Google lanza el modelo de IA Gemini 4 Argon para desarrolladores y empresas

Google ha puesto a disposición globalmente su último modelo de IA de vanguardia, Gemini 4 Argon, para desarrolladores, empresas, científicos y consumidores. El modelo es accesible a través de la API en AI Studio y la plataforma Gemini, así como mediante las suscripciones Google AI Ultra y Pro en la aplicación Gemini y el Modo IA en Búsqueda. Según una publicación en el blog de Koray Kavukcuoglu, SVP de Google DeepMind y Arquitecto Principal de IA en Google, el modelo está diseñado para "trabajo profundo en tareas complejas del mundo real en dominios que incluyen programación, finanzas, derecho, ciberseguridad y ciencia".

Rendimiento y Precios

Google afirma que Gemini 4 Argon ocupa el puesto #1 en el Índice Vals, una prueba que mide el rendimiento del modelo en sectores económicos como finanzas, programación, derecho y trabajo fiscal. El modelo se lanza con un precio introductorio de $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida, con un descuento del 95% para los tokens de entrada en caché.

En pruebas de ingeniería internas, Google reporta que Argon ayudó al equipo de Chrome a completar una refactorización arquitectónica en cientos de archivos en semanas, una tarea que normalmente toma meses. La compañía también afirma que el modelo aumentó las presentaciones de código agente en más del 35% mientras reducía los retrocesos de código en casi un tercio. Además, Google dice que Argon logró una aceleración de inferencia de extremo a extremo de 2.85x en una A100 para sus modelos de código abierto Gemma.

Aplicaciones Industriales y Científicas

Los socios de acceso anticipado han reportado resultados específicos utilizando el modelo. Alex Cabrera, Ingeniero Fundador en Axiom Bio, declaró: "En nuestra Prueba de Agente Científico, Gemini 4 estaba a la vanguardia en la mayoría de las tareas, incluida nuestra más difícil: clasificar el riesgo clínico entre dos medicamentos". Gopal Srinivasan, Líder Global de IA y Datos en Deloitte, señaló que en sus evaluaciones, el modelo "se completó con éxito el 100% de las veces" para tareas de larga duración.

En el campo médico, Brendan Fortuner, SVP de Tecnología en Ambience Healthcare, reportó que Gemini 4 "logró la mayor sensibilidad y especificidad de códigos ICD-10 entre los modelos que evaluamos" en gráficos longitudinales sintéticos complejos. En tecnología legal, Caio Perona, CEO de MinutaIA, dijo que el modelo "superó realmente la clave de respuestas de nuestro experto humano al destacar un detalle legalmente relevante que habíamos pasado por alto" en una evaluación.

Google también destacó avances científicos, incluido el uso de Argon para ayudar a descubrir una clase más amplia de contraejemplos a la "conjetura de Grad" en la investigación de fusión nuclear, junto con el Profesor Matt Landreman de la Universidad de Maryland. En el diseño de enzimas, los científicos de Google reportaron que Argon identificó cinco diseños nuevos para esterasas de serina en cuestión de horas, con pruebas de laboratorio posteriores que confirmaron una actividad catalítica robusta.

Robótica y Razonamiento Físico

Una publicación dedicada en el Blog de Desarrolladores de Google por Kanishka Rao, Ingeniero de Software Principal, detalla las capacidades de Argon en robótica. El modelo obtiene un 87% en la prueba de Razonamiento Encarnado (ERQA), que prueba la capacidad de resolver problemas físicos y espaciales en entornos 3D. Google dice que esta puntuación supera a otros modelos de vanguardia.

La publicación en el blog describe varias aplicaciones, incluyendo:

• Control de Robots: Argon controló un cuadrúpedo Boston Dynamics Spot para aprender a pisar un pedal de un contenedor de basura practicando primero en una simulación MuJoCo.
• Real2Sim: El modelo puede reconstruir gemelos de simulación calibrados físicamente a partir de transmisiones de cámaras de robots o videos humanos.
• Auto-mejora: En una prueba, Argon generó datos de simulación que aumentaron la tasa de éxito de un robot en el mundo real del 56% al 75% y redujeron el tiempo de finalización de 35s a 24s.

Por qué importa

El lanzamiento de Gemini 4 Argon representa una expansión significativa de las capacidades de IA de Google hacia dominios profesionales y científicos de alto riesgo. Al proporcionar métricas específicas sobre la eficiencia en programación, el análisis legal y el descubrimiento científico, Google está posicionando el modelo como una herramienta para el razonamiento complejo y multietapa en lugar de solo la interacción conversacional. La integración de capacidades avanzadas de razonamiento físico también señala un impulso hacia aplicaciones de robótica más autónomas, potencialmente acelerando el desarrollo en campos que requieren manipulación física y simulación precisas.

Fuentes (en inglés)

• blog.google: Gemini 4 Argon is now available for everyone
• developers.googleblog.com: Gemini 4 Argon for Robotics - Google Developers Blog

Traducción con IA del artículo original en inglés, revisada automáticamente para que diga lo mismo que el original. Las fuentes fueron verificadas en inglés.