Google presenta Argon, su nuevo modelo Gemini, y por ahora lo reserva a equipos de ciberdefensa de confianza

Google DeepMind presentó el 30 de septiembre Gemini 4 Argon, su modelo más avanzado, y lo primero que hizo fue no dárselo al público. Por ahora, Argon solo llega a un grupo de socios del programa Fairwind, y sin las protecciones de ciberseguridad que suelen frenar ciertos pedidos. El anuncio, firmado por Koray Kavukcuoglu, vicepresidente sénior de Google DeepMind, lo presenta como un modelo para trabajos largos de programación, tareas legales y financieras y defensa informática.

Fairwind es la puerta de entrada. Según la página del programa, Google DeepMind trabaja con más de 650 socios en todo el mundo y da prioridad a gobiernos y autoridades nacionales de ciberseguridad, a operadores de infraestructura crítica como salud, telecomunicaciones, energía y redes financieras, y a las grandes plataformas tecnológicas. Una parte de esos socios recibe acceso exclusivo a Argon, que pueden usar solo o junto con CodeMender, el agente de Google que ayuda a automatizar correcciones de código. La empresa también dice que participa en el proceso voluntario del gobierno de Estados Unidos para dar acceso a los modelos antes de su lanzamiento.

Las condiciones son estrictas. Las organizaciones aceptadas solo pueden habilitar a sus equipos internos de ciberseguridad, respuesta a incidentes o pruebas de penetración, tienen que registrar quién lo usa, exigir autenticación multifactor resistente al phishing y no pueden compartir ni revender el acceso. Google DeepMind revisa los antecedentes de cada postulante y permite tareas de doble uso, como la simulación autorizada de amenazas, la ingeniería inversa y el análisis de malware, siempre con fines defensivos o académicos. Crear malware está prohibido. Usado como modelo administrado en Gemini Enterprise, Argon admite retención cero de datosPolítica por la que un proveedor de servicios no conserva los datos que el cliente envía ni las respuestas generadas una vez que termina de procesarlos.. Para gobiernos y operadores de servicios esenciales de la región, el camino es el formulario de solicitud del programa, que Google revisa sin un plazo fijo.

De 64.000 a un millón de tokens

El cambio técnico más visible está en cuánto puede escribir el modelo de una sola vez. Google amplió el límite de salida a 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., frente a los 64.000 del límite anterior. La empresa sostiene que, con ese margen, el modelo puede razonar y generar cientos de miles de tokens en una misma tarea y resolver problemas difíciles de un solo intento.

Los ejemplos salen de la propia casa. Según el anuncio, equipos de agentes de Argon analizaron datos de rendimiento de los centros de datos de Google y aplicaron por su cuenta ajustes que liberaron más de 300 tebibytes de memoria, con un ahorro total estimado de entre 500 tebibytes y un pebibyte. En computación cuántica, el modelo superó en un 40 % una referencia publicada, en cuestión de minutos.

Argon también trabaja en migrar código de C y C++ a Rust, desde decenas de miles de líneas en librerías como re2 y libgav1 hasta más de 800.000 líneas de Zircon, el núcleo del sistema Fuchsia. Google aclara que esas reescrituras pasan por auditorías automáticas y manuales antes de llegar a producción. En libgav1, su decodificador de video de código abierto, la versión trabajada por Argon es un decodificador con seguridad de memoria que corre casi tres veces más rápido que la adaptación a Rust de la que partió, con el mismo resultado en pantalla.

Primero en varias tablas, no en todas

Google afirma que Argon marca un récord en DeepSWE, una prueba de tareas largas de programación, con casi 78 %. En el Vals Index, que pondera finanzas, programación, derecho e impuestos según su peso en la economía de Estados Unidos, la tabla pública de Vals AI lo ubica primero con casi 69 %, unos dos puntos por encima de Claude Sonnet 5.5.

En ciberseguridad el margen es más fino. En la versión 1 de CWE-bench, la prueba de Collinear AI que pide auditar código real y corregir sus fallas sin romperlo, Argon logra 68 %, el puntaje más alto, pero empatado con GPT-6 Astra y Grok 4.7, según la tabla del propio sitio. Google lo reconoce y habla de un empate en el primer puesto.

La tabla comparativa que publicó Google DeepMind muestra a Argon detrás de algún rival en cinco pruebas. En dos queda último entre los cuatro modelos comparados: FrontierSWE, de programación con agentes, donde obtiene 55 % contra casi 66 % de GPT-6 Astra, y Terminal-Bench 4.0, de tareas en la línea de comandos, donde suma 57 % contra 66 % de Claude Opus 5.5.

El hallazgo en hospitales que Wiz no menciona

Google cuenta que Wiz ya usa Argon en Scan for Good, su iniciativa gratuita para encontrar exposiciones graves en servicios públicos e infraestructura crítica. Según el anuncio, el modelo detectó una vulnerabilidad crítica que exponía datos personales sensibles en software de salud usado por hospitales de todo el mundo, una falla que modelos anteriores habían pasado por alto. Ese hallazgo no está confirmado por Wiz: su página de Scan for Good no menciona a Argon ni identifica el software, y Google tampoco dice cuál es ni si ya se corrigió. Lo que sí informa Wiz es un total de 475 hallazgos de severidad alta o crítica en el programa.

Antes de abrir el modelo, Google dice que refuerza sus salvaguardas en cuatro frentes: el rechazo de pedidos dañinos según su Marco de Seguridad de Frontera, la resistencia a la inyección indirecta de instruccionesAtaque en el que se esconden instrucciones maliciosas en un contenido externo, como una página o un documento, para que un modelo de inteligencia artificial que lo lee cambie su comportamiento., la vigilancia de la cadena de razonamiento del modelo y el aislamiento de los entornos donde se entrena y se evalúa.

Argon tendrá un precio introductorio de dos dólares por millón de tokens de entrada y diez por millón de salida, con un 95 % de descuento para la entrada guardada en caché. Google no fija cuánto dura esa etapa. Cuando termine, la tarifa se duplica: cuatro y veinte dólares. Vals AI ya calcula sus costos con ese precio final.

La apertura empezará por los clientes de pago de la interfaz de programación de aplicaciones (API) de Gemini y los suscriptores de Google AI Ultra, el plan que en la página de precios para Argentina arranca en 99,99 dólares por mes y que Google ofrece en más de 150 países. Google no anunció la fecha en que Argon llegará a desarrolladores, empresas y consumidores. Hasta entonces, su modelo más capaz queda en manos de quienes defienden redes.