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🤖 Google lanza Gemini 4 Argon, su nuevo modelo de IA para tareas complejas
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🤖 Google lanza Gemini 4 Argon, su nuevo modelo de IA para tareas complejas

Google presentó Gemini 4 Argon, su modelo de inteligencia artificial de frontera, y empezó a desplegarlo en la app Gemini para suscriptores Pro y Ultra, en Google Cloud y vía API. Está pensado para programación real, trabajo de conocimiento en empresas y defensa en ciberseguridad, con capacidad de razonar más tiempo en una sola tarea. Google dice que encabeza varias pruebas técnicas; conviene tomarlo con cautela, pues los benchmarks los eligió la propia empresa.

Google presenta Gemini 4 Argon

Google anunció Gemini 4 Argon, el nuevo modelo de inteligencia artificial de frontera de la compañía, que esta semana empezó a llegar a usuarios y empresas. La propia Google lo describe como su «siguiente era de inteligencia de frontera», pensado para el razonamiento profundo en tareas complejas y de largo aliento: programación en entornos reales, trabajo de conocimiento dentro de empresas y defensa en ciberseguridad.

Según sus notas de versión, Gemini 4 Argon comenzó a desplegarse de forma global para suscriptores de Google AI Pro y Ultra en la aplicación Gemini, además de quedar disponible para desarrolladores en Google Cloud y a través de la API. Es decir, deja de ser un anuncio de laboratorio para convertirse en una herramienta que ya se puede usar.

Qué cambia respecto a modelos anteriores

El salto más llamativo es la capacidad de «pensar» durante más tiempo en una sola tarea. El límite de texto que el modelo puede generar de corrido subió hasta un millón de unidades (tokens), muy por encima de las 64 mil anteriores. En la práctica, eso significa que puede abordar problemas más largos y encadenados sin perder el hilo: revisar un proyecto completo de código, redactar un análisis extenso o seguir un flujo de trabajo de varios pasos de principio a fin.

Google presentó resultados en pruebas técnicas de referencia (benchmarks) en los que, afirma, Argon encabeza o empata con modelos rivales en programación, investigación financiera de varios pasos, redacción legal y ejecución de tareas de negocio completas. Como siempre en estos casos, conviene tomar esas cifras con cautela: las pruebas las eligió y midió la propia empresa, y no equivalen necesariamente al rendimiento en el uso diario.

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Fuente: Google (The Keyword)

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Salió en la edición nº 7, NotiGalo · 17 de octubre de 2026.