Google ha annunciato la disponibilità estesa di Gemini 4 Argon, il proprio modello multimodale di punta, precedentemente accessibile soltanto a un gruppo selezionato di utilizzatori. Presentato inizialmente il 30 settembre, il modello era stato distribuito in forma limitata ai professionisti della sicurezza informatica autorizzati attraverso il programma Fairwind, mentre proseguivano le verifiche di sicurezza e le procedure volontarie di accesso anticipato riservate alle autorità statunitensi. Con il nuovo rilascio, Gemini 4 Argon diventa utilizzabile attraverso la Gemini API a pagamento, Google AI Studio, l’ambiente di sviluppo agentico Antigravity e gli abbonamenti Gemini Enterprise idonei. Gli utenti Google AI Pro e Ultra possono accedere al modello anche attraverso l’applicazione Gemini e AI Mode in Google Search, mentre l’utilizzo di Argon in Antigravity da parte degli abbonati individuali richiede il piano Ultra. Google propone il sistema per attività complesse di ingegneria software, analisi finanziaria, elaborazione giuridica, cybersecurity, ricerca scientifica e sviluppo di applicazioni che combinano elaborazione multimodale e utilizzo autonomo di strumenti.
Il rilascio commerciale prevede una tariffazione promozionale di 2 dollari per milione di token in ingresso e 10 dollari per milione di token in uscita, applicabile fino al 30 novembre 2026. Gli input recuperati dalla cache beneficiano di uno sconto del 95%, corrispondente a 0,10 dollari per milione di token. Dal 1° dicembre le tariffe standard raddoppieranno, passando rispettivamente a 4 e 20 dollari per milione di token. Durante il periodo introduttivo, i prezzi risultano allineati a quelli indicati per Claude Sonnet 5.5 e GPT-6.1 Sol, mentre si collocano alla metà delle tariffe di Claude Opus 5.5 e a un quinto di quelle di GPT-6 Astra. I prezzi riguardano i token elaborati tramite API e non comprendono gli eventuali costi aggiuntivi degli strumenti e dei servizi utilizzati. Google ha inoltre precisato le caratteristiche del budget di elaborazione esteso: Argon supporta un limite unificato fino a un milione di token di input e output attraverso uno specifico protocollo di continuazione, destinato alle elaborazioni particolarmente lunghe. La formulazione aggiornata differisce dall’indicazione iniziale di un milione di token in uscita e non chiarisce ancora quale sia la dimensione massima ottenibile in una singola risposta senza interruzioni. La funzionalità estesa richiede configurazioni API dedicate e non corrisponde necessariamente ai limiti disponibili nell’applicazione Gemini.
Google ha accompagnato il rilascio con risultati relativi all’utilizzo interno del modello nei processi di sviluppo software. Oltre 100.000 dipendenti utilizzano mensilmente Gemini 4 Argon attraverso una versione aziendale di Antigravity e, nell’arco di quattro settimane, i gruppi di ingegneria hanno registrato un incremento del 35% delle submission di codice realizzate tramite agenti, accompagnato da una riduzione del 30% dei rollback successivi. Fra gli interventi descritti figura la riorganizzazione di una directory storica contenente circa sei milioni di righe di codice relative alle funzionalità di Chrome, all’interno della base Chromium composta complessivamente da circa quaranta milioni di righe. Il modello ha contribuito a separare la logica fondamentale di gestione delle pagine dalle componenti specifiche delle funzionalità del browser, attraverso modifiche che hanno interessato centinaia di file. Secondo Google, un lavoro inizialmente stimato in diversi mesi è stato completato in alcune settimane. La ristrutturazione dovrebbe consentire in futuro di spostare le pagine fra schede, pannelli laterali e finestre mobili senza doverle ricaricare, eliminando al contempo alcune condizioni responsabili di arresti anomali.
Un secondo intervento ha riguardato Agent Development Kit, il framework Python open source utilizzato per sviluppare agenti AI. Dopo aver ricevuto un obiettivo sintetico e le istruzioni operative del gruppo di sviluppo, Argon ha analizzato autonomamente il codice durante una sessione notturna, individuando modifiche che, secondo le misurazioni comunicate da Google, hanno ridotto del 40% il tempo necessario alla preparazione in memoria delle sessioni di lunga durata e accelerato del 21% le importazioni iniziali a freddo. Gli interventi sono stati integrati nella versione pubblica del framework. In un’altra attività, il modello ha ottimizzato l’inferenza di Gemma 4 E2B su una GPU NVIDIA A100, portando il throughput da circa 37.900 a oltre 108.000 token al secondo senza modificare l’output prodotto. Argon è stato inoltre utilizzato per esaminare 134 segnalazioni software datate, identificandone 97 come obsolete o duplicate in meno di tre ore mediante analisi della cronologia dei commit e della telemetria degli ambienti produttivi. I risultati descrivono verifiche interne di Google e non costituiscono misurazioni indipendenti riprodotte su infrastrutture di terze parti.
Le valutazioni esterne mostrano risultati differenti a seconda delle attività esaminate. Al 12 ottobre, Gemini 4 Argon occupava la prima posizione nel Vals Index ponderato sul prodotto interno lordo, con un punteggio del 68,90%, superiore al 67,04% di Claude Sonnet 5.5 e al 66,97% di Claude Opus 5.5. Nel benchmark Finance Agent v2 raggiungeva il 65,40%, collocandosi nuovamente al primo posto. Nelle precedenti misurazioni comunicate da Google, Argon aveva ottenuto il 19,6% nell’Harvey Legal Agent Benchmark, rispetto al 5,4% di GPT-6 Astra e al 3,8% di Claude Opus 5.5. In Zapier AutomationBench, dedicato all’esecuzione di processi aziendali articolati in più passaggi, aveva raggiunto il 51,3%, contro il 42,5% di Opus 5.5 e il 41,4% di Astra. Nel benchmark DeepSWE v1.1, relativo a interventi software prolungati, il risultato era del 77,9%, rispetto al 74,2% di Opus e al 74,1% di Astra. La situazione risultava diversa in Terminal-Bench 4.0, dove Claude Opus 5.5 raggiungeva il 66,4% e Argon si fermava al 57,4%.
Nell’Artificial Analysis Intelligence Index, aggiornato al 13 ottobre, Argon ha registrato 53 punti, equivalenti a quelli di GPT-6 Astra e Claude Fable 5.1. Il modello si collocava al di sotto di Claude Opus 5.5, con 58 punti, e di Claude Sonnet 5.5 e Meta Muse Wonder Full, entrambi a 56. La valutazione di Sam Witteveen, amministratore delegato e cofondatore di Red Dragon AI, ha evidenziato capacità particolarmente interessanti nella generazione di applicazioni che combinano elaborazione visuale, programmazione e produzione multimediale. In una dimostrazione, Argon ha realizzato un’applicazione musicale utilizzabile dal browser e ispirata al software ReBirth di Propellerheads, generando un’interfaccia interattiva e codice funzionante per sintetizzatori, drum machine, filtri e sequencer. Sono state inoltre considerate attività basate su Blender, ambienti tridimensionali e visualizzazioni interattive, nelle quali il modello deve produrre codice, generare un risultato, esaminarlo e introdurre modifiche successive. Witteveen ha tuttavia distinto le capacità del modello da quelle dell’ambiente Antigravity, che nelle sue prove non ha ancora raggiunto l’efficacia operativa attribuita a strumenti di sviluppo come Claude Code e Codex.
Per la cybersecurity, Google ha comunicato che Wiz ha utilizzato Argon nell’iniziativa Scan for Good per individuare e contribuire alla correzione di una vulnerabilità grave in un software sanitario, attraverso la quale risultava esposta una chiave principale potenzialmente utilizzabile per ottenere privilegi amministrativi e compromettere informazioni sensibili dei pazienti. Il programma Fairwind viene contemporaneamente ampliato a centinaia di altri partner autorizzati, con accesso a configurazioni del modello che prevedono limitazioni differenti per attività difensive approvate. Nelle prove Gray Swan Indirect Prompt Injection, Google dichiara un tasso di successo degli attacchi dello 0,7% su quindici tentativi adattivi, mentre nei test di programmazione il ricorso a scorciatoie operative non autorizzate risulta ridotto al 2%. Il modello è stato addestrato anche a rispettare i confini dei sistemi e a interrompere l’esecuzione prima di operazioni irreversibili che richiedono ulteriori autorizzazioni.
Le applicazioni scientifiche comprendono il supporto a calcoli di informatica quantistica, l’ottimizzazione di programmi per la modellazione molecolare e la progettazione di cinque enzimi la cui attività catalitica è stata successivamente verificata sperimentalmente. Nell’ambito della robotica, Argon ha ottenuto l’87% nell’Embodied Reasoning Question Answering, benchmark dedicato alla comprensione spaziale e fisica. In una dimostrazione, il modello ha analizzato il video di una persona impegnata nel gioco del cornhole, elaborato il codice di una simulazione e prodotto una sequenza di movimenti trasferita al robot umanoide Apollo di Apptronik, che secondo Google ha eseguito sette lanci consecutivi riusciti. Un’altra prova ha mostrato la creazione di un ambiente simulato per attività robotiche partendo da uno schizzo disegnato a mano. La distribuzione di Argon comprende anche Android Studio e Firebase AI Logic, mentre l’app Gemini introduce attività persistenti che possono continuare durante l’assenza dell’utente e collegamenti con oltre quaranta applicazioni esterne. Google non ha comunicato una data di rilascio per ulteriori modelli della famiglia Gemini 4, sebbene siano emerse informazioni su sperimentazioni interne identificate con i nomi in codice Barium e Carbon.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)