Gemini 4 Argon ya está disponible: quién puede usarlo, precio y qué ofrece la IA más potente de Google

Google ha presentado Gemini 4 Argon, el modelo de inteligencia artificial más avanzado que ha creado hasta ahora. Lo anunció el 30 de septiembre Koray Kavukcuoglu, vicepresidente sénior de Google DeepMind, en el blog oficial de la compañía. Argon está pensado para programación, trabajo profesional complejo como el análisis legal o financiero y ciberseguridad, y desde el 13 de octubre ya está disponible en todo el mundo para desarrolladores, empresas y suscriptores de pago de Gemini.

¿Qué es Gemini 4 Argon?

Es el modelo «de frontera» de la nueva generación Gemini 4, es decir, el más capaz de la familia. Google lo describe como un modelo diseñado para tareas largas y de varios pasos: migrar grandes bases de código, redactar documentos legales, hacer investigación financiera o encontrar y corregir vulnerabilidades de software de forma autónoma.

Su gran novedad técnica es el límite de salida de 1 millón de tokens, frente a los 64.000 de los modelos anteriores. En la práctica, puede generar respuestas muchísimo más largas en una sola petición, algo clave para escribir o reescribir proyectos de software completos. La ventana de contexto también es de 1 millón de tokens.

¿Qué resultados obtiene en las pruebas?

Según los datos publicados por la propia Google:

• DeepSWE v1.1 (ingeniería de software real): 77,9 %.
• AutomationBench: primer puesto, con un 51,3 %.
• LVBench (comprensión de vídeos largos): 91,7 %.
• CWE-bench v1 (corrección de vulnerabilidades): 68 %, empatado en el primer puesto.
• Gray Swan IPI: el modelo más resistente a los ataques de inyección de instrucciones, según la compañía.

Conviene tomarlos con prudencia: son cifras de Google, no análisis independientes. La prensa estadounidense que ha cubierto el anuncio señala que Argon no lidera todas las pruebas de programación que la propia empresa incluyó en su presentación.

¿Cuándo sale Gemini 4 Argon y quién puede usarlo?

Ya está disponible. Tras unas semanas reservado a un grupo de defensores de ciberseguridad del programa Fairwind, Google lo lanzó el 13 de octubre de 2026 para todo el mundo, según su blog oficial. Estas son las formas de acceder:

• Desarrolladores: a través del nivel de pago de la API de Gemini en AI Studio, con el identificador gemini-4-argon.
• Empresas: en Gemini para empresas, en la API y en Antigravity, la herramienta de programación con agentes de Google.
• Usuarios de pago: los suscriptores de Google AI Pro y Ultra pueden usarlo en la app de Gemini y en el Modo IA de la Búsqueda; los de Ultra, también en Antigravity.
• Científicos y expertos en ciberseguridad: pueden solicitar acceso gratuito a Antigravity durante seis meses o entrar en el programa Fairwind, respectivamente.

Google habla de un lanzamiento global, sin excluir países, así que está disponible en España, Latinoamérica y Estados Unidos. Lo que no ha anunciado es su llegada a las cuentas gratuitas.

¿Cuánto cuesta en la API?

El precio introductorio es de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida, con un 95 % de descuento en las entradas almacenadas en caché. La oferta termina el 30 de noviembre de 2026: después, el precio sube a 4 y 20 dólares, respectivamente.

¿Por qué es importante?

Google llega a esta generación con la presión de Anthropic y OpenAI, que han renovado sus modelos en las últimas semanas, como contamos en nuestro artículo sobre la guerra de precios en la IA. Argon es su respuesta en el terreno donde más se compite ahora: los agentes que programan y trabajan durante horas sin supervisión.

La propia Google asegura que ya lo usa internamente. Entre los ejemplos que cita están la migración de proyectos de C y C++ a Rust de más de 800.000 líneas y una optimización que ha liberado 300 TiB de memoria en sus centros de datos.

La seguridad es el otro gran argumento. Google afirma haber sometido el modelo a pruebas de ataque internas y externas, entrenamiento específico contra la inyección de instrucciones y vigilancia de su razonamiento para detectar comportamientos indebidos, y por eso ha optado por un despliegue gradual.