Google anunció Gemini 4 Argon el 30 de septiembre de 2026. Es el primer modelo de la generación Gemini 4 y, según la propia Google, su modelo más potente hasta ahora.
Pero hay una cosa que conviene saber antes que nada: todavía no se puede usar.
Todo lo que sigue sale del anuncio oficial de Google, consultado el 7 de octubre de 2026.
Quién puede usarlo ahora mismo
De momento, solo:
- Un grupo de expertos en ciberseguridad del programa Fairwind, que lo usan sin las restricciones de ciberseguridad para defender sistemas.
- Probadores de confianza que dan su opinión a Google.
- Los propios equipos de Google.
Google dice que lo abrirá a desarrolladores, empresas y consumidores “lo antes posible”, empezando por:
- Los clientes de pago de la API.
- Los suscriptores de Google AI Ultra.
No hay fecha. Google explica que primero quiere reforzar las salvaguardas y que está participando en el proceso voluntario del Gobierno de Estados Unidos para revisar modelos antes de su lanzamiento.
Cuánto costará
| Precio por millón de tokens | Lanzamiento | Después |
|---|---|---|
| Entrada | 2 $ | 4 $ |
| Salida | 10 $ | 20 $ |
| Entrada en caché | 95 % más barata | — |
Durante el lanzamiento costará lo mismo que GPT-6.1 Sol y Claude Sonnet 5.5. Cuando termine ese periodo, pasará a costar lo mismo que Claude Opus 5.5. Google no ha dicho cuánto durará el precio de lanzamiento.
Para situarlo: GPT-6 Astra cuesta 10 y 50 dólares. Argon, incluso con el precio definitivo, costaría dos veces y media menos.
Los números que publica Google
| Prueba | Gemini 4 Argon |
|---|---|
| DeepSWE 1.1 (programación larga en proyectos reales) | 77,9 %, el mejor publicado |
| AutomationBench (flujos de empresa, de Zapier) | 51,3 %, primero |
| LVBench (entender vídeos largos) | 91,7 %, el mejor publicado |
| CWE-bench 1 (arreglar vulnerabilidades) | 68 %, empatado en primer lugar |
Para comparar AutomationBench con los demás: Anthropic publicó 40 % para Claude Opus 5.5 y 41,4 % para GPT-6 Astra. Argon estaría más de diez puntos por delante.
Dos matices importantes:
- Son cifras de Google, y nadie de fuera ha podido medir el modelo todavía.
- Google dice además que va primero en el Vals Index, que mide trabajo de finanzas, programación, derecho e impuestos, pero no da la cifra en el anuncio.
Lo que lo hace diferente: un millón de tokens de salida
La novedad más llamativa no es una prueba, es un límite. Argon puede escribir hasta un millón de tokens en una sola respuesta. El modelo anterior se quedaba en 64.000.
No hay que confundirlo con la ventana de contexto, que es lo que el modelo puede leer. Esto es lo que puede escribir y razonar de una vez. Sirve para tareas enormes: reescribir un programa grande entero o razonar durante mucho rato sin cortarse.
Google pone ejemplos de su uso interno:
- Está migrando código de C y C++ a Rust en Google, desde bibliotecas de decenas de miles de líneas hasta las más de 800.000 líneas del núcleo de Fuchsia.
- En libgav1, su decodificador de vídeo, consiguió una versión en Rust 2,7 veces más rápida que la anterior con el mismo resultado.
- Sus agentes liberaron más de 300 TiB de memoria en los centros de datos de Google al optimizar programas.
Ciberseguridad: lo usa primero quien defiende
Google ha entrenado Argon para encontrar, comprobar y arreglar vulnerabilidades por su cuenta. Por eso los primeros en recibirlo son los expertos en ciberdefensa, y sin las restricciones que tendrá la versión pública.
Un ejemplo que cuenta Google: la empresa de seguridad Wiz lo usó para encontrar una vulnerabilidad crítica en un programa sanitario que usan hospitales de todo el mundo, y que otros modelos punteros no habían detectado.
Para el resto de usuarios, Google prepara salvaguardas en cuatro frentes: evitar usos para ataques informáticos o armas, resistir la inyección de instrucciones, vigilar que el modelo no se salga de lo que se le ha pedido y revisar su razonamiento.
Qué usar mientras tanto
Mientras Argon no se abra, el último modelo estable de Google es Gemini 3.8 Flash, de septiembre de 2026. Es el que tienes en la aplicación de Gemini y en la API.
Si necesitas un modelo puntero hoy, las opciones disponibles son GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5. Si buscas equilibrio entre precio y rendimiento, GPT-6.1 Sol y Claude Sonnet 5.5.
Veredicto
Gemini 4 Argon promete mucho: los mejores resultados publicados en programación larga y automatización, un millón de tokens de salida y un precio de lanzamiento muy agresivo. Pero hoy no lo puedes usar, y las cifras son solo de Google.
Lo actualizaremos cuando llegue a la API y a Google AI Ultra. Mientras tanto, tienes cómo comparar modelos en cómo comparar los límites de los modelos de IA y el resto en el hub de inteligencia artificial.
Cómo hemos preparado este análisis
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