Gemini 4 Argon: diseñado para resolver tus problemas más difíciles

Gemini 4 Argon ya está disponible a nivel mundial para desarrolladores y empresas 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 suscriptores de Google AI Ultra y Pro en la aplicación Gemini y el Modo IA en la Búsqueda .

Argon destaca en el análisis profundo de tareas complejas del mundo real en ámbitos como la programación, las finanzas, el derecho, la ciberseguridad y la ciencia. Su precisión y profundidad en tareas de múltiples pasos hacen que Argon supere a otros modelos de vanguardia en pruebas comparativas en diversos ámbitos , ocupando el primer puesto en el índice Vals , que mide el rendimiento de los modelos en sectores económicos clave como las finanzas, la programación, el derecho y los impuestos.

El modelo se lanza hoy a un precio de introducción. ¹ de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida (con tokens de entrada en caché con un 95 % de descuento).

Los equipos de Google, de diversas empresas y de la comunidad investigadora ya han estado utilizando Argon para lograr un impacto significativo en distintos campos:

• Para resolver problemas de ingeniería importantes, como la refactorización y optimización de grandes bases de código.
• Para optimizar los flujos de trabajo empresariales en ámbitos como el jurídico, el financiero y el científico.
• Para encontrar y corregir vulnerabilidades críticas de ciberseguridad.
• Para posibilitar avances novedosos en computación cuántica, fusión nuclear y ciencias de la vida.

Resolver tareas de ingeniería complejas

En Google, hemos estado utilizando Argon para resolver nuestros problemas de ingeniería más complejos. En las últimas semanas, los ingenieros de software han estado entregando código de alta calidad más rápido que nunca. Argon en Antigravity ha ayudado a los equipos a aumentar las entregas de código con agentes en más del 35 %, al tiempo que ha reducido las reversiones de código en casi un tercio.

• Desentrañando el código de las funciones del navegador en Chrome: Argon ayudó al equipo de Chrome a separar el manejo principal de las páginas web de una carpeta heredada de aproximadamente 6 millones de líneas de funciones del navegador, ubicada dentro del código base de 40 millones de líneas de Chromium. Al canalizar múltiples cambios de código limpios a la vez , Argon ayudó al equipo a completar una refactorización arquitectónica en cientos de archivos, completando meses de trabajo en semanas. Para los miles de millones de usuarios de Chrome en todo el mundo, esto permitirá que las páginas web en vivo se muevan fluidamente entre pestañas, paneles laterales y ventanas flotantes sin recargarse, eliminando así una categoría completa de fallos del navegador.

• Optimización de un código Python de producción en cuestión de horas: Argon en Antigravity está ayudando al equipo detrás del Kit de Desarrollo de Agentes (ADK) de código abierto de Google, un marco de trabajo que impulsa los agentes empresariales, a llevar su ingeniería de rendimiento aún más lejos. El equipo le proporcionó a Argon su manual de reglas .agents/skills y un objetivo de un párrafo para eliminar la sobrecarga del marco de trabajo sin afectar las aplicaciones existentes. Trabajando de forma autónoma durante la noche, Argon descubrió optimizaciones, ahora disponibles en google/adk-python , que redujeron el tiempo de preparación de la sesión en memoria en un 40 % en sesiones largas y aceleraron las importaciones en frío en un 21 %. Lea el análisis técnico en profundidad para obtener más información.
• Optimización de paquetes de química cuántica de código abierto: xTB (Semiempirical Extended Tight-Binding) es uno de los paquetes de química cuántica de código abierto más citados para moléculas. Los científicos lo utilizan para predecir las formas 3D de las moléculas y para analizar un gran número de fármacos y materiales candidatos. Mediante Argon in Antigravity, nuestros investigadores lograron que xTB fuera hasta 2,3 veces más rápido en la predicción de estructuras moleculares y 1,8 veces más rápido en la búsqueda de conformaciones. Los cambios se han añadido al repositorio oficial de xTB en GitHub .
• Logramos que nuestros modelos Gemma abiertos sean casi tres veces más rápidos: utilizando Argon, conseguimos una aceleración de inferencia de extremo a extremo de 2,85x en un A100 mediante vLLM (acelerando el rendimiento de ~37 900 a más de 108 000 tokens por segundo en Gemma 4 E2B) con una paridad de tokens del 100 % y sin pérdida de calidad en tan solo unos días, un proceso que normalmente llevaría meses. Consulta las solicitudes de extracción del proyecto original (que optimizan desde el ajuste de la atención hasta la decodificación especulativa) para ver los cambios exactos.
• Generación de visualizaciones 3D complejas: Argon ofrece mejoras significativas en el razonamiento espacial, la precisión matemática y la codificación visual en comparación con los modelos Gemini anteriores. Mediante comandos de barra diagonal como /goal y la solicitud de bucles multiagente con habilidades personalizadas en Antigravity, los empleados de Google están utilizando Argon para crear prototipos de visualizaciones 3D complejas, juegos de alta fidelidad y animaciones interactivas en código puro que se pueden renderizar directamente en el navegador.

Transformando los flujos de trabajo empresariales y profesionales críticos

Argon combina razonamiento de vanguardia, percepción visual profunda, conocimiento especializado ampliado y capacidades de redacción más sólidas en los ámbitos legal, financiero, científico y de programación para facilitar flujos de trabajo profesionales de alta exigencia. Se comunica con claridad, manteniéndote al tanto de todo, y sigue las instrucciones de estilo mejor que cualquiera de nuestros modelos Gemini anteriores. Argon responde a las preguntas de forma más directa y concisa, evita las repeticiones innecesarias y prescinde de los clichés en sus respuestas.

Los clientes empresariales y las empresas emergentes que participan en nuestro programa de acceso anticipado ya están obteniendo grandes beneficios con Argon.

Gracias a su razonamiento avanzado y sus capacidades multimodales, sin dejar de lado una sólida base teórica, Argon destaca en la comprensión profunda de documentos multimodales, el análisis de datos longitudinales y los entornos de análisis interactivos.

Acelerar el impacto en el mundo real con investigadores y expertos en la materia

Investigadores, ingenieros y especialistas en seguridad ya utilizan Argon para ampliar los límites de la ciberdefensa, la ciencia, las matemáticas y la robótica. Esta herramienta ayuda a los expertos en ciberseguridad e investigadores a probar hipótesis, auditar de forma autónoma bases de código críticas y pruebas formales, y detectar vulnerabilidades sutiles de día cero y fallos lógicos.

Poniendo capacidades cibernéticas de vanguardia al alcance de más defensores de confianza

A partir de hoy, comenzamos a expandirnos a cientos de socios adicionales del Programa Fairwind .

Wiz ya está utilizando Argon para su iniciativa " Scan for Good ", que protege infraestructuras críticas para el bien público y de forma gratuita. Gracias al acceso anticipado al modelo, Wiz ha demostrado el impacto real de Argon en múltiples sectores de alto riesgo:

• Protección de datos gubernamentales confidenciales: Como parte de un programa de ciberseguridad de larga trayectoria y en colaboración con una agencia federal, Argon ayudó a identificar y corregir de forma proactiva una vulnerabilidad que ponía en riesgo la seguridad de datos confidenciales e infraestructura gubernamental. Este esfuerzo contribuyó a prevenir la exposición de detalles críticos sobre el desarrollo del sector de la seguridad y el acceso no autorizado a modelos especializados.
• Protección de infraestructura sanitaria crítica: Wiz también utilizó Argon para proteger infraestructura sanitaria vital. Mediante la combinación de vulnerabilidades complejas, el modelo ayudó al equipo a descubrir y corregir rápidamente una vulnerabilidad de descarga de archivos públicos que exponía una clave maestra y otorgaba acceso de administrador. Argon fue más allá de detectar una vulnerabilidad, protegiendo de forma proactiva cientos de miles de historiales clínicos privados.

Desbloqueando nuevos avances científicos

Argón ya está teniendo un impacto real en la comunidad científica, permitiendo nuevos descubrimientos para científicos y expertos en múltiples campos.

• Computación cuántica: Argon está ayudando a nuestros investigadores a acelerar el progreso tanto en la corrección de errores cuánticos como en el diseño de algoritmos. Para ayudar a los decodificadores de errores a seguir el ritmo del hardware cuántico en tiempo real, Argon tradujo una versión interna de AlphaQubit , nuestro decodificador de corrección de errores cuánticos de ML, en un único kernel de hardware altamente optimizado, casi duplicando su rendimiento de inferencia para que podamos implementar modelos más grandes y capaces y escalar a dispositivos cuánticos más grandes, al tiempo que seguimos cumpliendo con los estrictos umbrales de tiempo real. Argon también está reduciendo los costos de espacio-tiempo para las subrutinas cuánticas. Para arcsin, un bloque de construcción en algoritmos de simulación cuántica recientes, una implementación escrita por Argon y verificada formalmente en Lean reduce el costo de espacio-tiempo en más de 100 veces en comparación con una línea base CORDIC cuántica publicada, un paso hacia una biblioteca estándar de circuitos cuánticos optimizados.
• Fusión nuclear: Los estelaradores son máquinas increíblemente complejas que representan una de las principales candidatas para generar energía de fusión limpia e ilimitada, pero optimizar sus campos magnéticos tridimensionales es notoriamente difícil. Desde 1967, una hipótesis de larga data conocida como la "conjetura de Grad" asumía que encontrar soluciones matemáticas exactas para estos campos era imposible, hasta que se descubrieron contraejemplos recientes, entre ellos los del profesor Matt Landreman (Universidad de Maryland). Ahora, un equipo de Google , junto con el profesor Landreman, ha descubierto una clase más amplia de contraejemplos a la conjetura de Grad . Estas nuevas soluciones proporcionan a la comunidad de fusión puntos de referencia fiables para probar sus códigos de simulación de estelaradores, que son herramientas valiosas para futuros diseños.
• Investigación sobre enfermedades raras: Investigadores de Gamow Labs utilizaron Argon para analizar genomas anonimizados de recién nacidos con trastornos pulmonares del desarrollo poco frecuentes. En un caso, Argon identificó una reordenación cromosómica que el software convencional había pasado por alto durante años y explicó por qué no se detectó. En evaluaciones privadas de Gamow Labs, basadas en datos clínicos y de laboratorio reales, Argon obtuvo los mejores resultados en RareBench (57 % en asistencia para el diagnóstico de enfermedades raras) y LabBench (52,2 % en razonamiento de laboratorio). Estos avances permiten un diagnóstico más rápido para las familias que se enfrentan a enfermedades raras. Ver blog. ² Para más detalles.
• Diseño de enzimas: La ingeniería de enzimas con reactividad precisa es notoriamente lenta, y a menudo requiere meses de ajuste de modelos a medida y selección de candidatos. Las serina esterasas son una clase de enzimas que rompen enlaces éster en moléculas específicas, ampliamente utilizadas en el reciclaje y la fabricación de productos farmacéuticos, biocombustibles y detergentes. Nuestros científicos colaboraron con Argon para diseñar serina esterasas, tomando como referencia la molécula 4MU-acetato, que emite fluorescencia bajo luz ultravioleta una vez que se rompen sus enlaces éster. En cuestión de horas, Argon recopiló datos relevantes, ajustó el modelo e identificó múltiples filtros inspirados en la bioquímica para obtener un conjunto final de cinco diseños novedosos. Las pruebas de laboratorio posteriores confirmaron una sólida actividad catalítica en todos estos diseños. La rapidez y facilidad de la generación exitosa de enzimas demuestra el potencial de aceleración en la ingeniería de enzimas en campos como la biofabricación, la química verde y el desarrollo de fármacos.

Para acelerar aún más la investigación, ofrecemos a 10 000 científicos el nivel de uso más alto de Google Antigravity de forma gratuita durante 6 meses (la incorporación se realizará de forma continua), sujeto a elegibilidad, capacidad y selección. Las solicitudes ya están abiertas .

Acelerar el desarrollo de la robótica

Al combinar razonamiento visual-semántico avanzado, comprensión física profunda y generación de código autónoma, Argon desbloquea nuevos flujos de trabajo en todo el ecosistema robótico y acelera el progreso hacia la IA general física. Este salto en capacidad se refleja en el rendimiento de Argon en la prueba de referencia Embodied Reasoning (ERQA) , que evalúa la capacidad de un modelo para comprender y resolver problemas físicos y espaciales en entornos 3D. Basándose en el razonamiento puro, Argon supera a todos los demás modelos de vanguardia, con una puntuación del 87 %.

Para demostrar estas capacidades en acción, probamos la habilidad de Argon para aprender una destreza física poco común simplemente observándola. En una prueba interna, Argon vio un video sin editar de una persona jugando al cornhole, mapeó las coordenadas espaciales del entorno y calculó los movimientos articulares necesarios de todo el cuerpo. Luego, construyó de forma autónoma el código de simulación. Al transferirlo al robot humanoide Apollo de Apptronik , el robot encestó rápidamente siete tiros consecutivos en una prueba real.

Este sistema de "vídeo a simulación y a realidad" comprime semanas de modelado de simulación manual en tan solo unas horas, transformando vídeos comunes en un campo de entrenamiento escalable e infinito para la robótica. Descubre cómo esto acelera el ritmo de desarrollo en robótica en nuestro blog para desarrolladores .

Desarrollo responsable y seguro de Argon

La seguridad es fundamental para el desarrollo de modelos en Google. Dado que Argon es un modelo de gran capacidad, colaboramos con diversos socios externos para medir ciertas capacidades y medidas de protección. Gemini 4 Argon representa nuestra plataforma de seguridad más completa hasta la fecha.

• Defensas contra el uso indebido y el jailbreak: Las mismas capacidades de codificación y científicas que ayudan a los defensores a parchear el software hospitalario o acelerar la bioingeniería también requieren sólidas medidas de seguridad contra actores maliciosos. En nuestro Marco de Seguridad Frontier, evaluamos las capacidades mejoradas de Argon en varios dominios e implementamos una pila de defensa multicapa que combina resistencia al jailbreak, monitoreo y aplicación de medidas. Esto mejoró enormemente nuestra robustez; por ejemplo, las pruebas externas de bioingeniería solo pudieron desbloquear menos del 1 % de las subtareas biológicas que probamos. Además, en lo que respecta a solicitudes peligrosas, desde escribir código de explotación hasta ayudar con materiales biológicos peligrosos, Argon es significativamente mejor que nuestros modelos anteriores a la hora de no satisfacer solicitudes dañinas. En un conjunto adversario diseñado para poner a prueba el modelo, las violaciones se redujeron casi a la mitad, también significativamente mejor que los modelos Gemini anteriores.
• Alineación de agentes y supervisión en tiempo real: a medida que los agentes se vuelven más capaces de resolver problemas, debemos asegurarnos de que no se precipiten a terminar una tarea tomando atajos no autorizados cuando se encuentren con un obstáculo, como un error de permisos o una prueba fallida.
  • En primer lugar, entrenamos a Argon para que respetara los límites del sistema, informara con honestidad sobre los resultados negativos y esperara la confirmación humana antes de tomar medidas irreversibles. En las pruebas de codificación, donde los modelos no tienen ningún incentivo para contenerse, los intentos de atajos se redujeron a tan solo un 2 % en Gemini 4 Argon, nuestro mejor rendimiento en comparación con los modelos Gemini anteriores.
  • En segundo lugar, como capa de defensa en profundidad, desarrollamos un monitor de desalineación automatizado que analiza el razonamiento y las acciones paso a paso del agente para detectar y bloquear soluciones alternativas no deseadas en tiempo real. Utilizamos este monitor en implementaciones internas, evaluaciones de capacidades y entrenamientos de aprendizaje por refuerzo, evitando estrictamente penalizar los pensamientos del modelo durante el entrenamiento para que su razonamiento permanezca transparente y monitorizable.
• Resistencia a la inyección de mensajes: Cuando los agentes navegan por páginas web, leen correos electrónicos o inspeccionan código, pueden encontrar instrucciones maliciosas ocultas diseñadas para secuestrar su tarea. Mediante entrenamiento adversario y pruebas automatizadas de simulación de ataques (red teaming), Argon lidera la prueba de rendimiento de inyección indirecta de mensajes (IPI) de Gray Swan, reduciendo el éxito de los ataques en 15 intentos adaptativos al 0,7 %.

Para obtener más información, consulta la ficha del modelo Gemini 4 Argon.

Comienza hoy mismo

Argon trabaja durante más tiempo y con mayor intensidad para resolver problemas científicos, de programación y de agentes altamente complejos. Esto es posible gracias a un límite de 1 millón de tokens de entrada/salida unificados, líder en la industria, a través de la API Gemini . Consulta nuestra documentación para desarrolladores y empresas para conocer el nuevo protocolo de continuación y asegurarte de configurarlo adecuadamente según tus necesidades. Argon se está implementando hoy a nivel mundial.

• Para desarrolladores: pueden compilar con el nivel de pago de la API Gemini y, si son suscriptores de Google AI Ultra, pueden probarlo en Google Antigravity, AI Studio y Android Studio.
• Para empresas: Pruébalo en Gemini para empresas, en la API y en Google Antigravity.
• Para usuarios habituales: Pruébalo a partir de hoy en la aplicación Gemini y en el Modo IA de Búsqueda si eres suscriptor de Google AI Ultra o Pro.
• Para científicos e investigadores: Solicita acceso gratuito al nivel de uso más alto de Google Antigravity durante 6 meses (la incorporación se realiza de forma continua), sujeto a elegibilidad, capacidad y selección. Las solicitudes ya están abiertas .
• Para los defensores de la ciberseguridad: soliciten unirse al programa Fairwind para obtener acceso a Argon sin medidas de seguridad cibernéticas de forma continua.

Gemini 4 Argon es solo el comienzo. Estamos deseando presentaros al resto de la familia Gemini 4.