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Cronología de Google Argon: qué está verificado sobre Gemini 4 Argon

Cronología en actualización · última actualización · 1 entrada en el registro de cambios

Si has visto «Google Argon» en los titulares, el producto es Gemini 4 Argon (id de API gemini-4-argon). Este artículo separa lo que Google ha escrito en sus propias páginas y cuentas oficiales de X de lo que solo han dicho otros.

Google anunció Gemini 4 Argon el 30 sep. 2026 para defensores de ciberseguridad de confianza y lo abrió a todos el 13 oct. 2026 a través de la API de Gemini, Google AI Studio, Antigravity, la app de Gemini y el Modo IA, con un precio de lanzamiento de 2 $ / 10 $ por millón de tokens hasta el 30 de nov.; los resultados de las pruebas de rendimiento son de Google, salvo cuando los publica un tercero identificado.

Consultado el 2026-10-18: las dos entradas del blog de Google sobre Gemini 4 Argon, la página del modelo y la página «What’s new» de la API de Gemini (última actualización 2026-10-16 UTC), la ficha del modelo de Google DeepMind y las publicaciones oficiales en X de @Google, @GeminiApp, @GoogleDeepMind, @googledevs, @antigravity y @arcprize. Las horas son UTC, tal como las indica X. No ejecutamos ninguna prueba de rendimiento por nuestra cuenta y no citamos artículos de terceros para ningún dato de la cronología.

Cronología

  1. Google anuncia Gemini 4 Argon en una entrada de Koray Kavukcuoglu, vicepresidente sénior de Google DeepMind y arquitecto jefe de IA. La presenta como un nuevo modelo de frontera, «not a modification or a fine-tune of a prior model» según la ficha del modelo, y dice que se despliega primero a un grupo de defensores de ciberseguridad de confianza a través del Fairwind Program. La entrada afirma que Google participa en el proceso voluntario del Gobierno de EE. UU. para el acceso previo al lanzamiento, fija el límite de salida en 1 M de tokens, frente a los 64 K anteriores, y declara un precio de lanzamiento de 2 $ por millón de tokens de entrada y 10 $ por millón de tokens de salida.

    Google blog: Gemini 4 Argon, our next era of frontier intelligence

  2. La misma entrada publica las primeras cifras de rendimiento de Google: 77,9 % en DeepSWE v1.1 (ingeniería de software de largo recorrido), el primer puesto en el Vals Index, 51,3 % en AutomationBench de Zapier, 91,7 % en LVBench de comprensión de vídeo largo y un empate en el primer puesto con 68 % en CWE-bench v1 de corrección de vulnerabilidades de seguridad. También describe el uso interno en Google, con trabajo de migración de C/C++ a Rust y un proyecto de ahorro de memoria que, según la empresa, liberó más de 300 TiB una vez desplegado.

    Google blog: Gemini 4 Argon, our next era of frontier intelligence

  3. Google publica «Gemini 4 Argon is now available for everyone», con fecha del 13 oct. 2026. Dice que Argon está disponible en todo el mundo a través de la API en AI Studio y la plataforma Gemini, para los suscriptores de Google AI Ultra en Google Antigravity y para los de Google AI Ultra y Pro en la app de Gemini y el Modo IA de Search. Añade que ese mismo día empieza la ampliación a cientos de socios más de Fairwind y que 10 000 científicos pueden solicitar uso gratuito de primer nivel de Antigravity durante seis meses. La cuenta @googledevs publica un recorrido para desarrolladores a las 19:13 UTC.

    Google blog: Gemini 4 Argon is now available for everyone

  4. La cuenta oficial de Google en X publica un hilo de demostraciones de Argon a partir de las 14:55 UTC aproximadamente. Una de las publicaciones dice que Argon sirvió para acelerar 2,85 veces el modelo abierto Gemma 4 E2B en una A100 con vLLM, de unos 37 900 a más de 108 000 tokens por segundo, con salidas idénticas. Publicaciones posteriores muestran un libro de cuentos animado creado a partir de un PDF académico (15:15 UTC), una síntesis de documentos de descubrimiento de fármacos en Isomorphic Labs (16:15 UTC) y una presentación creada a partir de 80 000 archivos del archivo de la NASA (17:54 UTC).

    @Google on X: Argon speeds up Gemma open models

  5. ARC Prize publica a las 16:22 UTC resultados verificados de Gemini 4 Argon: ARC-AGI-3 con 97,5 % con un arnés adaptado por el proveedor (coste de 4,8 K$) y 49,8 % con el arnés estándar (5,8 K$), ARC-AGI-2 con 91,3 % y ARC-AGI-1 con 98,5 %. ARC Prize es el propio responsable de la prueba, así que es una fuente primaria para la puntuación, no para las afirmaciones de Google sobre el modelo.

    @arcprize on X: Gemini 4 Argon on ARC-AGI (Verified)

  6. A las 22:52 UTC la cuenta oficial @antigravity dice que Gemini 4 Argon se está desplegando en Antigravity para los suscriptores de pago de Google AI Pro, con una cuota semanal de Argon aparte, además del cupo de Flash existente, y señala que la demanda había sido alta. Varun Mohan, de Antigravity, publica la misma noticia a las 22:52 UTC.

    @antigravity on X: Argon rolling out to Pro subscribers

  7. Google DeepMind publica a las 16:11 UTC que cuatro agentes de Gemini 4 Argon se pasaron Minecraft desde cero en 27 horas, trabajando en un entorno aislado con solo código y texto, escribiendo 2783 programas, repartiéndose las tareas por chat y depurando juntos sin ayuda humana. La publicación cita un artículo de uno de los investigadores. Por separado, la cuenta de la app de Gemini muestra a las 17:29 UTC cómo Canvas convierte PDF densos en aplicaciones web interactivas con Argon.

    @GoogleDeepMind on X: four Argon agents beat Minecraft

  8. La página «What’s new» de la API de Gemini se actualizó por última vez el 16 oct. UTC. Indica el id de modelo gemini-4-argon, una ventana unificada de 1 048 576 tokens, decodificación larga de hasta aproximadamente 1 M de tokens mediante ejecución en segundo plano, niveles de razonamiento bajo, medio (predeterminado) y alto, y señala que el precio de lanzamiento se mantiene hasta el 30 nov. 2026 y pasa a 4 $ y 20 $ por millón de tokens desde el 1 de dic. También indica que Argon no está en el nivel gratuito.

    Gemini API docs: What’s new in Gemini 4 Argon

Contexto: ¿de qué «Argon» hablamos?

Hay varias cosas sin relación entre sí que se llaman Argon, así que lo primero es decir a cuál se refieren las fuentes. La que Google ha publicado es Gemini 4 Argon, el primer modelo con nombre de la familia Gemini 4. La propia ficha del modelo de Google describe Gemini 4 como «the next generation in the Gemini series, a suite of highly-capable, natively multimodal, reasoning models» y presenta Argon como un transformador grande de mezcla dispersa de expertos con soporte multimodal nativo para entradas de texto, visión y audio. En la API se llama gemini-4-argon. No encontramos nada en Google que use «Argon» para otro producto, para un nombre en clave de investigación anterior a este lanzamiento o para un modelo previo.

«Google Argon» es la forma abreviada con la que se habla del modelo, pero Google nunca lo llama así. Su blog dice «Gemini 4 Argon» en el título y después solo «Argon» en el texto, y la documentación usa el nombre completo. Si buscas fuentes primarias, usa el nombre completo y el id del modelo; la forma corta arrastra resultados sin relación.

Google presenta Argon como su modelo de razonamiento insignia para la ingeniería de software del mundo real, el trabajo de conocimiento empresarial como el jurídico y el financiero, el trabajo científico y la defensa en ciberseguridad. La página del modelo indica como entradas texto, imagen, vídeo, audio y PDF, y como única salida texto, y señala que no admite generación de imágenes, generación de audio ni la Live API. Argon lee vídeo y audio, pero cuando las demostraciones de Google muestran imágenes, audio o escenas en 3D, proceden de otros modelos (el blog nombra Nano Banana para imágenes y Lyria y Gemini TTS para audio) dirigidos por Argon como orquestador dentro de herramientas como Antigravity.

La secuencia: un lanzamiento por fases

El lanzamiento transcurrió en dos fases claras que la propia Google separó. El 30 de septiembre, la entrada del blog presentó Argon como «rolling out to a set of trusted cyber defenders through our Fairwind Program» y dijo que lanzar con seguridad capacidades de este nivel «requires a phased approach». También afirma que Google estaba «actively engaged in the U.S. government’s voluntary process for pre-release model access while we gradually expand access.» La entrada deja claro que los desarrolladores, las empresas y los consumidores recibirían el modelo más tarde, empezando por los clientes de pago de la API y los suscriptores de Google AI Ultra.

El 13 de octubre, la segunda entrada, titulada «Gemini 4 Argon is now available for everyone», pasó el modelo a disponibilidad general. Enumera los canales: la API en AI Studio y la plataforma Gemini para desarrolladores y empresas, Google Antigravity para los suscriptores de Google AI Ultra, y la app de Gemini y el Modo IA de Search para los suscriptores de Google AI Ultra y Pro. Para las empresas añade Gemini for business. Se suman dos programas: los científicos pueden solicitar el nivel de uso más alto de Antigravity gratis durante seis meses (10 000 plazas, incorporación continua, sujeta a requisitos y capacidad), y los defensores de ciberseguridad pueden solicitar al Fairwind Program el acceso sin barreras de ciberseguridad.

Después, el ritmo se ve en X. Durante el 15 y el 16 de octubre las cuentas de Google publicaron una serie de demostraciones, la organización ARC Prize publicó sus propias puntuaciones verificadas y Antigravity extendió Argon a los suscriptores de pago de Google AI Pro con una cuota semanal aparte. Fueron despliegues y exhibiciones de capacidades ya descritas el 13 de octubre, y no se anunció ningún modelo nuevo. Los nodos fechados de arriba recogen cada uno con su enlace.

Dos fechas distintas para el lanzamiento

La entrada «available for everyone» de Google lleva la fecha del 13 de octubre de 2026. La primera publicación de demostración de @googledevs que encontramos es también del 13 de octubre (19:13 UTC), pero el hilo principal de @Google que invita a «learn more about Gemini 4 Argon» y enlaza el blog está fechado el 15 de octubre (15:15 UTC), y el despliegue a Pro de @antigravity es del 15 de octubre a las 22:52 UTC. En el hilo de respuestas de Google del 15 de octubre, la cuenta repite además la apertura de solicitudes para investigadores y defensores de ciberseguridad. Con las páginas públicas no podemos saber si la fecha del blog refleja una publicación escalonada o una comunicación de cara al consumidor que llegó dos días después. Por eso fechamos la disponibilidad general el 13 de octubre, según la entrada del blog y la documentación, y presentamos las publicaciones del 15 de octubre como lo que son: la fecha en que esos anuncios aparecieron en X.

Dejamos la discrepancia a la vista. Si necesitas una fecha concreta para un contrato, un documento de contratación o una cita, cita la URL del blog de Google y su fecha indicada, y consulta el registro de cambios de la API de Gemini para la disponibilidad de tu propia cuenta, porque los requisitos varían según el plan y la región.

Las cifras que Google ha publicado y quién respalda cada una

Lee la última columna antes de repetir cualquier cifra. La mayoría de los resultados de las pruebas proceden del blog de Google y son mediciones de Google, unas sobre pruebas de terceros ejecutadas por el propietario de la prueba y otras sobre evaluaciones internas o de socios. Las cifras de ARC Prize aparecen como verificadas por el responsable de la prueba y muestran una gran diferencia entre el resultado con el arnés adaptado por el proveedor y el del arnés estándar en ARC-AGI-3, de modo que el mismo modelo puntuó de forma muy distinta según el andamiaje que lo rodeaba.

AfirmaciónValorQuién la publicó
Ventana de contexto1 048 576 tokens, entrada y salida unificadasPágina del modelo de la API de Gemini
Salida máxima65 536 por defecto; hasta 1 048 576 con decodificación largaPágina del modelo de la API de Gemini
Precio de lanzamiento hasta el 30 nov. 20262 $ entrada / 10 $ salida por 1 M de tokensDocumentación de la API de Gemini y blog de Google
Precio desde el 1 dic. 20264 $ entrada / 20 $ salida por 1 M de tokensDocumentación de la API de Gemini
Fecha de corte de conocimientoMarzo de 2026Ficha del modelo de DeepMind
DeepSWE v1.177,9 %Blog de Google (30 sep.)
AutomationBench51,3 %, n.º 1Blog de Google (30 sep.), prueba de Zapier
LVBench91,7 %Blog de Google (30 sep.)
CWE-bench v168 %, empate en el primer puestoBlog de Google (30 sep.)
ARC-AGI-2 / ARC-AGI-191,3 % / 98,5 %ARC Prize en X (verificado)
ARC-AGI-397,5 % con arnés del proveedor, 49,8 % con arnés estándarARC Prize en X (verificado)

Lo que dice Google sobre la seguridad

La entrada de Google del 13 de octubre describe una pila de defensa en varias capas: resistencia al jailbreak, supervisión y aplicación de normas con arreglo a su Frontier Safety Framework, un monitor de desalineamiento que lee el razonamiento y las acciones del agente, y un entrenamiento pensado para que el modelo informe con honestidad de los hallazgos negativos y se detenga antes de dar pasos irreversibles. Informa de que los intentos de atajo en las pruebas de programación bajaron al 2 %, de que el red teaming biológico externo solo pudo desbloquear menos del 1 % de las subtareas biológicas probadas y de que el éxito de los ataques en la prueba de inyección indirecta de prompts de Gray Swan bajó al 0,7 % en 15 intentos adaptativos. Son declaraciones de Google sobre sus propias pruebas. La ficha del modelo añade que Argon aún puede alucinar y puede presentar lentitud ocasional o tiempos de espera agotados.

Google dice además que, para los defensores de confianza y sus propios equipos, lanzará Argon sin barreras de ciberseguridad. El modelo público es el protegido. Si lees una demostración de búsqueda de vulnerabilidades sin restricciones, se trata de la configuración de Fairwind, no de lo que recibe un cliente de pago de la API.

Lo que no está verificado

  • Cualquier fecha de lanzamiento de otros modelos de Gemini 4. Google solo dice que Argon es «just the beginning» y que espera con interés «the rest of the Gemini 4 family»; no da nombres, fechas ni especificaciones.
  • La réplica independiente de las cifras de rendimiento principales, salvo los resultados de ARC Prize. Las cifras de DeepSWE, AutomationBench, LVBench y CWE-bench las publica Google en su blog; no encontramos clasificaciones de terceros que pudiéramos citar en páginas primarias.
  • Detalles de arquitectura más allá de «sparse mixture-of-experts transformer»: ni la ficha del modelo ni el blog revelan el número de parámetros, el número de expertos ni los datos de entrenamiento.
  • Las afirmaciones de terceros de que Argon es «insane at 3D», de que «set a new SoTA» en un producto concreto o de que está disponible en un producto de un socio determinado. Vimos esas publicaciones en X, incluido un repost de directivos de Google, pero son testimonios de otros, y un repost no equivale a que Google verifique la afirmación.
  • Las cifras de impacto real de socios con nombre (por ejemplo, Wiz o Gamow Labs) más allá de lo que dice la entrada de Google; se describen en el blog de Google y no encontramos las páginas de los propios socios.
  • La disponibilidad en un país, una cuenta escolar o un inquilino empresarial. Los planes y los despliegues difieren, y el blog solo dice «globally available».

Cómo encaja con otras cronologías de modelos en Front

Argon es uno de los varios lanzamientos de frontera o cercanos a ella que hemos seguido este mes a partir de fuentes primarias. Para la parte de xAI, con un modelo del que se ha hablado pero que no se ha lanzado, consulta Grok 4.8: lo que xAI ha dicho en realidad. Para lanzamientos de pesos abiertos con pesos reales que puedes descargar, compáralo con la cronología de Reflection Beam 501B y la cronología de Meta Muse Spark Open. Para los pasos prácticos cuando quieras probar Argon, lee Qué puedes hacer hoy con Google Argon, y para ver cómo se usan estos laboratorios con problemas abiertos de matemáticas, consulta la cronología de los matemáticos de IA. Las demostraciones de Argon de Google también usan Blender mediante MCP, así que nuestra guía de alternativas a Blender te resultará útil si quieres combinar el modelo con una herramienta 3D. El índice del blog lista todo.

Sigue leyendo

Todos los artículos, del más reciente al más antiguo, están en el índice del blog de Front.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Google Argon?

Es Gemini 4 Argon, el modelo de razonamiento insignia de Google DeepMind, anunciado el 30 de septiembre de 2026 y de disponibilidad general desde el 13 de octubre de 2026. Su id de modelo en la API es gemini-4-argon.

¿Argon es lo mismo que Gemini 4?

No. Argon es el primer modelo de la familia Gemini 4. Google dice que el resto de la familia llegará, pero no ha nombrado otros modelos ni ha dado fechas.

¿Cuánto cuesta Gemini 4 Argon?

Hasta el 30 de noviembre de 2026 el precio de la API es de 2 $ por millón de tokens de entrada y 10 $ por millón de tokens de salida, y desde el 1 de diciembre pasa a 4 $ y 20 $. No está disponible en el nivel gratuito de la API.

¿Quién puede usarlo?

Según el blog de Google: desarrolladores y empresas a través de la API de Gemini y AI Studio (nivel de pago), suscriptores de Google AI Ultra en Antigravity y AI Studio, suscriptores de Google AI Ultra y Pro en la app de Gemini y el Modo IA, y suscriptores Pro en Antigravity, según anunció @antigravity el 15 de octubre.

¿Son independientes las puntuaciones de las pruebas?

En su mayoría no. Google publicó la mayor parte de las puntuaciones. ARC Prize publicó los resultados de ARC-AGI como verificados por el responsable de la prueba.

Registro de cambios

  • — Primera publicación. Revisados el blog de Google, la documentación de la API de Gemini, la ficha del modelo de DeepMind y las publicaciones oficiales en X hasta el 18 oct. 2026 (UTC+8).

Fuentes