Google DeepMind liberó Gemini 4 Argon, su nuevo modelo de frontera, para desarrolladores, empresas, científicos y usuarios finales.

Gemini 4 Argon ya está disponible en todo el mundo para desarrolladores y empresas por la API en AI Studio y en la plataforma Gemini. Los suscriptores de Google AI Ultra lo tienen en Google Antigravity, y los de AI Ultra y Pro en la app Gemini y en el Modo IA de Búsqueda.

Google dice que Argon rinde mejor en trabajo profundo sobre tareas complejas y reales de programación, finanzas, derecho, ciberseguridad y ciencia. Según la empresa, su precisión en tareas de varios pasos lo pone por delante de otros modelos de frontera en benchmarks de distintos dominios, y ocupa el primer lugar del Vals Index, que mide el rendimiento de los modelos en sectores económicos como finanzas, programación, derecho y tributación.

El modelo sale con un precio de lanzamiento de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida, con 95% de descuento para los tokens de entrada en caché.

Equipos de Google, empresas y grupos de investigación ya lo usan en cuatro frentes.

  • Grandes problemas de ingeniería, como refactorizar y optimizar bases de código enormes
  • Flujos de trabajo de negocio en áreas como derecho, finanzas y ciencia
  • Búsqueda y corrección de vulnerabilidades de ciberseguridad graves
  • Investigación en computación cuántica, fusión nuclear y ciencias de la vida

¿Qué hizo Argon dentro de Google?

Google lo usó en sus problemas de ingeniería más difíciles. Según la empresa, en las últimas semanas sus ingenieros entregaron código de calidad más rápido que nunca, y Argon en Antigravity aumentó en más de 35% los envíos de código hechos por agentes, mientras redujo casi en un tercio las reversiones de código.

  • Chrome. Argon ayudó al equipo de Chrome a separar el manejo central de páginas web de una carpeta heredada de funciones del navegador de unos 6 millones de líneas, dentro de los 40 millones de líneas de Chromium. Enviando varios cambios limpios a la vez, ayudó a terminar una refactorización de arquitectura en cientos de archivos, y lo que habría tomado meses se hizo en semanas. Google dice que eso permitirá mover páginas abiertas entre pestañas, paneles laterales y ventanas flotantes sin recargarlas, y eliminará una categoría completa de caídas del navegador.
  • Agent Development Kit. El equipo detrás del Agent Development Kit (ADK), el framework de código abierto de Google para agentes empresariales, le entregó a Argon su manual de reglas .agents/skills y un objetivo de un párrafo, eliminar la sobrecarga del framework sin romper las aplicaciones existentes. Trabajando solo durante la noche, Argon encontró optimizaciones, ya incorporadas en google/adk-python, que redujeron 40% el tiempo de preparación de sesiones en memoria en sesiones largas y aceleraron 21% las importaciones en frío. El detalle está en este análisis de ingeniería.
  • Química cuántica. xTB (Semiempirical Extended Tight-Binding) es uno de los paquetes de química cuántica de código abierto más citados para moléculas. Los científicos lo usan para predecir la forma tridimensional de las moléculas y para filtrar grandes cantidades de candidatos a fármacos y materiales. Con Argon en Antigravity, los investigadores de Google hicieron xTB hasta 2,3 veces más rápido para predecir estructuras moleculares y 1,8 veces más rápido en la búsqueda de confórmeros. Los cambios están en el repositorio oficial de xTB en GitHub.
  • Gemma casi tres veces más rápido. Con Argon, Google logró una aceleración de inferencia de punta a punta de 2,85 veces en una A100 con vLLM, que llevó el rendimiento de Gemma 4 E2B de unos 37.900 a más de 108.000 tokens por segundo, con 100% de paridad de tokens y sin pérdida de calidad, en unos pocos días. Según Google, ese proceso suele tomar meses. Los cambios, desde el ajuste de la atención hasta la decodificación especulativa, están en los pull requests enviados a vLLM.
  • Visualizaciones 3D. Google dice que Argon mejora el razonamiento espacial, la precisión matemática y la programación visual frente a los modelos Gemini anteriores. Con comandos como /goal y ciclos de varios agentes con habilidades propias en Antigravity, sus empleados lo usan para prototipar visualizaciones 3D, juegos y animaciones interactivas en código sin librerías, que corren directo en el navegador.

Las demostraciones en 3D

Google mostró varias.

  • Argon modeló una pagoda con ciclos de crítica visual entre varios agentes en Antigravity. Esculpió por su cuenta un templo de varios edificios en Blender, con arquitectura, vegetación e iluminación fotorrealistas.
  • Convirtió fotos de un escritorio real en un juego de carreras en miniatura. Los objetos, la sala y la pista se modelaron y se revisaron sus colisiones con Blender MCP, se texturizaron con Nano Banana y se armaron en Three.js con física, shaders propios y sonido de motor generado por Gemini Omni Flash. Se puede probar en Google AI Studio.
  • Escribió scripts en Python para esculpir, armar el esqueleto, animar y hornear texturas PBR de un juego 3D, y lo llevó a la web en Three.js con shaders GLSL, física de fragmentación y un rival controlado por IA. Se puede probar en Google AI Studio.
  • Sin librerías externas y en Python puro, escribió su propio motor de trazado de rayos 3D, con una herramienta de video y un mezclador de audio, para construir y documentar una biblioteca iluminada por el sol. El video lleva narración de Gemini 3.8 TTS y música de Lyria 3.5. El código fuente está publicado.
  • A partir de una sola imagen de Nano Banana en Antigravity, Argon maneja Blender MCP en un ciclo autónomo, alinea grillas de cámara, esculpe arquitectura gótica y monta una iluminación que reacciona al audio, hasta terminar una escena 3D.

¿Cómo se usa en trabajo profesional?

Google dice que Argon combina razonamiento de frontera, percepción visual, más conocimiento de dominio y mejor redacción en derecho, finanzas, ciencia y programación, para flujos de trabajo de alto riesgo. Según la empresa, comunica con claridad, mantiene informado al usuario y sigue las instrucciones de estilo mejor que cualquier Gemini anterior. Responde más directo, con menos rodeos, no se repite más de lo necesario y evita los clichés.

Clientes empresariales y startups del programa de acceso anticipado ya lo usan. Google destaca su comprensión de documentos multimodales, el análisis de datos longitudinales y los entornos de análisis interactivos, siempre con las respuestas ancladas en las fuentes.

  • Argon sintetizó unos 50 GB de escaneos LiDAR aéreos, vectores de recintos en GIS, planos CAD de la Biblioteca del Congreso de Estados Unidos y archivos del Servicio de Parques Nacionales para reconstruir en 3D el cañón del Chaco, y convirtió registros arqueológicos fragmentados en sitios patrimoniales digitales que se pueden recorrer. Se puede probar en Google AI Studio.
  • En la app Gemini, toma una carpeta desordenada con el contexto de un proyecto y la convierte en una presentación de propuesta para un cliente con una habilidad personalizada. Después redacta el correo, envía la presentación y crea un flujo automático, con una tarea programada, para las solicitudes futuras de clientes.
  • Sintetizó datos de tres repositorios de código abierto en una herramienta de aprendizaje médico que permite retirar capas anatómicas, revisar metadatos clínicos y activar movimientos biomecánicos en una exploración 3D del cuerpo humano.
  • Usando Antigravity en la app de Gemini para macOS, generó con Nano Banana varias propuestas de patas nuevas para un sofá y luego un archivo imprimible en 3D de una de ellas. A partir de un croquis con las medidas y una foto del sillón, construyó el modelo al tamaño exacto para que calzara.

En Isomorphic Labs, el equipo usa Argon para acelerar la investigación y el diseño de fármacos. El modelo resume PDF y patentes complejas para extraer la información relevante, y reduce a horas un proceso que normalmente toma semanas.

Ciberseguridad y ciencia

Investigadores, ingenieros y especialistas en seguridad ya usan Argon en ciberdefensa, ciencia, matemáticas y robótica. Según Google, ayuda a poner a prueba hipótesis, auditar de forma autónoma bases de código críticas y demostraciones formales, y detectar vulnerabilidades de día cero y fallas lógicas sutiles.

Desde este lanzamiento, Google empezó a ampliar el acceso a cientos de socios adicionales del Fairwind Program, su programa de ciberdefensa.

Wiz ya usa Argon en su iniciativa "Scan for Good", que protege gratis infraestructura crítica de interés público. Con acceso anticipado al modelo, Wiz mostró dos casos.

  • Datos de gobierno. Dentro de un programa de resiliencia cibernética y en colaboración con una agencia federal de Estados Unidos, Argon ayudó a detectar y corregir una brecha que arriesgaba exponer datos sensibles e infraestructura de gobierno, incluidos detalles de desarrollo del sector de seguridad y el acceso no autorizado a modelos especializados.
  • Infraestructura de salud. Encadenando vulnerabilidades complejas, el modelo ayudó a descubrir y corregir rápido un salto de la protección de descargas de archivos públicos que exponía una llave maestra y daba acceso de administrador. Según Wiz, eso protegió cientos de miles de fichas de pacientes.

Google afirma que Argon ya está aportando descubrimientos en varias disciplinas científicas.