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Gemini 4 Argon: el nuevo modelo insignia de Google

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Google ha puesto a disposición mundial hoy Gemini 4 Argon, su último modelo de frontera, para desarrolladores y empresas a través de la API en AI Studio y de la plataforma Gemini. Los suscriptores de Google AI Ultra pueden acceder a él en Google Antigravity, mientras que los suscriptores de Google AI Ultra y Pro pueden usarlo en la aplicación Gemini y en el Modo IA de la Búsqueda.

Argon está diseñado para el trabajo profundo en tareas complejas del mundo real en programación, finanzas, derecho, ciberseguridad y ciencia. Su profundidad y precisión en tareas de varios pasos le permiten superar a otros modelos de frontera en pruebas comparativas, ocupando el puesto n.º 1 en el Vals Index, que mide el rendimiento en sectores económicos críticos como las finanzas, la programación, el trabajo jurídico y 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 % en los tokens de entrada almacenados en caché.

Los equipos de Google, de empresas y de la comunidad investigadora ya han usado Argon para trabajos de ingeniería significativos. Dentro de Google, los ingenieros de software que usaron Argon en Antigravity ayudaron a los equipos a aumentar las entregas de código agéntico en más de un 35 % y a reducir casi un tercio las reversiones de código. En un caso, Argon ayudó al equipo de Chrome a separar el manejo principal de las páginas web de una carpeta heredada de unos 6 millones de líneas de código del navegador, completando en semanas una refactorización arquitectónica que había durado meses.

Los investigadores también aplicaron Argon al software científico. Usando Argon en Antigravity, los investigadores de Google aceleraron hasta 2,3 veces el paquete de química cuántica de código abierto xTB al predecir estructuras moleculares, y Google informó de una aceleración de 2,85 veces en la inferencia de extremo a extremo de sus modelos abiertos Gemma en una GPU A100, sin pérdida de calidad.

Fuente: Google DeepMind Blog · Resumido por HeadlinesBriefing