Google presentó a «Gemini 4 Argon», su nuevo modelo de inteligencia artificial que apunta a utilizarlo en programación, investigación, trabajo profesional y defensa informática. Por lo mismo, al ser un modelo de avanzadas capacidades, su plan de disponibilidad es gradual mientras refuerza sus medidas de seguridad.
Gemini 4 Argon ya es utilizado internamente en Google para tareas como depuración, diseño de algoritmos y migraciones de grandes bases de código. También este permitió liberar más de 300 TiB de memoria en centros de datos mediante optimizaciones automatizadas. En otro caso, investigadores de computación cuántica utilizaron el modelo para optimizar recursos y obtuvieron un resultado 40 % superior al punto de referencia publicado.
Gemini 4 Argon y su capacidad para tareas extensas
Google elevó el límite de salida de Gemini 4 Argon hasta 1 millón de tokens, frente a los 64.000 anteriores. La compañía dijo en su blog que esta capacidad permite abordar procesos de razonamiento más largos y tareas que requieren múltiples etapas.
En ingeniería de software, Argon obtuvo un 77,9 % en DeepSWE v1.1, una prueba centrada en trabajos reales y prolongados. También lideró AutomationBench, con un 51,3 %, y alcanzó el primer lugar del Vals Index, que evalúa tareas de finanzas, programación, asuntos legales y tributarios.
El modelo también viene con capacidades de comprensión visual para analizar gráficos, videos largos y conjuntos de documentos. Por ejemplo, obtuvo un 91,7 % en LVBench, una evaluación de comprensión de videos largos.
El primer despliegue se concentra en defensa informática
Uno de los principales focos de Argon es la ciberseguridad. Google afirma que el modelo puede encontrar, validar y corregir vulnerabilidades críticas de forma autónoma. En CWE-bench v1 consiguió un 68 % y empató en el primer lugar. Durante una demostración también detectó una vulnerabilidad crítica en software sanitario utilizado por hospitales.
Antes de ampliar su acceso a usuarios, Google trabaja en medidas contra usos maliciosos, ataques de prompt injection, comportamientos que se alejen de las instrucciones del usuario y riesgos asociados a los entornos de prueba. La compañía cree que podrá extender el acceso a desarrolladores, empresas y consumidores, comenzando por quienes pagan la API de Gemini y suscriptores de Google AI Ultra.
