Google ha presentado Gemini 4 Argón, un nuevo modelo de inteligencia artificial diseñado para abordar tareas profesionales complejas y de larga duración. La compañía lo orienta especialmente a ámbitos como la ingeniería de software, la investigación financiera, el trabajo jurídico y la ciberseguridad, con una capacidad de razonamiento que permite mantener procesos de varios pasos durante periodos más prolongados.
El modelo está siendo utilizado inicialmente por un grupo seleccionado de expertos en ciberseguridad a través del programa Fairwind de Google. La compañía está aplicando un despliegue gradual mientras continúa desarrollando y probando medidas de seguridad antes de ampliar el acceso a desarrolladores, empresas y consumidores.
Una de las principales novedades de Gemini 4 Argón es el aumento de su límite de generación hasta un millón de tokens de salida, frente a los 64.000 tokens de la generación anterior. Según Google, esta capacidad permite al modelo analizar problemas de mayor complejidad y generar cientos de miles de tokens en una misma trayectoria de trabajo.
La compañía ya utiliza Argón en algunos de sus procesos internos. Google señala que miles de sus empleados están empleando el modelo en tareas relacionadas con programación especializada, investigación y redacción. Entre los casos descritos por la compañía se encuentran la optimización de algoritmos para computación cuántica, el análisis de datos de sus centros de datos y la adaptación de grandes cantidades de código de C y C++ al lenguaje Rust.
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En uno de estos proyectos, un equipo de agentes basados en Argón analizó datos de telemetría para identificar y aplicar optimizaciones de memoria en los centros de datos de Google. La compañía afirma que estas modificaciones permitieron liberar más de 300 TiB de memoria una vez implementadas, con un ahorro total estimado de entre 500 TiB y 1 PiB.
Google también está utilizando agentes de Argón para migrar código de C y C++ a Rust. El trabajo abarca desde bibliotecas con decenas de miles de líneas de código hasta el kernel Zircon del sistema operativo Fuchsia, con más de 800.000 líneas. Google señala que estas migraciones pasan por auditorías automatizadas y manuales, pruebas de emulación y revisiones antes de llegar a producción.
En el ámbito empresarial, Google sitúa Gemini 4 Argón como una herramienta para procesos que requieren razonamiento y ejecución de múltiples pasos. El modelo puede utilizarse en tareas relacionadas con investigación financiera, análisis jurídico, programación y automatización de procesos empresariales. En sus propias evaluaciones, Google afirma que Argón obtiene resultados destacados en diferentes pruebas específicas de estos ámbitos.
En ingeniería de software, la compañía señala que el modelo ha alcanzado un 77,9% en DeepSWE v1.1, una prueba orientada a medir el rendimiento en tareas de desarrollo de software de larga duración. Google también afirma que Argón ocupa la primera posición en AutomationBench, una evaluación de Zapier sobre ejecución integral de funciones empresariales, con una puntuación del 51,3%. Estos resultados proceden de evaluaciones comunicadas por Google y no constituyen una comparación independiente del mercado.
La ciberseguridad constituye otro de los principales ámbitos de aplicación del nuevo modelo. Google ha entrenado Argón para detectar, validar y corregir vulnerabilidades de software de forma autónoma. La compañía asegura que el modelo ha identificado vulnerabilidades en bases de código complejas y en 20 lenguajes de programación durante sus pruebas internas.
Google también destaca un caso desarrollado junto a Wiz, en el que Argón identificó una vulnerabilidad crítica que exponía información personal en software sanitario utilizado por hospitales. Según la compañía, el problema no había sido detectado por modelos de inteligencia artificial anteriores. Wiz utiliza Argón dentro de su iniciativa Scan for Good para detectar y corregir vulnerabilidades de alto riesgo en infraestructuras públicas.
En esta fase inicial, Google mantiene restricciones sobre el acceso al modelo debido precisamente a sus capacidades en ciberseguridad. La compañía está reforzando medidas para evitar usos indebidos, ataques de inyección de instrucciones y comportamientos que puedan desviarse de las instrucciones del usuario. También está desarrollando sistemas de supervisión y entornos aislados para realizar pruebas de alto riesgo de forma controlada.
Gemini 4 Argón llegará posteriormente a un grupo más amplio de usuarios. Google prevé comenzar la disponibilidad para clientes de pago de su API y suscriptores de Google AI Ultra antes de ampliar el acceso a desarrolladores, empresas y consumidores. El precio introductorio anunciado es de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida; una vez finalizado ese periodo, las tarifas pasarán a 4 y 20 dólares, respectivamente.
