Google lanza Gemini 4 Argon, su modelo para tareas largas de programación, ciencia, finanzas y ciberseguridad

Google abrió el 13 de octubre el acceso global a Gemini 4 Argon, un modelo de inteligencia artificial pensado para trabajos largos de varios pasos en programación, finanzas, derecho, ciberseguridad y ciencia. Google DeepMind, el laboratorio de IA de la empresa, lo había presentado el 30 de septiembre, pero entonces solo lo usaban defensores de ciberseguridad con acceso restringido a través del programa Fairwind.

Ahora los desarrolladores y las empresas pueden usarlo por APISigla en inglés de interfaz de programación de aplicaciones: conjunto de reglas que permite que un programa le pida datos o funciones a otro de manera estandarizada., el acceso para que un programa se conecte al modelo, en AI Studio y en la plataforma Gemini. Los suscriptores de Google AI Pro y Ultra lo tienen en la aplicación Gemini y en el Modo IA del buscador. Antigravity, la herramienta de programación con agentes de Google, exige el plan Ultra. No es gratuito: la apertura es global, pero el uso intensivo es de pago.

Qué promete el modelo

Según Koray Kavukcuoglu, vicepresidente sénior de Google DeepMind, Argon está diseñado para tareas que una sola respuesta no resuelve, como revisar un código durante horas o armar los estados financieros de una empresa a partir de sus informes regulatorios. En la API trabaja con un límite unificado de un millón de tokensUnidad mínima de texto que procesa un modelo de lenguaje, como una palabra, parte de una palabra o un signo. Se usa para medir cuánto lee y escribe un modelo y para cobrar su uso. (las unidades de texto que procesa el modelo) que se reparte entre lo que lee, lo que razona y lo que escribe.

Google midió el modelo con pruebas propias y de terceros. Según la empresa, Argon ocupa el primer lugar del Vals Index, que evalúa trabajo profesional en finanzas, programación, derecho e impuestos, con 68,9%. Xataka agrega que en el índice general de Artificial Analysis, con 53 puntos en su configuración alta, quedó en el octavo lugar. Son resultados que cada evaluador publica por separado y que conviene leer con esa distancia.

En programación, Google contó que en una prueba interna con su Agent Development Kit, un proyecto de Python de unas 205.000 líneas, el modelo trabajó 11 horas y propuso seis optimizaciones. Los ingenieros de la empresa descartaron cuatro y conservaron dos, que redujeron cerca de 40% el tiempo de preparación de sesiones largas y 21% el de importación de paquetes. Google también dijo que Argon completó en semanas, y no en meses, una reorganización de unos seis millones de líneas de código antiguo de Chrome.

Ciencia, ciberseguridad y robots

En ciberseguridad, la empresa Wiz usó el modelo para encontrar y corregir una falla que dejaba expuesta una clave maestra y la infraestructura de registros de pacientes de un sistema del gobierno estadounidense. Xataka aclara que son resultados de socios de Google y que Wiz también usa otras herramientas y especialistas humanos. Los defensores pueden pedir acceso a Fairwind para usar el modelo sin las barreras de protección de ciberseguridad.

En ciencia, Google informó que el modelo ayudó a diseñar cinco enzimas nuevas y que pruebas de laboratorio confirmaron actividad catalítica en las cinco. También casi duplicó la velocidad de inferencia de un componente interno de AlphaQubit, el sistema de la empresa para corregir errores en computación cuántica. Los científicos pueden postular a seis meses de acceso gratuito al nivel más alto de Antigravity, con cupo para 10.000 personas.

En robótica, Google contó una prueba interna con Apollo, el robot humanoide de Apptronik: tras aprender de un video, embocó siete tiros seguidos en un juego de cornhole. La empresa también describió un método que va del video a la simulación y de ahí al robot real, y que según su relato reduce de semanas a horas el trabajo de modelar la simulación. Además, Argon obtuvo 87% en ERQA, una prueba de razonamiento sobre el mundo físico. Google no publicó una nota técnica aparte sobre robótica en el anuncio consultado.

Seguridad y precio

Google evaluó a Argon con su Frontier Safety Framework, su marco para medir riesgos de los modelos más avanzados. Dijo que equipos externos lograron desbloquear menos de 1% de las subtareas biológicas probadas y que un monitor automático revisa en tiempo real el razonamiento y las acciones de los agentes.

El precio de lanzamiento por API es de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de salida. Desde el 30 de noviembre costará 4 y 20 dólares, el doble. Xataka ubica el cambio el 1 de diciembre; Google, en su anuncio, indica el 30 de noviembre.