Google ha annunciato Gemini 4 Argon, il nuovo modello di punta della famiglia Gemini, pensato per gestire compiti di ragionamento complessi e di lunga durata. Il modello punta a offrire prestazioni elevate in ambiti come programmazione, lavoro di conoscenza, sicurezza informatica e creatività, inaugurando anche un cambio nella nomenclatura rispetto ai precedenti Gemini 3.5 Pro e Gemini 3.8 Flash.
Fino a un milione di token in output
La novità più rilevante di Gemini 4 Argon riguarda la capacità di output, che sale fino a un milione di token rispetto ai 64.000 della generazione precedente. Secondo Google, questo consente di gestire ragionamenti molto lunghi e grandi quantità di codice generato in un’unica elaborazione, affrontando problemi complessi con maggiore profondità. Anche le capacità multimodali risultano potenziate rispetto al passato.
Benchmark da record su coding e automazione
Sul fronte dei benchmark, Google dichiara un punteggio del 77,9% su DeepSWE v1.1, test che valuta le capacità di ingegneria del software, superando Claude Opus 5.5 (74,2%) e GPT-6 Astra (74,1%) secondo i dati diffusi dall’azienda. Il modello ha inoltre ottenuto il 51,3% su AutomationBench, risultando il migliore nell’esecuzione end-to-end di attività aziendali, e il 91,7% su LVBench, il test dedicato alla comprensione di video di lunga durata.
- DeepSWE v1.1: 77,9%
- AutomationBench: 51,3% (primo posto)
- LVBench: 91,7%
- CWE-bench v1 (sicurezza): 68%
Grande attenzione alla sicurezza informatica
Gemini 4 Argon punta molto anche sulla cybersecurity, con un netto miglioramento rispetto al precedente Gemini 3.8 Flash Cyber: sul test CWE-bench v1, dedicato all’individuazione e correzione di vulnerabilità, il modello raggiunge il 68%, allineandosi ai migliori risultati del settore. Proprio per il rischio di un uso improprio di queste capacità, Google ha introdotto misure di sicurezza aggiuntive, rendendo per ora il modello disponibile solo a tester selezionati e professionisti della sicurezza, anche attraverso il programma Fairwind Program di Google DeepMind.
Già in uso interno su larga scala
Google afferma che migliaia di dipendenti utilizzano già Gemini 4 Argon internamente per programmazione, ricerca e scrittura. Tra gli esempi citati figura l’ottimizzazione della memoria nei data center, con un risparmio stimato tra 300 TiB e oltre 1 PiB, oltre alla migrazione di ampie porzioni di codice da C/C++ a Rust, incluso il kernel Zircon di Fuchsia OS. Nel caso del decoder video libgav1, la riscrittura in Rust ha permesso di raddoppiare quasi tre volte la velocità di elaborazione mantenendo lo stesso output video.
Disponibilità e prezzi
Gemini 4 Argon sarà reso disponibile gradualmente, inizialmente per gli abbonati a Google AI Ultra e per gli utenti a pagamento delle API. Durante il periodo di lancio, il prezzo dell’API sarà di 2 dollari per milione di token in input e 10 dollari per milione in output, con uno sconto del 95% sui token in cache; al termine del periodo promozionale, i prezzi saliranno rispettivamente a 4 e 20 dollari per milione di token.
