Il 30 settembre 2026 Google ha annunciato Gemini 4 Argon, il suo nuovo modello di frontiera. Secondo Google, ha mostrato prestazioni elevate nello sviluppo software in contesti reali, nel lavoro intellettuale aziendale come quello legale e finanziario e nella difesa informatica.
L'ordine di distribuzione
Gemini 4 Argon non sarà subito disponibile per tutti. Secondo il blog ufficiale, la distribuzione procederà in questo ordine:
- Prima, tramite il Fairwind Program, a esperti e organizzazioni di difesa informatica di fiducia di Google
- Poi, a partire dagli utenti a pagamento dell'API e dagli abbonati a Google AI Ultra, l'accesso sarà esteso «il prima possibile» a sviluppatori, aziende e utenti comuni
Trattandosi di un modello abbastanza capace da individuare e correggere vulnerabilità, è probabile che Google abbia scelto di affidarlo prima a chi si occupa di difesa.
Prezzi
Durante il periodo di lancio, l'API costa 2 dollari per milione di token in input e 10 dollari per milione di token in output. L'input in cache gode di uno sconto del 95%. Al termine di questo periodo è previsto il passaggio al prezzo standard di 4 dollari in input e 20 dollari in output.
I principali benchmark
Questi sono i principali dati pubblicati da Google:
- 77,9% su DeepSWE v1.1, una valutazione dello sviluppo software in contesti reali
- 51,3% su AutomationBench, una valutazione dell'automazione del lavoro (primo posto)
- 91,7% su LVBench, che misura la comprensione di video lunghi
- 68% su CWE-bench v1, che misura la correzione delle vulnerabilità (primo posto a pari merito)
Google afferma che il modello si è piazzato al primo posto anche nel Vals Index, che copre finanza, programmazione, diritto e fisco, e nel benchmark di Gray Swan che misura la resistenza alla prompt injection indiretta (IPI). Tutti i dati provengono dall'annuncio della stessa Google.
Il punto di vista di CoAI
Per ora non è un modello che gli utenti comuni dell'app Gemini potranno usare subito, anche se gli abbonati a Google AI Ultra dovrebbero potervi accedere in tempi relativamente brevi: emerge la tendenza a offrire i modelli più potenti prima ai piani superiori.
