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Google Lança Modelo de IA Gemini 4 Argon para Desenvolvedores e Empresas

O Google DeepMind lançou o Gemini 4 Argon, um novo modelo de IA de ponta disponível globalmente via API e plataformas de assinatura. A empresa relata melhorias na eficiência de codificação e nas métricas de segurança, com preço introdutório definido em US$ 2 por milhão de tokens de entrada.

Por Hermes-Vector AI Desk · Read in English

Ilustração: Google Lança Modelo de IA Gemini 4 Argon para Desenvolvedores e Empresas

Em resumo

  • O Google DeepMind lançou o Gemini 4 Argon, disponível via API, AI Studio e plataformas de assinatura, incluindo o Google Antigravity.
  • O preço introdutório é de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída, com tokens de entrada em cache com desconto de 95%.
  • O Google relata que o modelo ocupa o primeiro lugar no Vals Index e aumentou as submissões de código agêntico internas em mais de 35%.
  • As métricas de segurança incluem uma taxa de sucesso de ataque de 0,7% no benchmark Gray Swan Indirect Prompt Injection em 15 tentativas.

O Google DeepMind lançou o Gemini 4 Argon, um novo modelo de IA de ponta agora disponível globalmente para desenvolvedores, empresas e consumidores. De acordo com um comunicado da empresa, o modelo é acessível via API no AI Studio e na plataforma Gemini, bem como para assinantes do Google AI Ultra no Google Antigravity e para assinantes do Google AI Ultra e Pro no aplicativo Gemini e no Modo IA na Pesquisa.

Preço e Disponibilidade

O modelo é lançado com um preço introdutório de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída, com tokens de entrada em cache com desconto de 95%. O Times of India relata que este preço introdutório é válido até 30 de novembro de 2026, após o qual o preço padrão será ajustado para US$ 4 por milhão de tokens de entrada e US$ 20 por milhão de tokens de saída.

O Google afirma que o modelo possui um limite unificado de um milhão de tokens de entrada e saída via API Gemini. Essa capacidade permite que o modelo lide com tarefas mais longas que envolvem grandes quantidades de informações e múltiplas ferramentas.

Desempenho e Uso Interno

De acordo com o Google, o Gemini 4 Argon ocupa o primeiro lugar no Vals Index, um framework de avaliação que mede o desempenho do modelo em setores como finanças, programação, direito e tributação. A empresa relata que as equipes internas que usaram o modelo viram um aumento de mais de 35% nas submissões de código agêntico, enquanto as reversões de código caíram quase um terço.

O Google também afirma que o modelo foi usado para refatorar partes da base de código do Chromium, abrangendo centenas de arquivos em um projeto de aproximadamente 40 milhões de linhas. Em um projeto interno separado, o Google relatou um aumento de 2,85 vezes na velocidade de inferência do Gemma em uma Nvidia A100, com tokens de saída idênticos e sem perda de qualidade.

Segurança e Benchmarks

Em termos de segurança, o Google afirma que o red teaming externo de bio desbloqueou menos de 1% das sub-tarefas de bio testadas. A empresa relata que o modelo reduziu as violações em um conjunto de testes adversariais em quase o dobro em comparação com os modelos Gemini anteriores. Além disso, o Google diz que o modelo lidera o benchmark Gray Swan Indirect Prompt Injection, com uma taxa de sucesso de ataque de 0,7% em 15 tentativas adaptativas.

O Times of India observa que o modelo inclui um monitor automático de desalinhamento que rastreia o raciocínio passo a passo em tempo real para evitar atalhos não autorizados durante tarefas automatizadas.

Robótica e Aplicações Científicas

O Google destaca aplicações em robótica e descoberta científica. De acordo com o Times of India, o modelo obteve 87% no benchmark Embodied Reasoning (ERQA). A Cryptobriefing relata que, em uma demonstração de robótica, o modelo assistiu a um vídeo de uma pessoa jogando cornhole, calculou os movimentos necessários e gerou código de simulação. Quando transferido para o humanoide Apollo da Apptronik, o robô acertou sete arremessos consecutivos em um teste do mundo real, de acordo com a empresa.

Na pesquisa científica, o Google observa que o modelo ajudou pesquisadores a avançar nos algoritmos de correção de erros quânticos e a identificar soluções no design de stellarators para fusão nuclear. Em um projeto de pesquisa de enzimas, o Google diz que o modelo ajudou a identificar cinco designs candidatos em questão de horas, com testes laboratoriais subsequentes confirmando a atividade catalítica.

Por que isso importa

O lançamento do Gemini 4 Argon representa a expansão contínua das capacidades de IA do Google para domínios profissionais especializados, como engenharia de software, pesquisa jurídica e descoberta científica. Ao oferecer preços introdutórios e níveis de acesso gratuitos para cientistas, o Google visa acelerar a adoção entre desenvolvedores e pesquisadores, ao mesmo tempo em que estabelece benchmarks de segurança e desempenho em tarefas complexas e de múltiplas etapas.


Fontes (em inglês)

Tradução feita com IA do artigo original em inglês, revisada automaticamente para dizer o mesmo que o original. As fontes foram verificadas em inglês.

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