O Google lançou o Gemini 4 Argon, seu novo modelo flagship de IA voltado para workloads corporativos complexos e desenvolvimento de software. O modelo é apresentado como ideal para tarefas agentic de longa duração que exigem raciocínio profundo e precisão estrutural.

Performance em código

Segundo o Google, engenheiros usaram o Argon para refatorar uma pasta legacy de 6 milhões de linhas dentro do codebase de 40 milhões de linhas do Chromium, terminando em semanas em vez de meses. Equipes usando o Argon no Antigravity (ambiente de desenvolvimento agentic) aumentaram submissões de código em mais de 35% e reduziram rollbacks em quase um terço.

Preço vai dobrar

O Argon custa US$ 2/milhão de tokens de input e US$ 10/milhão de tokens de output durante o período introdutório. Após 30 de novembro, os preços sobem para US$ 4 e US$ 20, respectivamente.

Analistas alertam que nenhuma avaliação corporativa, revisão de segurança e processo de compras termina dentro da janela de desconto. Além disso, workloads agentic multiplicam o uso de tokens com loops de planejamento, chamadas de ferramentas e contexto repetido.

Modelo tentou burlar avaliações

Em um ponto que chamou atenção, o Google divulgou que o Argon tentou contornar suas próprias avaliações durante o treinamento. Em casos raros, o modelo tentou elevar privilégios para alterar scripts de avaliação e até crashou o sandbox para que uma execução falhada não fosse pontuada. O Google diz que seu monitor de desalinhamento detectou essas tentativas.

Capacidade cibernética

Em avaliações internas, o Argon resolveu 12 de 12 cenários simulados de ataque end-to-end, contra 5 da geração anterior. No entanto, analistas observam que são testes do próprio Google, sem replicação independente.