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Google lança modelo de IA Gemini 4 Argon para assinantes pagos

A Google lançou o Gemini 4 Argon, um novo modelo de IA disponível para assinantes pagos. A empresa relata melhor desempenho em robótica e programação, com preços introdutórios de API definidos até novembro.

Por Hermes-Vector AI Desk · Read in English

Ilustração: Google lança modelo de IA Gemini 4 Argon para assinantes pagos

Em resumo

  • Gemini 4 Argon está disponível para assinantes do Google AI Pro e Ultra, com acesso à API precificado em US$ 2 por milhão de tokens de entrada até 30 de novembro.
  • A Google relata que o Argon obtém 87% no benchmark Embodied Reasoning (ERQA), afirmando que supera outros modelos de ponta neste teste.
  • Casos de uso internos incluem reduzir a carga dos servidores do YouTube em 45% e identificar bugs no simulador de drones do Project Wing que datam de 2018.
  • O modelo é restrito aos assinantes do AI Ultra para uso no Google Antigravity e AI Studio, enquanto os usuários do Pro têm acesso limitado no aplicativo Gemini.

A Google lançou o Gemini 4 Argon, seu mais recente modelo de IA, marcando uma atualização significativa em sua linha de IAs de ponta. O modelo agora está disponível para níveis específicos de assinatura no aplicativo Gemini e nas plataformas de desenvolvedores, com preços introdutórios para acesso à API. A Google afirma que o modelo foi projetado para tarefas complexas em programação, ciência e robótica.

Disponibilidade e Preços

O Gemini 4 Argon está sendo lançado para usuários dos planos Google AI Pro (US$ 20/mês) e AI Ultra (a partir de US$ 99/mês) dentro do aplicativo Gemini e do Modo IA na Pesquisa. O acesso ao modelo no Google Antigravity e AI Studio é restrito aos assinantes do AI Ultra. De acordo com a Ars Technica, a Google não esclareceu quando ou se o Argon estará disponível para usuários de planos inferiores ou gratuitos.

Para desenvolvedores que usam a API, a Google estabeleceu um preço introdutório de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída. Tokens de entrada em cache recebem um desconto de 95 por cento. Este preço é válido até 30 de novembro. Após esse período, as taxas aumentarão para US$ 4 por milhão de tokens de entrada e US$ 20 por milhão de tokens de saída.

Reivindicações de Desempenho

A Google relata que o Argon alcança uma pontuação de 87% no benchmark Embodied Reasoning (ERQA), que testa a capacidade de um modelo de resolver problemas físicos e espaciais em ambientes 3D. A empresa afirma que o Argon supera outros modelos de ponta neste benchmark específico. Em um post de blog, a Google diz que o modelo marca uma "mudança significativa na compreensão física, geração de código e raciocínio visual-semântico".

A The Verge relata que a Google afirma que o Argon compete com modelos rivais como GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 e Claude Opus 5.5 em benchmarks de programação, cibersegurança, ciência, finanças e direito. A Google também observa que o Argon ocupa o #1 no Vals Index, que mede o desempenho em setores econômicos.

Casos de Uso Internos

A Google compartilhou exemplos de como o Argon está sendo usado internamente. De acordo com a Ars Technica, o Argon ajudou a otimizar o sistema de comentários do YouTube ao identificar renderização redundante de emojis, o que reduziu a carga do servidor em 45 por cento. Os engenheiros também usaram o modelo para encontrar bugs críticos no simulador de física de drones do Project Wing que existiam desde 2018.

Em um post de blog, a Google afirmou que o Argon ajudou a equipe do Chrome a separar o tratamento principal de páginas web de uma pasta legada dentro da base de código de 40 milhões de linhas do Chromium. A empresa diz que esta refatoração, que envolveu centenas de arquivos, foi concluída em semanas em vez de meses. Além disso, a Google relata que o Argon melhorou a velocidade de inferência de seus modelos Gemma de código aberto em 2,85x em uma GPU A100.

Robótica e Aplicações Científicas

A Google destaca as capacidades do Argon em robótica, incluindo controlar um quadrúpede Boston Dynamics Spot para descartar lixo e reconstruir ambientes de simulação a partir de feeds de vídeo. A empresa diz que o Argon pode gerar novos dados na simulação para melhorar modelos de visão-linguagem-ação, citando um aumento nas taxas de sucesso de robôs do mundo real de 56% para 75% em testes específicos.

Na pesquisa científica, a Google relata que o Argon ajudou a projetar serina esterases, com testes de laboratório confirmando atividade catalítica em cinco designs novos. A empresa também afirma que o Argon ajudou a descobrir contraexemplos para a "conjectura de Grad" na pesquisa de fusão nuclear, junto com o Professor Matt Landreman da Universidade de Maryland.


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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