Skip to content
FrontierDot

Cronologia do Google Argon: o que está verificado sobre o Gemini 4 Argon

Linha do tempo em atualização · última atualização · 1 entrada no registro de alterações

Se você viu «Google Argon» nas manchetes, o produto é o Gemini 4 Argon (id de API gemini-4-argon). Este texto separa o que o Google escreveu nas próprias páginas e contas oficiais no X do que só outros disseram.

O Google anunciou o Gemini 4 Argon em 30 de set. de 2026 para defensores de segurança cibernética de confiança e o liberou geralmente em 13 de out. de 2026 pela API do Gemini, Google AI Studio, Antigravity, aplicativo Gemini e Modo IA, a um preço introdutório de US$ 2 / US$ 10 por milhão de tokens até 30 de nov.; as alegações de benchmark são do próprio Google, exceto quando um terceiro identificado as publicou.

Lido em 2026-10-18: os dois posts do blog do Google sobre o Gemini 4 Argon, a página do modelo e a página «What’s new» da API do Gemini (última atualização 2026-10-16 UTC), o model card do Google DeepMind e as publicações oficiais no X de @Google, @GeminiApp, @GoogleDeepMind, @googledevs, @antigravity e @arcprize. Os horários são UTC, como o X os informa. Não rodamos nenhum benchmark por conta própria e não citamos matérias de terceiros para nenhum fato da cronologia.

Linha do tempo

  1. O Google anuncia o Gemini 4 Argon num post de Koray Kavukcuoglu, vice-presidente sênior do Google DeepMind e arquiteto-chefe de IA. Ele o apresenta como um novo modelo de ponta, «not a modification or a fine-tune of a prior model» segundo o model card, e diz que está sendo liberado primeiro a um grupo de defensores de segurança cibernética de confiança por meio do Fairwind Program. O post diz que o Google participa do processo voluntário do governo dos EUA para acesso pré-lançamento a modelos, fixa o limite de saída em 1 M de tokens, contra 64 K antes, e declara um preço introdutório de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída.

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

  2. O mesmo post publica as primeiras alegações de benchmark do Google: 77,9 % no DeepSWE v1.1 (engenharia de software de longo horizonte), o primeiro lugar no Vals Index, 51,3 % no AutomationBench da Zapier, 91,7 % no LVBench de compreensão de vídeo longo e um empate em primeiro lugar com 68 % no CWE-bench v1 de correção de vulnerabilidades de segurança. Descreve também o uso interno no Google, com trabalho de migração de C/C++ para Rust e um projeto de economia de memória que, segundo a empresa, liberou mais de 300 TiB depois de implantado.

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

  3. O Google publica «Gemini 4 Argon is now available for everyone», datado de 13 de out. de 2026. Diz que o Argon está disponível globalmente pela API no AI Studio e na plataforma Gemini, para assinantes do Google AI Ultra no Google Antigravity e para assinantes do Google AI Ultra e Pro no aplicativo Gemini e no Modo IA da Pesquisa. Acrescenta que a ampliação para centenas de outros parceiros do Fairwind começa naquele dia e que 10 000 cientistas podem se candidatar a uso gratuito de primeiro nível do Antigravity por seis meses. A conta @googledevs publica um passo a passo para desenvolvedores às 19:13 UTC.

    Google blog: Gemini 4 Argon is now available for everyone

  4. A conta oficial do Google no X publica uma thread de demonstrações do Argon a partir de cerca das 14:55 UTC. Uma das publicações diz que o Argon foi usado para acelerar em 2,85 vezes o modelo aberto Gemma 4 E2B numa A100 com vLLM, de cerca de 37 900 para mais de 108 000 tokens por segundo, com saídas idênticas. Publicações posteriores mostram um livro de histórias animado feito a partir de um PDF acadêmico (15:15 UTC), a síntese de documentos de descoberta de fármacos na Isomorphic Labs (16:15 UTC) e uma apresentação feita a partir de 80 000 arquivos do acervo da NASA (17:54 UTC).

    @Google on X: Argon speeds up Gemma open models

  5. O ARC Prize publica às 16:22 UTC resultados verificados do Gemini 4 Argon: ARC-AGI-3 com 97,5 % usando um harness adaptado pelo provedor (custo de US$ 4,8 K) e 49,8 % com o harness padrão (US$ 5,8 K), ARC-AGI-2 com 91,3 % e ARC-AGI-1 com 98,5 %. O ARC Prize é o próprio mantenedor do benchmark, então é fonte primária da pontuação, não das alegações do Google sobre o modelo.

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

  6. Às 22:52 UTC, a conta oficial @antigravity diz que o Gemini 4 Argon está sendo liberado no Antigravity para assinantes pagos do Google AI Pro, com uma cota semanal de Argon à parte, além do balde de Flash existente, e diz que a demanda havia sido alta. Varun Mohan, do Antigravity, publica a mesma notícia às 22:52 UTC.

    @antigravity on X: Argon rolling out to Pro subscribers

  7. O Google DeepMind publica às 16:11 UTC que quatro agentes do Gemini 4 Argon zeraram o Minecraft do zero em 27 horas, trabalhando num sandbox só com código e texto, escrevendo 2783 programas, dividindo tarefas por chat e depurando juntos sem ajuda humana. O post cita um artigo de um dos pesquisadores. À parte, a conta do aplicativo Gemini mostra às 17:29 UTC o Canvas transformando PDFs densos em aplicativos web interativos com o Argon.

    @GoogleDeepMind on X: four Argon agents beat Minecraft

  8. A página «What’s new» da API do Gemini foi atualizada pela última vez em 16 de out. UTC. Lista o id de modelo gemini-4-argon, uma janela unificada de 1 048 576 tokens, decodificação longa de até cerca de 1 M de tokens por execução em segundo plano, níveis de raciocínio baixo, médio (padrão) e alto, e diz que o preço introdutório vai até 30 de nov. de 2026 antes de passar a US$ 4 e US$ 20 por milhão de tokens a partir de 1º de dez. Também afirma que o Argon não está no nível gratuito.

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

Contexto: de qual «Argon» estamos falando?

Várias coisas sem relação entre si se chamam Argon, então a primeira tarefa é dizer qual delas as fontes descrevem. A que o Google publicou é o Gemini 4 Argon, o primeiro modelo com nome da família Gemini 4. O próprio model card do Google descreve o Gemini 4 como «the next generation in the Gemini series, a suite of highly-capable, natively multimodal, reasoning models» e apresenta o Argon como um transformer grande de mistura esparsa de especialistas, com suporte multimodal nativo para entradas de texto, visão e áudio. Na API ele se chama gemini-4-argon. Não encontramos nada no Google que use «Argon» para outro produto, para um codinome de pesquisa anterior a este lançamento ou para um modelo anterior.

«Google Argon» é a forma abreviada como o modelo é citado na conversa, mas o Google nunca o chama assim. O blog diz «Gemini 4 Argon» no título e depois apenas «Argon» no texto corrido, e a documentação usa o nome completo. Se você procura fontes primárias, use o nome completo e o id do modelo; a forma curta puxa resultados sem relação.

O Google posiciona o Argon como seu modelo de raciocínio de referência para engenharia de software do mundo real, trabalho de conhecimento corporativo, como jurídico e financeiro, trabalho científico e defesa em segurança cibernética. A página do modelo lista texto, imagem, vídeo, áudio e PDF como entradas e texto como única saída, e afirma que geração de imagem, geração de áudio e a Live API não são suportadas. O Argon lê vídeo e áudio, mas quando as demonstrações do Google mostram imagens, áudio ou cenas 3D, elas vêm de outros modelos (o blog cita o Nano Banana para imagens e o Lyria e o Gemini TTS para áudio) conduzidos pelo Argon como orquestrador dentro de ferramentas como o Antigravity.

A sequência: um lançamento em fases

O lançamento ocorreu em duas fases claras que o próprio Google separou. Em 30 de setembro, o post do blog apresentou o Argon como «rolling out to a set of trusted cyber defenders through our Fairwind Program» e disse que liberar com segurança capacidades desse nível «requires a phased approach». Afirma também que o Google estava «actively engaged in the U.S. government’s voluntary process for pre-release model access while we gradually expand access.» O post é explícito ao dizer que desenvolvedores, empresas e consumidores receberiam o modelo mais tarde, começando pelos clientes pagos da API e pelos assinantes do Google AI Ultra.

Em 13 de outubro, o segundo post, intitulado «Gemini 4 Argon is now available for everyone», levou o modelo à disponibilidade geral. Ele lista os canais: a API no AI Studio e na plataforma Gemini para desenvolvedores e empresas, o Google Antigravity para assinantes do Google AI Ultra, e o aplicativo Gemini e o Modo IA da Pesquisa para assinantes do Google AI Ultra e Pro. Para empresas, acrescenta o Gemini for business. Dois programas acompanham: cientistas podem se candidatar ao nível de uso mais alto do Antigravity de graça por seis meses (10 000 vagas, integração contínua, sujeita a elegibilidade e capacidade), e defensores de segurança cibernética podem se candidatar ao Fairwind Program para acesso sem barreiras de segurança cibernética.

Depois disso, o ritmo aparece no X. Em 15 e 16 de outubro, as contas do Google publicaram uma série de demonstrações, a organização ARC Prize publicou suas próprias pontuações verificadas e o Antigravity estendeu o Argon a assinantes pagos do Google AI Pro com uma cota semanal à parte. Foram liberações e vitrines de capacidades já descritas em 13 de outubro, e nenhum modelo novo foi anunciado. Os nós datados acima trazem cada uma com seu link.

Duas datas diferentes para o lançamento

O post «available for everyone» do Google traz a data de 13 de outubro de 2026. A primeira publicação de demonstração da @googledevs que encontramos também é de 13 de outubro (19:13 UTC), mas a thread principal da @Google que manda «learn more about Gemini 4 Argon» e linka o blog é datada de 15 de outubro (15:15 UTC), e a liberação para o Pro da @antigravity é de 15 de outubro às 22:52 UTC. Na thread de respostas do Google de 15 de outubro, a conta também repete a abertura de inscrições para pesquisadores e defensores de segurança cibernética. Pelas páginas públicas, não dá para saber se a data do blog reflete uma publicação escalonada ou uma comunicação voltada ao consumidor que veio dois dias depois. Por isso datamos a disponibilidade geral em 13 de outubro, com base no post do blog e na documentação, e apresentamos as publicações de 15 de outubro como o que são: a data em que esses anúncios apareceram no X.

Deixamos a discrepância à vista. Se você depende de uma data específica para um contrato, um documento de compras ou uma citação, cite a URL do blog do Google e a data nela indicada, e confira o changelog da API do Gemini para a disponibilidade da sua própria conta, porque a elegibilidade varia conforme o plano e a região.

Os números que o Google publicou e quem responde por cada um

Leia a última coluna antes de repetir qualquer número. A maioria dos números de benchmark vem do blog do Google e são medições do Google, algumas em benchmarks de terceiros executados pelo dono do benchmark e outras em avaliações internas ou de parceiros. Os números do ARC Prize são rotulados como verificados pelo mantenedor e mostram uma grande diferença entre o resultado com o harness adaptado pelo provedor e o do harness padrão no ARC-AGI-3, de modo que o mesmo modelo pontuou de forma muito diferente conforme o arcabouço ao redor.

AlegaçãoValorQuem publicou
Janela de contexto1 048 576 tokens, entrada e saída unificadasPágina do modelo da API do Gemini
Saída máxima65 536 por padrão; até 1 048 576 com decodificação longaPágina do modelo da API do Gemini
Preço introdutório até 30 de nov. de 2026US$ 2 entrada / US$ 10 saída por 1 M de tokensDocumentação da API do Gemini e blog do Google
Preço a partir de 1º de dez. de 2026US$ 4 entrada / US$ 20 saída por 1 M de tokensDocumentação da API do Gemini
Corte de conhecimentoMarço de 2026Model card da DeepMind
DeepSWE v1.177,9 %Blog do Google (30 de set.)
AutomationBench51,3 %, n.º 1Blog do Google (30 de set.), benchmark da Zapier
LVBench91,7 %Blog do Google (30 de set.)
CWE-bench v168 %, empate em primeiroBlog do Google (30 de set.)
ARC-AGI-2 / ARC-AGI-191,3 % / 98,5 %ARC Prize no X (verificado)
ARC-AGI-397,5 % com harness do provedor, 49,8 % com harness padrãoARC Prize no X (verificado)

O que o Google diz sobre segurança

O post de 13 de outubro do Google descreve uma pilha de defesa em várias camadas: resistência a jailbreak, monitoramento e aplicação de regras sob o Frontier Safety Framework, um monitor de desalinhamento que lê o raciocínio e as ações do agente e um treinamento pensado para que o modelo relate com honestidade os achados negativos e pare antes de passos irreversíveis. Informa que as tentativas de atalho em benchmarks de programação caíram para 2 %, que o red teaming biológico externo conseguiu desbloquear menos de 1 % das subtarefas biológicas testadas e que o sucesso de ataques no benchmark de injeção indireta de prompt da Gray Swan caiu para 0,7 % em 15 tentativas adaptativas. São declarações do Google sobre os próprios testes. O model card acrescenta que o Argon ainda pode alucinar e pode apresentar lentidão ocasional ou timeouts.

O Google também diz que, para defensores de confiança e para as próprias equipes, vai liberar o Argon sem barreiras de segurança cibernética. O modelo público é o protegido. Se você ler uma demonstração de caça a vulnerabilidades sem restrições, ela trata da configuração do Fairwind, não do que um cliente pagante da API recebe.

O que não está verificado

  • Qualquer data de lançamento de outros modelos do Gemini 4. O Google diz apenas que o Argon é «just the beginning» e que espera «the rest of the Gemini 4 family»; não dá nomes, datas nem especificações.
  • Replicação independente dos principais números de benchmark, exceto os resultados do ARC Prize. Os números de DeepSWE, AutomationBench, LVBench e CWE-bench são publicados pelo Google no blog; não encontramos placares de terceiros que pudéssemos citar em páginas primárias.
  • Detalhes de arquitetura além de «sparse mixture-of-experts transformer»: contagem de parâmetros, número de especialistas e dados de treinamento não são divulgados no model card nem no blog.
  • Alegações de terceiros de que o Argon é «insane at 3D», de que «set a new SoTA» num determinado produto ou de que está disponível num produto específico de um parceiro. Vimos essas publicações no X, incluindo um repost de executivos do Google, mas são depoimentos de outros, e um repost não é o Google verificando a alegação.
  • Números de impacto real de parceiros nomeados (por exemplo, Wiz ou Gamow Labs) além do que o post do Google afirma; estão descritos no blog do Google e não encontramos as páginas dos próprios parceiros.
  • Disponibilidade em um país, conta escolar ou tenant corporativo. Planos e liberações diferem, e o blog diz apenas «globally available».

Como isto se encaixa com outras cronologias de modelos na Front

O Argon é um de vários lançamentos de ponta ou quase de ponta que acompanhamos neste mês a partir de fontes primárias. Para o lado da xAI, com um modelo de que se falou mas que não foi lançado, veja Grok 4.8: o que a xAI de fato disse. Para lançamentos de pesos abertos com pesos reais que você pode baixar, compare com a cronologia do Reflection Beam 501B e a cronologia do Meta Muse Spark Open. Para os passos práticos quando quiser experimentar o Argon, leia O que você pode fazer hoje com o Google Argon, e para ver como esses laboratórios estão sendo usados em problemas abertos de matemática, veja a cronologia dos matemáticos de IA. As demonstrações do Argon do Google também usam o Blender via MCP, então o nosso guia de alternativas ao Blender é relevante se você quiser combinar o modelo com uma ferramenta 3D. O índice do blog lista tudo.

Continue lendo

Todos os artigos, do mais recente ao mais antigo, estão no índice do blog da Front.

Perguntas frequentes

O que é o Google Argon?

É o Gemini 4 Argon, o modelo de raciocínio de referência do Google DeepMind, anunciado em 30 de setembro de 2026 e de disponibilidade geral desde 13 de outubro de 2026. Seu id de modelo na API é gemini-4-argon.

O Argon é o mesmo que o Gemini 4?

Não. O Argon é o primeiro modelo da família Gemini 4. O Google diz que o restante da família está a caminho, mas não nomeou outros modelos nem deu datas.

Quanto custa o Gemini 4 Argon?

Até 30 de novembro de 2026 o preço da API é de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída, e a partir de 1º de dezembro passa a US$ 4 e US$ 20. Ele não está disponível no nível gratuito da API.

Quem pode usar?

Segundo o blog do Google: desenvolvedores e empresas pela API do Gemini e pelo AI Studio (nível pago), assinantes do Google AI Ultra no Antigravity e no AI Studio, assinantes do Google AI Ultra e Pro no aplicativo Gemini e no Modo IA, e assinantes Pro no Antigravity, conforme anunciado pela @antigravity em 15 de outubro.

As pontuações de benchmark são independentes?

Na maioria, não. O Google publicou a maior parte das pontuações. O ARC Prize publicou os resultados do ARC-AGI como verificados pelo mantenedor do benchmark.

Registro de alterações

  • — Primeira publicação. Blog do Google, documentação da API do Gemini, model card da DeepMind e publicações oficiais no X conferidos até 18 de out. de 2026 (UTC+8).

Fontes