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Gemini 4 Argon es el primer modelo de la familia Gemini 4. Google lo ubica en código de repositorio, finanzas, derecho, gráfico y video, y en defensa de seguridad cuando el trabajo es corregir una falla, no explotarla. El anuncio es del 30 de septiembre de 2026. El acceso amplio todavía sale por etapas: primero un grupo de defensores en el programa Fairwind, y Google describe la apertura siguiente para clientes de API paga y suscriptores de Google AI Ultra. El identificador del modelo de esta página es gemini-4-argon. Existe un segundo identificador, gemini-4-argon-cyber-permissive, solo para cargas de ciberseguridad aprobadas en ese programa. La ventana de 1.048.576 tokens es una sola, repartida entre entrada, razonamiento y salida. Un pedido aislado se detiene en 65.536 tokens en streaming, o en 32.768 en una llamada HTTP sin streaming. La generación puede seguir hasta el techo de la ventana en GenerateContent, con el SDK retomando solo. Artificial Analysis registra entrada de texto e imagen y salida de texto. La comprensión de video agente existe y viene apagada.

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Cuándo usar Argon y cuándo usar Opus 5.5

La diferencia está en el tipo de tarea. Argon entra cuando el material es código de un repositorio, un expediente de finanzas o derecho, un gráfico o un video. Opus 5.5 sigue adelante cuando el trabajo pide juicio abierto, terminal o un programa escrito desde cero.
Usá Argon cuando la respuesta depende de código, de un PDF y de una imagen en el mismo pedido. Para clasificar una fila corta, el nivel LOW alcanza. Para un cambio en varios archivos, subí a HIGH.

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Qué midió Google

Los números de abajo son los que publicó Google. Donde otra fuente usa el mismo nombre de prueba, el resultado no es automáticamente comparable.

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Código de repositorio

En DeepSWE v1.1, Google midió 77,9% y llamó al resultado estado del arte. Meta publicó 78,8% para Muse Wonder en DeepSWE 1.1. Los dos números salen de publicadores distintos. Adentro de Google, los agentes de Argon se usaron en migraciones de C y C++ a Rust, desde bibliotecas como re2 y libgav1 hasta más de 800 mil líneas del kernel Zircon de Fuchsia. En libgav1, Google reporta un decodificador en Rust con memoria segura, 2,7 veces más rápido que la versión Rust anterior, con el mismo video en la salida.

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Finanzas, derecho y procesos

Google dice que Argon lidera el Vals Index, que pondera finanzas, código, derecho y tributos por la porción de cada uno en el PBI de Estados Unidos. En Finance Agent v2, la metodología publicada por Google marca 65,4%. En el AutomationBench de Zapier, procesos de punta a punta, 51,3%, en primer lugar en su cuenta.

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Gráfico y video

En Chartography sin tools, Google midió 71,6%. En LVBench, comprensión de video, 91,7%, el número que presentan como estado del arte.

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Defensa, no ataque

En CWE-bench v1, que mide la corrección de vulnerabilidades, Argon empata en el primer lugar con 68%. Wiz reportó, en el programa Scan for Good, una falla crítica en software de salud que modelos anteriores no habían señalado. Este artículo no describe cómo reproducir esa falla.

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Qué muestran los benchmarks independientes

En la medición propia de Artificial Analysis, la variante high marcó 53 en el Intelligence Index, en el puesto 8 entre 216 modelos de la misma clase. La mediana de la franja de precio es 27. En esa corrida el modelo generó 110 millones de tokens de salida en el índice, contra una mediana de 85 millones. El costo promedio fue de 1,99 dólares por tarea del índice, calculado con el precio de lanzamiento. La velocidad de salida no estaba publicada. En BenchLM, el agregado parcial es 80,88 de 100, en el puesto 6 entre 897 modelos. La cobertura todavía es parcial (31 benchmarks), así que la nota es conservadora. BenchLM lista el Intelligence Index como 52,6. La página de Artificial Analysis marca 53. Usá el 53.
La tabla mezcla números publicados por Google con el GDP.pdf de Artificial Analysis. El Intelligence Index, el volumen de texto y el costo por tarea son de Artificial Analysis. El agregado de BenchLM usa cobertura parcial. Los resultados dependen del harness, de las tools y del nivel de thinking. Validá en tu flujo antes de cambiar una configuración en producción.

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Dónde no lidera

  • En GDP.pdf, Artificial Analysis midió 21,8%. El documento profesional all-pass no es el punto fuerte de esa corrida.
  • En DeepSWE, el 77,9% de Google queda debajo del 78,8% que Meta publicó para Muse Wonder. No trates los dos como la misma prueba hasta revisar el harness.
  • Un pedido aislado todavía se detiene en 65.536 tokens. Pasar de eso exige la continuación de GenerateContent.
  • temperature, top_p y top_k se ignoran. El control de esfuerzo es thinking_level.
  • El modelo de esta página no es gemini-4-argon-cyber-permissive.

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Dónde genera más valor

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Un cambio que pasa por varios archivos

El ajuste no entra en un solo archivo, y los tests ya existen. Argon edita, corre la verificación y se detiene si el segundo intento falla. Resultado esperado: el diff dentro del alcance y los tests pedidos en verde.

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Un dictamen a partir de los archivos

La pregunta es de finanzas o de derecho, y la respuesta tiene que salir de los documentos, no de la memoria general. El modelo cita el fragmento y lista lo que no encontró. Resultado esperado: cada número o cláusula con origen, y el hueco explícito.

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Un gráfico o un video

El dato está en la imagen o en la duración del video, no en un campo de texto. Argon señala el cuadro o el instante de donde salió la respuesta. Resultado esperado: el valor, la unidad y el punto visual de origen.

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Cómo aplicarlo en Tess

1

Elegí código, expediente o medio

Preferí un cambio de repositorio, un dictamen sobre archivos, un gráfico o un video. Para una fila de clasificación, usá el nivel LOW.
2

Cerrá qué cuenta como listo

Decí el resultado, los archivos que pueden cambiar y la prueba que cierra la tarea.
3

Definí tools y aprobaciones

Habilitá solo las herramientas necesarias. Exigí confirmación antes de enviar, publicar o cambiar datos.
4

Elegí el nivel de thinking

LOW para clasificar y resumir. MEDIUM, el predeterminado, para código general, tools y documento. HIGH para varios archivos.
5

Muestreá antes de soltarlo

Corré un caso entero, revisá qué cambió y recién después repetí el flujo.

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Tres playbooks para empezar

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1. Cambio de repositorio con tests

Entrada: el repositorio, el comportamiento esperado y los tests que ya existen.
Tools: lectura y edición de archivos, ejecución de los tests del proyecto.
Listo cuando: los tests pedidos pasan y el diff queda dentro del alcance.

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2. Dictamen con cita

Entrada: los documentos y la pregunta de finanzas o de derecho.
Tools: lectura de archivos.
Listo cuando: cada hecho tiene origen y la ausencia de dato queda explícita.

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3. Lectura de gráfico o de video

Entrada: el gráfico, o el video con la comprensión de video activada.
Tools: lectura del archivo.
Listo cuando: cada valor apunta a un punto visual, o la ausencia está escrita.

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Limitaciones y buenas prácticas

  • La apertura para desarrolladores, empresas y consumidores todavía estaba en etapas en el anuncio. El primer grupo fue Fairwind.
  • El precio de lanzamiento es de 2 dólares de entrada y 10 dólares de salida por millón de tokens. Después del período inicial, Google aplica 4 dólares de entrada y 20 dólares de salida. El caché implícito, desde 6.144 tokens de prefijo, sale con 95% de descuento sobre la entrada. El caché explícito no está soportado.
  • El identificador gemini-4-argon-cyber-permissive es otro modelo, para cargas aprobadas en Fairwind. gemini-4-argon rechaza un pedido nocivo de ciberseguridad y de uso químico, biológico, radiológico o nuclear.
  • Google describe a Argon como su modelo más resistente hasta ahora a la inyección indirecta de instrucciones, y dice que monitorea el razonamiento para interrumpir una acción fuera del pedido.
  • Revisá una muestra antes de publicar, enviar o automatizar decisiones.
  • Mantené aprobación humana para decisiones financieras, jurídicas, clínicas o de alto impacto.
Ver también: Modelos y costos · Claude Opus 5.5 · Gemini 4 Argon — Google · Gemini 4 Argon — guía del desarrollador.