Google presentó Gemini 4 Argon, un modelo de inteligencia artificial que busca llevar la programación y el razonamiento automatizado a tareas de mayor complejidad. Su lanzamiento inaugura una nueva generación de modelos de la compañía, con aplicaciones que abarcan desde el desarrollo de software hasta la investigación científica.
Disponible para desarrolladores, empresas y determinados usuarios de sus servicios, Argon es el primero de la familia Gemini 4. Google destaca su capacidad para trabajar con grandes proyectos y resolver problemas que requieren combinar código, análisis y herramientas especializadas.
De grandes proyectos de código a videojuegos en 3D
Una de las aplicaciones más relevantes de Argon es su capacidad para trabajar con grandes proyectos de software. Según Google, el modelo ayudó a reorganizar partes de Chromium, la base de código abierto de Chrome, separando funciones relacionadas con la gestión de páginas web de una estructura heredada que abarcaba millones de líneas de código. La compañía afirma que el trabajo se completó en semanas, en lugar de los meses que habría requerido.
Esa capacidad para combinar programación y herramientas también se refleja en sus proyectos tridimensionales. En una de las demostraciones, Argon convirtió fotografías de un escritorio en un minijuego de carreras con objetos modelados en 3D y elementos interactivos, de modo que las imágenes sirvieron como punto de partida para crear un escenario con el que se podía jugar.
Investigación de enfermedades y diseño de enzimas
En una investigación sobre trastornos pulmonares poco frecuentes, especialistas de Gamow Labs utilizaron Argon para analizar genomas anonimizados de recién nacidos. En uno de los casos, el modelo identificó una alteración cromosómica que las herramientas convencionales no habían detectado durante años. El resultado corresponde a un caso de investigación y no significa que Argon esté validado para diagnosticar enfermedades en la práctica clínica.
Google también reportó avances en el diseño de enzimas: con ayuda del modelo, investigadores desarrollaron cinco diseños nuevos que luego fueron evaluados en laboratorio. Las pruebas confirmaron actividad catalítica en los cinco, un resultado que podría servir como punto de partida para nuevos trabajos en fabricación biológica, química sostenible y desarrollo de medicamentos.
La investigación sobre fusión nuclear es otra de las áreas en las que se ha utilizado Argon. En colaboración con Matt Landreman, profesor de la Universidad de Maryland, un equipo de Google identificó nuevos casos matemáticos que pueden servir para evaluar simulaciones de estelaradores, dispositivos estudiados para producir energía mediante fusión. El trabajo aporta herramientas para estudiar estos sistemas, pero no significa que se haya conseguido generar energía de fusión comercial.
Del análisis de un video al entrenamiento de un robot
Las pruebas de Argon también abarcan la robótica, donde Google exploró cómo convertir una grabación en instrucciones para una máquina. El modelo analizó un video de una persona jugando cornhole —una actividad que consiste en lanzar pequeñas bolsas hacia una plataforma con un agujero—, calculó los movimientos corporales necesarios para reproducir la acción y desarrolló una simulación antes de trasladar las instrucciones al robot humanoide Apollo, creado por Apptronik.
Según la compañía, Apollo consiguió realizar siete lanzamientos consecutivos durante la prueba. Este procedimiento, que conecta el análisis visual con la simulación y la ejecución física, podría reducir el tiempo de preparación de movimientos robóticos, aunque el resultado corresponde a una demostración concreta.
Detección de vulnerabilidades y protección de datos
Detección de vulnerabilidades y protección de datos
En ciberseguridad, Google destaca el uso de Argon para identificar fallas informáticas que podrían comprometer información sensible. La empresa Wiz utilizó el modelo en trabajos relacionados con la seguridad de sistemas gubernamentales y sanitarios. Entre los casos descritos figura una vulnerabilidad que podía exponer una clave maestra y permitir el acceso de administrador a un sistema de salud, con el riesgo de comprometer cientos de miles de registros médicos privados.
Google señala que el modelo incorpora medidas para detectar intentos de manipulación y reducir las respuestas a solicitudes peligrosas. Estas protecciones buscan limitar el uso indebido de la inteligencia artificial, aunque no eliminan por completo los riesgos de seguridad.
Disponibilidad y precio de Gemini 4 Argon
Los desarrolladores pueden utilizar Argon mediante la API de Gemini, con un precio introductorio de 2 dólares por cada millón de tokens de entrada y 10 dólares por cada millón de tokens de salida. Los tokens de entrada almacenados en caché tienen un descuento del 95 %. Las empresas también pueden acceder al modelo mediante los servicios empresariales de Google, mientras que los suscriptores de los planes Google AI Ultra y Pro pueden utilizarlo desde la aplicación Gemini y el Modo IA de la Búsqueda, según las condiciones de cada servicio.
Además, científicos e investigadores pueden solicitar seis meses de acceso gratuito al nivel más alto de Antigravity, sujeto a los requisitos de elegibilidad, la disponibilidad y el proceso de selección. Con Argon, Google inicia la familia Gemini 4 con un modelo orientado a tareas que abarcan desde el desarrollo de software hasta la investigación científica y la robótica.
Publicado: 14/10/2026