Google anuncia Gemini 4 Argon, modelo de frontera para codificación y defensa cibernética

Google anunció Gemini 4 Argon el 30 de septiembre de 2026, describiéndolo como el nuevo modelo de frontera de la compañía para la ingeniería de software del mundo real, el trabajo de conocimiento empresarial como legal y financiero, y la defensa de ciberseguridad. El modelo se lanzará inicialmente a defensores cibernéticos de confianza a través del Programa Fairwind de Google, con un precio introductorio de $2 por cada millón de tokens de entrada.

En una publicación en The Keyword, Koray Kavukcuoglu, vicepresidente senior de Google DeepMind y arquitecto jefe de IA en Google, dijo que liberar de forma segura capacidades de frontera a este nivel requiere un enfoque por fases. Google está participando activamente en el proceso voluntario del gobierno de EE. UU. para el acceso previo al modelo mientras amplía gradualmente el acceso, y afirmó que seguirá recopilando comentarios de los primeros evaluadores a medida que itere sobre las salvaguardas.

El precio introductorio de Argon es de $2 por cada millón de tokens de entrada y $10 por cada millón de tokens de salida, con los tokens de entrada en caché a un 95 % de descuento respecto al precio de los tokens de entrada. Una nota al pie en el anuncio indica que, una vez que expire el período introductorio, el precio será de $4 por cada millón de tokens de entrada y $20 por cada millón de tokens de salida.

Despliegue interno y límites de salida ampliados

Google dijo que Argon ya está impulsando flujos de trabajo internos, con miles de empleados destacando las fortalezas del modelo en tareas de codificación especializadas, la realización de investigaciones más profundas y la generación de textos de calidad. La compañía informó varios ejemplos de ese despliegue. Argon está ayudando a los investigadores de computación cuántica de Google a optimizar los recursos espacio‑tiempo (qubits × puertas) de subrutinas que constituyen cuellos de botella en aplicaciones importantes; en un caso, superó la línea base publicada en un 40 % en cuestión de minutos. Un equipo de agentes Argon analizó la telemetría de perfilado a nivel de flota para identificar y aplicar de forma autónoma optimizaciones de memoria en los centros de datos de Google, liberando más de 300 TiB de memoria una vez implementado, con un ahorro estimado total de entre 500 TiB y 1 PiB.

Google informó que los agentes Argon también están migrando bases de código C/C++ a Rust en toda la empresa, pasando de decenas de miles de líneas en bibliotecas centrales como re2 y libgav1 a más de 800 mil líneas para el kernel Zircon de Fuchsia OS. Dada la criticidad de muchos de estos sistemas, las reescrituras a gran escala están sometiéndose a rigurosas auditorías automáticas y manuales, pruebas de emulación y revisiones antes de su despliegue en producción.

Para libgav1, el software de código abierto de Google para decodificar video, los agentes Argon tomaron una versión existente en Rust y reemplazaron 32 mil líneas de código SIMD mediante rondas de experimentos guiados por perfiles y el estudio del resultado del compilador. Google afirmó que el resultado es un decodificador de video seguro en memoria que funciona 2,7 veces más rápido que la versión en Rust, con una salida de video idéntica.

Para admitir casos de uso más largos y complejos, Google amplió el límite de tokens de salida del modelo a 1 millón de tokens, frente a los 64 mil tokens anteriores, una cifra que la compañía describe como líder en la industria.

Benchmarks empresariales y defensa de ciberseguridad

Google informa que Argon establece un nuevo estado del arte en DeepSWE v1.1 con una puntuación del 77,9 %, un benchmark que mide el rendimiento en tareas reales de ingeniería de software a largo plazo. La compañía describe a Argon como el modelo líder en el Vals Index, que mide el impacto económico en finanzas, codificación, legal y trabajo tributario, ponderando cada sector según su contribución al PIB de EE. UU., y reporta un rendimiento igualmente líder en Vals Finance Agent v2 para investigación financiera de varios pasos y en el Harvey’s Legal Agent Benchmark para investigación y redacción legal.

En AutomationBench, el benchmark de Zapier que mide la ejecución de extremo a extremo en funciones empresariales clave, Google informa que Argon ocupa el primer lugar con una puntuación del 51,3 %. En LVBench, que evalúa la comprensión de videos extensos, la compañía reporta una puntuación de vanguardia del 91,7 % y afirma que Argon puede impulsar el análisis profesional de gráficos, identificar detalles en videos largos y actuar en base a una serie de documentos.

Google declaró que entrenó a Argon para encontrar, validar y parchear de forma autónoma vulnerabilidades críticas de software, y que lanzará el modelo sin salvaguardas cibernéticas a defensores de confianza y a sus propios equipos internos. Wiz ya está utilizando Argon a través de su iniciativa Scan for Good, un programa dedicado a proteger gratuitamente la infraestructura pública crítica mediante la detección y remediación de exposiciones de alto riesgo. Google señaló que el modelo descubrió una vulnerabilidad crítica que expone información personal sensible en software de salud utilizado por hospitales de todo el mundo, identificando un riesgo grave que los modelos de frontera anteriores no habían detectado.

En CWE-bench v1, que evalúa la capacidad de un modelo para remediar vulnerabilidades de seguridad, Google informa que Argon empata en primer lugar con una puntuación máxima del 68 %. La compañía afirmó que Argon también descubrió exposiciones en bases de código complejas que abarcan 20 lenguajes de programación en su benchmark interno de vulnerabilidades, y superó a Gemini 3.8 Flash Cyber en el benchmark interno de pruebas de penetración de caja negra de Wiz, que evalúa la capacidad del modelo para analizar sistemas web en vivo sin código fuente.

El Programa Fairwind, lanzado por Google el 2 de septiembre de 2026, es un programa de acceso limitado para gobiernos y socios de confianza para usar las herramientas de defensa cibernética de la compañía. Las organizaciones participantes aceptan normas operativas que incluyen limitar el acceso a empleados dentro de los equipos internos de ciberseguridad, respuesta a incidentes o pruebas de penetración y desplegar protecciones como la autenticación multifactor. Google dijo que el programa cuenta con más de 650 socios participantes a nivel global, y su primera oferta combinó Gemini 3.8 Flash Cyber con el arnés CodeMender para ayudar a los defensores a encontrar, verificar y corregir vulnerabilidades.

Salvaguardas de frontera y despliegue escalonado

Google dijo que está reforzando las salvaguardas de frontera en cuatro áreas antes de la disponibilidad general de Argon. Para la defensa contra usos indebidos, el modelo está diseñado para rechazar solicitudes dañinas de ciberseguridad y de sustancias químicas, biológicas, radiológicas y nucleares, al tiempo que preserva la investigación científica de doble uso legítima bajo el Marco de Seguridad de Frontera de Google. La compañía afirmó que está mejorando sus técnicas para monitorizar las activaciones internas del modelo y detectar usos indebidos, y que las salvaguardas fueron sometidas a pruebas de robustez por equipos rojos internos y externos mediante métodos de ataque manuales y automatizados.

Google describe a Argon como su modelo más resistente hasta la fecha contra la inyección indirecta de prompts, donde instrucciones o contextos maliciosos se utilizan para secuestrar el comportamiento del modelo, y reporta una robustez líder en el benchmark de Inyección Indirecta de Prompts de Gray Swan mediante equipos rojos automatizados y entrenamiento adversarial.

La compañía también está implementando mitigaciones de desalineación que monitorizan la cadena de pensamiento y las acciones de Argon y detienen la ejecución cuando sea necesario. Google dijo que un sistema similar supervisó sus ejecuciones de entrenamiento y envió alertas a un equipo dedicado de respuesta a incidentes, con precauciones cuidadosas para evitar que los hallazgos se retroalimenten al entrenamiento. Finalmente, Google afirmó que está reforzando sus entornos aislados al aislarlos y sellarlos antes de iniciar entrenamientos o evaluaciones de alto riesgo, en línea con su hoja de ruta de control de agentes.

Google dijo que los comentarios del cohorte inicial de defensores cibernéticos y evaluadores de confianza le ayudarán a fortalecer sus sistemas antes de que Argon se lance a desarrolladores, empresas y consumidores, comenzando con clientes de API de pago y suscriptores de Google AI Ultra, lo antes posible.