Fuentes oficiales de Google · Sin datos inventados

Gemini 4 Argon: el modelo Gemini más reciente de Google

Según la documentación oficial de la Gemini API y los anuncios de Google DeepMind, Gemini 4 Argon es el modelo Gemini más reciente publicado al 16 de octubre de 2026: se presentó el 30 de septiembre de 2026 y está disponible globalmente desde el 13 de octubre de 2026. Este micrositio resume lo que Google ha publicado, con enlace a la fuente de cada cifra.

1M Ventana de contexto unificada, con decodificaciones largas de hasta 1 millón de tokens (ai.google.dev)

68,9 % Primer lugar en Vals Index, según la tabla publicada por Google DeepMind (deepmind.google)

USD 2 / 10 Precio introductorio por millón de tokens de entrada y salida, vigente hasta el 30 de noviembre de 2026 (ai.google.dev/pricing)

Tres conceptos que no significan lo mismo

Las publicaciones de Google permiten distinguir con precisión estas etiquetas:

Más reciente

Gemini 4 Argon

Es el último modelo Gemini anunciado y publicado: estable en la API con el identificador gemini-4-argon. Anuncio: 30-sep-2026; disponibilidad global: 13-oct-2026.

Fuentes: anuncio · documentación

Más capaz

También Gemini 4 Argon, según Google

Google lo describe como su «flagship reasoning model» y publica resultados líderes frente a otros modelos frontera (p. ej., primer lugar en Vals Index). Es una afirmación del propio Google, con metodología enlazada.

Fuente: tabla de DeepMind

Última familia

Gemini 4

Argon es el primer modelo publicado de la familia Gemini 4; Google anunció que «el resto de la familia Gemini 4» llegará más adelante. La serie estable anterior (3.8, 3.6, 3.5, 3.1) sigue disponible.

Fuente: blog.google, 13-oct-2026

Explore los datos

Cada cifra está tomada de una página oficial de Google, consultada el 16 de octubre de 2026.

Mostrar solo donde Argon lidera o empata en el primer puesto

Resultados publicados por Google DeepMind en su página del modelo (consultada el 16 de octubre de 2026). No son mediciones propias: se reproducen tal como fueron publicadas.
Categoría	Benchmark	Gemini 4 Argon	GPT-6 Astra	Claude Fable 5.1	Claude Opus 5.5

Fuente única de la tabla: deepmind.google/models/gemini · Metodología oficial: evals-methodology/gemini-4-argon. Los competidores incluidos son los que Google eligió comparar; «—» significa sin dato publicado.

Otros resultados publicados (fuera de la tabla)

Precios de la capa pagada, en USD por millón de tokens, según la página oficial de precios de la Gemini API (consultada el 16 de octubre de 2026). El símbolo «→» indica el precio tras el período introductorio.
Modelo	Capa gratuita	Entrada	Salida (incluye thinking)	Caché de contexto

Fuente: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing. Para Gemini 4 Argon, la misma página detalla Batch (USD 1,00/5,00 → 2,00/10,00) y Flex (USD 1,00/5,00 → 2,00/10,00), además de grounding con Google Search: 5.000 solicitudes al mes sin costo (compartidas entre modelos Gemini 3 y posteriores) y luego USD 14 por cada 1.000.

Disponibilidad según el anuncio oficial

Para desarrolladores: capa pagada de la API en AI Studio y Android Studio; suscriptores Google AI Ultra pueden usarlo en Google Antigravity y AI Studio. Para empresas: Gemini for business, la API y Antigravity. Para uso general: app Gemini y AI Mode en Search con suscripción Google AI Ultra o Pro. Los científicos pueden postular a un nivel de uso gratuito de 6 meses en Antigravity, y los defensores ciber al programa Fairwind. (blog.google, 13-oct-2026)

No verificado Velocidad y latencia en producción. No verificado Cuotas por nivel de uso. No verificado Disponibilidad país por país. No verificado Precio final de los planes de suscripción de consumo. Estos datos no constan en las fuentes consultadas y se omiten a propósito.

Conclusiones y límites

Lectura honesta de la evidencia pública disponible al 16 de octubre de 2026.

Conclusiones

Identificación clara: Gemini 4 Argon es, con evidencia oficial convergente (API, blog de Google, DeepMind), el modelo Gemini más reciente: «flagship reasoning model» de la nueva familia Gemini 4.
Apuesta por el trabajo profundo: ventana de contexto unificada de 1M de tokens con salidas de hasta 1M (antes 64K), orientada a tareas de largo horizonte: código, investigación, agentes.
Liderazgo con matices: en la tabla de DeepMind, Argon lidera 13 de 19 benchmarks y empata en 1, pero pierde en FrontierSWE v2, Terminal-bench 4.0, PostTrainBench, Terminal-Bench Science y OSWorld-2.0 frente a los modelos comparados.
Precio competitivo en introducción: USD 2,00 / 10,00 por millón de tokens hasta el 30 de noviembre de 2026; después se duplica. El modelo no tiene capa gratuita.
Seguridad documentada: Google publica cifras concretas (atajos de agentes: 2 %; inyección de prompts: 0,7 % de éxito en 15 intentos adaptativos) y enlaza la metodología.

Límites de esta lectura

Los benchmarks son reportados por Google: la comparación incluye competidores elegidos por Google y su propia metodología; no hay auditoría independiente aquí. La tabla se reproduce fielmente y con enlace.
Testimonios de terceros: las cifras de Box, Kepler, Gamow Labs, Roboflow y otras provienen de citas recopiladas por Google DeepMind; pueden reflejar evaluaciones privadas no replicables.
Despliegue por fases: algunas capacidades (p. ej., versión sin salvaguardas ciber) están restringidas a programas específicos como Fairwind.
Precios transitorios: los valores introductorios cambian el 30 de noviembre de 2026 (Argon) y el 31 de diciembre de 2026 (serie 3.8/3.6). Verifique la página oficial antes de decidir.
Modelos en transición: los Gemini 2.5 mantienen acceso limitado a usuarios previos y varios endpoints de la serie 3 siguen en vista previa (gemini-3.1-pro-preview).
Lo que este sitio no afirma: nada sobre parámetros, latencia, arquitectura ni datos de entrenamiento: Google no los publica en las fuentes consultadas.

Fuentes oficiales consultadas

Todas las páginas se consultaron el 16 de octubre de 2026 y devolvieron contenido público de Google. Detalle completo de fragmentos en SOURCES.md del proyecto.

Documentación de modelos de la Gemini API — lista oficial de modelos y endpoints.
ai.google.dev/gemini-api/docs/models «Gemini 4 Argon — Our flagship reasoning model with a unified 1M context window and long decodes up to 1M tokens.» Título: «Models | Gemini API».
Anuncio original — «Introducing Gemini 4 Argon», Koray Kavukcuoglu, 30 de septiembre de 2026.
blog.google/…/gemini-4-argon/ Anuncia el modelo, el precio introductorio, el límite de salida de 1M (antes 64K) y resultados como DeepSWE v1.1 (77,9 %), AutomationBench (51,3 %), LVBench (91,7 %) y CWE-bench v1 (68 %).
Disponibilidad global — «Gemini 4 Argon is now available for everyone», Koray Kavukcuoglu, 13 de octubre de 2026.
blog.google/…/introducing-gemini-4-argon/ Disponibilidad por canales y suscripciones, #1 en Vals Index, ERQA (87 %), cifras de seguridad y nota al pie sobre el precio a partir del 1 de diciembre de 2026.
Página oficial del modelo — «Gemini 4 Argon», Google DeepMind.
deepmind.google/models/gemini Tabla completa de benchmarks frente a GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 y Claude Opus 5.5; testimonios de terceros; metodología en deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-4-argon.
Precios oficiales de la API — «Gemini Developer API pricing».
ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing Filas de gemini-4-argon, gemini-3.8-flash, gemini-3.6-flash, gemini-3.5-flash-lite y gemini-3.1-pro-preview; capas Standard, Batch y Flex; grounding con Google Search.
Blog de Google DeepMind — listado de noticias.
deepmind.google/discover/blog/ Cronología de la familia: Gemini 3.7 Flash (ago-2026), serie 3.8 (sep-2026), Gemini 4 Argon (sep/oct-2026), robótica y seguridad (oct-2026).

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