggior parte degli sviluppatori valuterà Argon attraverso i risultati riportati da Google e dai partecipanti al programma, poiché le cifre dei benchmark pubblicati finora sono auto-dichiarate.

Una disponibilità più ampia è prevista per i clienti API a pagamento e gli abbonati a Google AI Ultra, anche se Google non ha legato questa espansione a una data specifica nel materiale pubblicato finora. Poiché Argon è il primo modello della serie Gemini 4, i tempi di un accesso più ampio e dei rilasci successivi della famiglia sono gli elementi da seguire più da vicino.

Sui prezzi, Argon parte da una tariffa introduttiva di 2 dollari per milione di token di input e 10 dollari per milione di token di output. Secondo la roadmap pubblicata, tali tariffe possono salire rispettivamente a 4 e 20 dollari, un percorso di aumento definito che offre ai potenziali clienti la finestra introduttiva per valutare il modello prima che si applichino le tariffe piene.