Google ha reso disponibile globalmente il suo nuovo modello di intelligenza artificiale Gemini 4 Argon. Il modello è accessibile a sviluppatori, aziende e utenti finali allo stesso tempo.
Gemini 4 Argon è disponibile secondo Google a partire da ora tramite l'API in AI Studio e sulla piattaforma Gemini. Gli abbonati a Google AI Ultra possono utilizzare il modello in Google Antigravity, mentre gli abbonati AI Ultra e Pro ottengono accesso tramite l'app Gemini e la modalità AI della Ricerca Google. Gli utenti gratuiti e a pagamento Plus hanno, secondo una nuova struttura del modello, accesso solo ai modelli più deboli Flash. Argon è tuttavia la nuova serie Frontier, quindi la classe Gemini Pro. Ulteriori modelli della famiglia Gemini 4 dovrebbero seguire. Il gruppo sta testando internamente, secondo quanto riferito, il potenziale successore con il nome in codice "Carbon", che dovrebbe essere particolarmente più forte nella programmazione rispetto ad Argon.
I prezzi e i risultati dei benchmark rimangono come già riportati: 2 dollari per milione di token di input e 10 dollari per milione di token di output al prezzo di lancio, con uno sconto del 95% sulle richieste di input memorizzate nella cache. Nell'indice Vals, Argon occupa il primo posto, ma nelle valutazioni generali indipendenti si colloca ancora dietro a Claude Opus 5.5 di Anthropic e, perché Google ha rilasciato il modello così lentamente, ora anche dietro a Muse Wonder Full di Meta.
Prezzo per milione di token
| Gemini 4 Argon (offerta) | Gemini 4 Argon (regolare) | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 | |
| Token di input | 2 $ | 4 $ | 10 $ | 10 $ | 4 $ |
| Token di output | 10 $ | 20 $ | 50 $ | 50 $ | 20 $ |
| Accessi alla cache di lettura | 0,10 $* | 0,20 $* | 1 $ | 0,25 $ | 0,20 $ |
| Accessi alla cache di scrittura | n.d. | n.d. | 12,50 $ | 12,50 $ (5 min) / 20 $ (1 ora) | 5 $ (5 min) / 8 $ (1 ora) |
*Google non indica esplicitamente questo valore, ma afferma che la cache è il 95% più economica rispetto al prezzo regolare del token di input.
I risultati dei benchmark di Google per Gemini 4 Argon. | Immagine: Google
Argon dovrebbe abbreviare il lavoro interno di Google da mesi a settimane
In occasione del lancio generale, Google fornisce alcuni dati provenienti dall'utilizzo interno, che naturalmente vanno interpretati con una certa cautela. Secondo l'azienda, gli sviluppatori software hanno utilizzato Argon per aumentare del oltre il 35% il numero di invii di codice controllati da agenti, mentre i rollback del codice sono diminuiti di quasi un terzo.
come esempio concreto, Google menziona il codice base di Chromium: Argon ha aiutato il team di Chrome a completare un refactoring dell'architettura su centinaia di file all'interno della base di codice di 40 milioni di righe. Ciò che altrimenti sarebbe durato mesi è stato completato in poche settimane. Per gli utenti, questo dovrebbe significare che è possibile passare tra schede, barre laterali e finestre fluttuanti nelle pagine web senza doverle ricaricare.
Nel framework open-source di Google Agent Development Kit, Argon ha lavorato in modo autonomo durante la notte e ha trovato ottimizzazioni che hanno ridotto il tempo di preparazione della sessione del 40% e accelerato gli import a freddo del 21%. La velocità di inferenza dei modelli open source Gemma dovrebbe essere aumentata di un fattore 2,85 su un A100 tramite vLLM, da circa 37.900 a oltre 108.000 token al secondo, il che secondo Google normalmente richiederebbe mesi invece di pochi giorni. Le modifiche corrispondenti sono visibili in upstream-pull-requests.
Ulteriori capacità in 3D e programazione
Inoltre, Google dimostra le capacità di Argon nella visualizzazione 3D: il modello dovrebbe essere in grado di generare complessi modelli 3D, giochi e animazioni puramente in codice, che funzionano direttamente nel browser. Una raytracing engine scritta appositamente in Python senza librerie esterne fa parte delle dimostrazioni, il cui codice sorgente Google ha pubblicato.
Nella seguente dimostrazione, secondo Google, Argon controlla a partire da un'immagine singola in Antigravity il programma 3D Blender tramite MCP in un loop autonomo, modellando l'architettura gotica e allestendo un'illuminazione reattiva all'audio per creare una scena 3D completa.
Il 3D è ancora un punto debole dei modelli Muse di Meta, che secondo il capo dell'AI di Meta, Alexandr Wang, non sono stati addestrati specificamente per demo di giochi 3D.
Accesso gratuito per 10.000 scienziati e maggiore sicurezza
Oltre ai percorsi di accesso commerciale, Google offre a 10.000 scienziati il livello di utilizzo più alto di Google Antigravity gratuitamente per sei mesi. L'assegnazione avviene in modo continuativo e dipende dalla idoneità, dalla capacità e dalla selezione. Le candidature sono ora possibili.
Inoltre, i difensori della cybersecurity possono candidarsi al programma Fairwind per ottenere accesso ad Argon senza misure di protezione informatica. Google intende estendere questo programma a centinaia di altri partner.
L'architettura di sicurezza di Argon è la più completa che l'azienda abbia mai sviluppato. External red teaming nel settore bio ha potuto eludere meno del 1% dei test di sicurezza effettuati. In un set avversario, le violazioni si sono ridotte quasi della metà rispetto ai precedenti modelli Gemini. Nell'allineamento degli agenti, i tentativi di prendere scorciatoie non autorizzate sono scesi al 2%. Un monitor di allineamento automatico analizza in tempo reale le conclusioni e le azioni dell'agente.
Nella difesa dagli attacchi da prompt injection, Argon ottiene nel benchmark Gray Swan Indirect Prompt Injection il tasso di attacco più basso con un tasso di successo di attacco solo dello 0,7% su 15 tentativi adattivi. Nel precedente test Gray-Swan, GPT-6 Astra si è attestato all'8,5% e Claude Opus 5 al 4,8%, ma dall'esposizione di Google non è chiaro se siano stati utilizzati gli stessi test. Ulteriori informazioni sulla sicurezza sono disponibili nella scheda del modello.