¡La espera terminó! Gemini 4 Argon, el modelo de inteligencia artificial diseñado para resolver tareas complejas de programación, finanzas, derecho, ciberseguridad y ciencia de Google ya está disponible a nivel mundial.
La compañía destaca sus capacidades de razonamiento avanzado, análisis multimodal y ejecución de tareas de múltiples pasos, con resultados que, según sus evaluaciones, superan a otros modelos de vanguardia en distintos ámbitos.
Gemini 4 Argon ya está disponible para desarrolladores y empresas a través de la API de Gemini en AI Studio y la plataforma Gemini. También pueden acceder los suscriptores de Google AI Ultra mediante Google Antigravity, mientras que los usuarios de los planes Google AI Ultra y Pro pueden probarlo en la aplicación Gemini y en el Modo IA de la Búsqueda.
Gemini 4 Argon promete mejorar la programación y los flujos de trabajo profesionales
Una de las principales apuestas de Google con Gemini 4 Argon es resolver problemas que requieren análisis profundo, precisión y trabajo durante periodos prolongados. El modelo está diseñado para abordar tareas de ingeniería de software, optimizar procesos empresariales y ayudar a investigadores a explorar problemas científicos complejos.
De acuerdo con la compañía, Argon ocupa el primer lugar en el índice Vals, una evaluación del rendimiento de los modelos de inteligencia artificial en sectores económicos como las finanzas, la programación, el derecho y los impuestos.
Google también destaca mejoras en la forma en que el modelo responde a las instrucciones. Entre ellas se encuentran una redacción más clara, respuestas directas y concisas, menos repeticiones y una mejor adaptación a las indicaciones de estilo.
En sus propias operaciones, la compañía asegura que el uso de Argon en Antigravity permitió aumentar más del 35% las entregas de código con agentes y reducir las reversiones de código en casi un tercio.
Uno de los ejemplos más destacados involucra al equipo de Chrome, que utilizó el modelo para separar el manejo principal de las páginas web de una carpeta heredada de aproximadamente seis millones de líneas de código dentro de Chromium, cuya base total alcanza los 40 millones de líneas.
Según Google, Argon ayudó a completar una refactorización arquitectónica que involucró cientos de archivos, reduciendo meses de trabajo a unas cuantas semanas. La compañía señala que estos cambios permitirán que las páginas web abiertas se muevan entre pestañas, paneles laterales y ventanas flotantes sin necesidad de recargarse, además de eliminar una categoría de fallos del navegador.
El modelo también contribuyó a optimizar el Kit de Desarrollo de Agentes (ADK) de código abierto de Google. Tras trabajar de manera autónoma durante la noche, identificó mejoras que redujeron un 40% el tiempo de preparación de sesiones en memoria prolongadas y aceleraron un 21% las importaciones en frío.
En otro proyecto, los investigadores consiguieron que el paquete de química cuántica de código abierto xTB fuera hasta 2.3 veces más rápido al predecir estructuras moleculares y 1.8 veces más rápido al buscar conformaciones.
También puede crear modelos y experiencias 3D
Las capacidades de Gemini 4 Argon no se limitan al análisis de código. Google destaca avances en razonamiento espacial, precisión matemática y programación visual que permiten desarrollar visualizaciones tridimensionales, animaciones interactivas y videojuegos mediante código.
Con Google Antigravity, los empleados de la compañía han utilizado el modelo para construir escenas complejas en Blender, crear experiencias interactivas para navegador y desarrollar proyectos mediante ciclos de revisión visual con varios agentes.
Entre los ejemplos presentados se encuentran la creación de una pagoda con varios edificios, vegetación e iluminación fotorrealistas, así como un minijuego de carreras en el que objetos de un escritorio real se transformaron en elementos tridimensionales interactivos.
En este último proyecto, Argon coordinó el modelado de los objetos, la creación de texturas y la incorporación de físicas, sombreadores personalizados y sonido mediante distintas herramientas.
Google también mostró cómo el modelo creó un motor de trazado de rayos tridimensional utilizando únicamente Python, sin bibliotecas externas, y cómo generó una escena arquitectónica gótica a partir de una imagen inicial.
Gemini 4 Argon busca aplicaciones en empresas y sectores especializados
Google asegura que el modelo está diseñado para trabajar con documentos multimodales, analizar datos longitudinales y desenvolverse en entornos de análisis interactivos. Estas capacidades buscan facilitar tareas profesionales que requieren relacionar información procedente de diferentes fuentes.
Las primeras evaluaciones compartidas por empresas colaboradoras incluyen resultados en investigación científica, análisis financiero, gestión documental y revisión jurídica.
Por ejemplo, Box reportó una mejora del 14% en la precisión de Argon frente a Gemini 3.1 Pro en su evaluación de gestión del conocimiento empresarial. El modelo consiguió relacionar información distribuida entre documentos, incluidos detalles presentes en figuras, para elaborar respuestas más completas.
Por su parte, Kepler señaló que Gemini 4 igualó sus modelos de referencia desarrollados por analistas en más del 99% de las cifras evaluadas en determinados indicadores financieros, que abarcan desde la elaboración de estados financieros plurianuales hasta la valoración de empresas con estructuras de capital complejas.
En el ámbito jurídico, LexisNexis informó de resultados preliminares favorables en tareas de conocimiento legal, redacción y análisis, como la identificación de citas relevantes y la revisión de contratos.
Otras compañías también destacaron su desempeño en investigación de múltiples pasos. Qualia, por ejemplo, informó que Argon completó sus evaluaciones internas de investigación compleja 1.5 veces más rápido que modelos similares, con un costo por tarea cuatro veces menor.
Estos resultados corresponden a evaluaciones compartidas por las propias organizaciones y no representan necesariamente el desempeño que todos los usuarios obtendrán en cualquier escenario.
Google refuerza la ciberseguridad con Gemini 4 Argon
Otro de los ámbitos en los que Google busca aplicar las capacidades de su nuevo modelo es la ciberseguridad. Argon puede ayudar a los especialistas a auditar bases de código, probar hipótesis, identificar fallos lógicos y detectar vulnerabilidades que podrían pasar inadvertidas en revisiones convencionales.
Como parte de esta iniciativa, Google comenzará a ampliar el acceso al programa Fairwind para incorporar a cientos de socios adicionales.
Wiz ya utiliza Argon en su iniciativa Scan for Good, orientada a proteger infraestructura crítica. Según Google, el modelo ayudó a identificar y corregir una vulnerabilidad que ponía en riesgo datos confidenciales e infraestructura gubernamental.
En otro caso, contribuyó a detectar una vulnerabilidad en infraestructura sanitaria que exponía una clave maestra y permitía obtener acceso de administrador. La intervención ayudó a proteger cientos de miles de historiales clínicos privados.
La compañía también subrayó que el desarrollo de un modelo con estas capacidades requiere medidas de seguridad específicas. Por ello, Gemini 4 Argon incorpora defensas contra intentos de jailbreak, mecanismos de supervisión de agentes y herramientas para detectar instrucciones maliciosas ocultas en páginas web, correos electrónicos y código.
Google señala que las pruebas externas de bioingeniería solo consiguieron desbloquear menos del 1% de las subtareas biológicas evaluadas. Asimismo, los intentos de tomar atajos no autorizados durante determinadas pruebas de programación se redujeron al 2%.
En la prueba de rendimiento de inyección indirecta de mensajes de Gray Swan, la compañía afirma que Argon redujo al 0.7% el éxito de los ataques evaluados mediante 15 intentos adaptativos.
Avances en computación cuántica, fusión nuclear y enfermedades raras
Google también presentóresultados relacionados con la investigación científica, donde Argon se utiliza para analizar datos complejos, optimizar cálculos y explorar posibles soluciones a problemas especializados.
En computación cuántica, el modelo ayudó a optimizar una versión interna de AlphaQubit, el sistema de aprendizaje automático de Google para la corrección de errores cuánticos. La implementación consiguió casi duplicar el rendimiento de inferencia, de acuerdo con la compañía.
Además, una implementación de Argon para una subrutina denominada arcsin, utilizada en algoritmos recientes de simulación cuántica, redujo más de 100 veces el costo de espacio-tiempo frente a una implementación de referencia basada en CORDIC cuántica.
En el campo de la fusión nuclear, un equipo de Google y el profesor Matt Landreman, de la Universidad de Maryland, identificaron una clase más amplia de contraejemplos a la denominada conjetura de Grad. Estas soluciones pueden servir como referencias para evaluar códigos de simulación de estelaradores, dispositivos que utilizan campos magnéticos tridimensionales para estudiar la generación de energía de fusión.
La investigación sobre enfermedades raras es otra de las aplicaciones presentadas. Según Google, investigadores de Gamow Labs utilizaron Argon para analizar genomas anonimizados de recién nacidos con trastornos pulmonares del desarrollo poco frecuentes. En un caso, el modelo identificó una reorganización cromosómica que el software convencional había pasado por alto durante años.
En evaluaciones privadas de Gamow Labs, Argon obtuvo un 57% en asistencia para el diagnóstico de enfermedades raras en RareBench y un 52.2% en razonamiento de laboratorio en LabBench.
La ingeniería de enzimas también figura entre sus aplicaciones. Google afirma que sus científicos utilizaron Argon para diseñar cinco nuevas serina esterasas en cuestión de horas. Las pruebas de laboratorio posteriores confirmaron actividad catalítica en los cinco diseños, lo que apunta a posibles aplicaciones en biofabricación, química verde y desarrollo de fármacos.
Gemini 4 Argon también apunta a la robótica
El modelo obtuvo una puntuación del 87% en la prueba Embodied Reasoning (ERQA), que evalúa la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial para comprender y resolver problemas físicos y espaciales en entornos tridimensionales. Según Google, este resultado lo sitúa por delante de otros modelos de vanguardia en la evaluación.
Para demostrar sus capacidades, la compañía realizó una prueba en la que Argon observó un video de una persona jugando cornhole, un juego en el que se lanzan bolsas pequeñas hacia una plataforma con un agujero.
A partir del video, el modelo identificó las coordenadas espaciales del entorno, calculó los movimientos articulares necesarios y generó el código para una simulación. Posteriormente, el sistema se transfirió al robot humanoide Apollo, desarrollado por Apptronik, que consiguió encestar siete lanzamientos consecutivos en una prueba real.
Google denomina a este enfoque «de video a simulación y a realidad», y afirma que permite reducir de semanas a horas el tiempo necesario para desarrollar modelos de simulación manuales.
Precio y disponibilidad de Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon comienza su despliegue mundial con un precio introductorio para desarrolladores que utilizan la API de Gemini.
El costo anunciado es de 2 dólares por cada millón de tokens de entrada y 10 dólares por cada millón de tokens de salida. Los tokens de entrada almacenados en caché cuentan con un descuento del 95%.
El modelo admite una ventana unificada de hasta un millón de tokens de entrada y salida, una capacidad que Google presenta como una ventaja para abordar tareas de larga duración y flujos de trabajo complejos.
La disponibilidad depende del tipo de usuario y de la plataforma:
- Desarrolladores: pueden utilizarlo mediante el nivel de pago de la API de Gemini y probarlo en AI Studio y Android Studio si cuentan con una suscripción Google AI Ultra, además de acceder a Google Antigravity.
- Empresas: pueden probarlo en Gemini para empresas, la API y Google Antigravity.
- Usuarios de Gemini: los suscriptores de Google AI Ultra y Pro pueden acceder al modelo en la aplicación Gemini y en el Modo IA de la Búsqueda.
- Científicos e investigadores: pueden solicitar seis meses de acceso gratuito al nivel de uso más alto de Google Antigravity. Google ofrecerá este beneficio a 10,000 científicos, sujeto a elegibilidad, capacidad y selección.
- Especialistas en ciberseguridad: pueden solicitar su incorporación al programa Fairwind para acceder a Argon bajo las condiciones específicas del programa.
Con Gemini 4 Argon, Google busca ampliar el papel de la inteligencia artificial en tareas que requieren razonamiento profundo, ejecución prolongada y colaboración con herramientas externas. La compañía también adelantó que Argon es el comienzo de una nueva familia de modelos Gemini 4.
