Google anuncia Gemini 4 con capacidades mejoradas en flujos de trabajo, código y defensa

Google ha presentado oficialmente Gemini 4 Argon,su nuevo modelo de Inteligencia Artificial (IA) de frontera,con el cual promete avances significativos en capacidades de razonamiento profundo y ejecución de tareas complejas de largo alcance. El lanzamiento representa la primera actualización importante del modelo insignia de la compañía desde febrero.

La compañía afirma que su nuevo modelo está siendo actualmente utilizado por miles de empleados de Google en sus flujos de trabajo diarios. Google presume que los agentes de Argon identificaron y aplicaron optimizaciones que liberaron más de 300 tebibytes (TiB) de memoria en sus Centros de Datos,con ahorros totales estimados entre 500 TiB y 1 PiB.

En computación cuántica,el modelo ayudó a optimizar recursos de espacio-tiempo de subrutinas críticas,superando la línea base publicada en un 40% en cuestión de minutos. Argon también está facilitando migraciones masivas de código C/C++ a Rust, incluyendo más de 800,000 líneas para el kernel Fuchsia Zircon.

Rendimiento líder en múltiples dominios

Según Google,Argon establece nuevos estándares de rendimiento en diversas áreas críticas. En codificación de software,el modelo alcanza un 77.9% en DeepSWE v1.1,que mide el desempeño en tareas reales de ingeniería de software de largo alcance. Además,lidera el Vals Index,que evalúa el impacto económico en finanzas,codificación,trabajo legal y fiscal,ponderado por contribución al PIB estadounidense.

En el ámbito empresarial,Argon ocupa el primer lugar en AutomationBench de Zapier con una puntuación de 51.3%,demostrando su capacidad para ejecutar funciones empresariales de principio a fin. Para comprensión de video largo,el modelo alcanza un estado del arte de 91.7% en LVBench.

Para soportar casos de uso más complejos y extensos,Google ha ampliado significativamente el límite de tokens de salida del modelo a 1 millón de tokens,un récord en la industria que representa un aumento desde los 64,000 tokens anteriores. Esta expansión permite al modelo generar respuestas más profundas y resolver problemas complejos en una sola trayectoria.

Liderazgo en ciberseguridad defensiva

Gemini 4 Argon ha sido entrenado específicamente para sobresalir en defensa cibernética,con capacidad para encontrar,validar y parchear vulnerabilidades de software de forma autónoma. En CWE-bench v1,que evalúa la capacidad de remediar vulnerabilidades de seguridad,Argon empata en el primer lugar con una puntuación del 68%.

Para defensores cibernéticos de confianza,Google liberará Argon sin las barreras de protección cibernética habituales,permitiéndoles aprovechar sus capacidades defensivas completas de nivel frontera. Wiz ya está utilizando el modelo para defensa cibernética a través de su iniciativa Scan for Good,mediante el cual descubrió una vulnerabilidad crítica en software de salud utilizado por hospitales en todo el mundo.

Lanzamiento gradual con enfoque en seguridad

Al considerar las capacidades de frontera del modelo,Gemini 4 Argon está siendo implementado inicialmente a través del Programa Fairwind de Google,con acceso limitado a un grupo selecto de defensores cibernéticos de confianza y equipos internos de la compañía. Google ha adoptado un enfoque de lanzamiento por fases debido a las capacidades de nivel frontera del modelo,lo que incluye una participación activa en el proceso voluntario del gobierno de los EE. UU. para el acceso a modelos antes de su lanzamiento.

La compañía planea expandir gradualmente el acceso,comenzando con clientes de API de pago y suscriptores de Google AI Ultra,aunque no se ha anunciado una fecha pública de disponibilidad general.

Antes del lanzamiento general,Google continúa fortaleciendo las salvaguardas críticas en cuatro áreas principales: defensa contra uso indebido en ataques cibernéticos o CBRN,resistencia contra ataques de inyección de prompts,monitoreo de activaciones internas del modelo,y entrenamiento adversarial. Google afirma que Argon lidera en robustez contra inyección de prompts en el benchmark IPI de Gray Swan.

Disponibilidad

Google ha establecido un precio introductorio 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 descuento del 95%.