Google activó Gemini 4 Argon centrada en programación y ciberseguridad: compite con ChatGPT y Claude

Google activó el acceso público a Gemini 4 Argon, su modelo de inteligencia artificial más avanzado, para los usuarios de pago de sus planes Pro y Ultra en la aplicación Gemini y en el buscador.

La empresa afirmó que supera a los sistemas de OpenAI y Anthropic en pruebas de programación y ciberseguridad.

Argon llega con un precio de lanzamiento de USD 2 por cada millón de tokens de entrada, las unidades de texto que un modelo de IA procesa y cobra, y USD 10 por cada millón de tokens de salida.

Esa tarifa equivale a una quinta parte de lo que cobran GPT-6 Astra de OpenAI y los modelos Fable 5 de Anthropic.

Esos valores se duplicarán a fines de noviembre de 2026, cuando termine el periodo promocional.

Incluso con el nuevo esquema, Google aseguró que Argon seguirá siendo más barato que sus rivales directos por cada token procesado.

La compañía también afirmó que el modelo superó a GPT-6 Astra, a Claude Fable 5.1 y a Claude Opus 5.5 en pruebas comparativas de programación, ciberseguridad, ciencia, finanzas y derecho.

Esas comparaciones surgieron de pruebas que la propia Google diseñó y ejecutó, una práctica habitual entre las empresas de inteligencia artificial que todavía no cuenta con una verificación independiente generalizada.

El modelo también amplió a un millón de tokens el límite de texto que puede generar en una sola tarea, 16 veces más que el tope anterior de 64.000 tokens que tenía Gemini 3.

Un lanzamiento de Google en etapas Google había presentado Argon el 30 de septiembre, pero limitó el acceso inicial a un grupo de defensores cibernéticos y socios de confianza dentro de su programa Fairwind, pensado para probar modelos de alto riesgo antes de liberarlos al público general.

“Argon está cambiando radicalmente la forma en que trabajamos y construimos en Google”, escribió Koray Kavukcuoglu, vicepresidente sénior de Google DeepMind y arquitecto jefe de inteligencia artificial de la compañía, en el anuncio.

Desde entonces, Google usó el modelo puertas adentro.

Según ellos, equipos internos lo aplicaron para optimizar algoritmos de computación cuántica y, en un caso, mejoraron en 40% un método de referencia en cuestión de minutos.

Agentes basados en Argon también analizaron datos de uso de los centros de datos de la compañía y detectaron, de forma autónoma, optimizaciones de memoria que liberaron más de 300 terabytes , con un ahorro total estimado de entre 500 terabytes y un petabyte, de acuerdo con la misma fuente.