Gemini 4 Argon, anunciado por Google el 30 de septiembre de 2026, todavía no está disponible para el público en general al 3 de octubre. El equipo de AInformation lo buscó en tres lugares: la aplicación de Google AI Pro, AI Studio y la lista de modelos para desarrolladores, y no apareció en ninguno. El primero en recibirlo será Ultra, desde ¥14,500 (JPY) al mes.
- Gemini 4 Argon no está disponible para el público en general al 3 de octubre. Tampoco se ha fijado una fecha de lanzamiento
- Los próximos en recibirlo son los contratos de pago para desarrolladores y los suscriptores de Google AI Ultra (desde ¥14,500 (JPY) al mes). No se ha anunciado nada sobre Pro ni sobre la versión gratuita
- Se buscó Argon en tres lugares (la aplicación Gemini en Pro, AI Studio y la lista de modelos para desarrolladores) y no apareció en ninguno
- El límite de salida sube de 64,000 a 1 millón de tokens. Según el cálculo de AInformation, eso equivale a unos 16.7 ejemplares de la novela japonesa Botchan
- En la tabla oficial de rendimiento con 18 categorías, ocupa el primer lugar en 12. En las otras 6, como el desarrollo en terminal, no llegó al primer puesto
- Al preguntarles a varias IA, las respuestas fueron distintas. Opus 4.8, el modelo seleccionado en la pantalla de Claude, respondió que “todavía no se ha anunciado”
Google anunció un nuevo modelo de IA el 30 de septiembre de 2026. Se llama “Gemini 4 Argon” y la entrada del blog oficial en japonés tiene fecha del 1 de octubre. Es el primer modelo de la familia Gemini en llevar el número “4”, así que muchas personas se preguntan, tras ver el anuncio, si ya se puede usar y cuánto cuesta.
Vamos directo a la conclusión. Al 3 de octubre de 2026, no existe ninguna forma de que el público en general use Gemini 4 Argon. Tampoco se ha fijado una fecha de lanzamiento. Solo pueden usarlo las organizaciones de defensa cibernética que pasaron una revisión y el personal interno de Google.
El equipo de AInformation buscó Argon en tres lugares durante la mañana del 3 de octubre: la aplicación de Google AI Pro (¥2,900 (JPY) al mes), Google AI Studio para desarrolladores y la lista de modelos. Además, le preguntamos a cuatro IA “¿Desde cuándo se puede usar Gemini 4 Argon?” y contamos los resultados de las 18 categorías de la tabla oficial de rendimiento. A continuación revisamos con pantallas reales y datos concretos lo que el texto del anuncio por sí solo no deja claro.
¿Desde cuándo se podrá usar Gemini 4 Argon?
El anuncio oficial no incluye ninguna fecha concreta de “desde cuándo”. Lo único que especifica es el orden en que llegará a los distintos grupos.
Los primeros en recibirlo son las organizaciones participantes en el Fairwind Program, un programa que Google puso en marcha el 2 de septiembre de 2026 y que está dirigido a agencias gubernamentales y operadores de infraestructuras críticas encargados de la defensa cibernética. En el mundo participan más de 650 organizaciones. Una parte de ellas, junto con equipos internos de Google, ya está usando Argon.
Los siguientes son los usuarios de pago de la API (la vía de acceso para desarrolladores) y los suscriptores del plan superior de la aplicación Gemini, Google AI Ultra. Después, según el anuncio, se ampliará a desarrolladores, empresas y al público en general. Sobre el plazo, Google solo dice “lo antes posible”. Antes del lanzamiento amplio, también participa en el proceso de revisión previa de modelos que realiza el gobierno de Estados Unidos.
En otras palabras, no hay ninguna indicación de cuándo estará disponible en Google AI Pro ni en la versión gratuita de la aplicación Gemini. El anuncio solo menciona explícitamente la API de pago y Ultra, y no dice nada sobre el trato que recibirán Pro ni la versión gratuita.
Incluso comparado con casos anteriores, esta vez Google se muestra más cauteloso. Cuando el equipo de AInformation midió GPT-6 Astra en septiembre, pudo invocarlo desde la vía de acceso para desarrolladores solo dos días después del anuncio. Con Argon, incluso tres días después del anuncio, al 3 de octubre, su nombre no aparece en la lista para desarrolladores.
¿Se puede elegir Argon en el Gemini actual?
No se puede. Tres días después del anuncio del 30 de septiembre, el 3 de octubre, el equipo de AInformation lo comprobó en tres lugares distintos. El resultado fue el mismo en los tres. A continuación se muestran, en orden, las pantallas de esos tres lugares donde no fue posible seleccionar Argon.
Selección de modelo en la aplicación Gemini (Google AI Pro)
A las 10:59 abrimos la aplicación Gemini y pulsamos el selector de modelo situado a la derecha del campo de texto. Aparecieron cuatro opciones: “3.5 Flash-Lite”, “3.8 Flash”, “3.1 Pro” y “modo de razonamiento mejorado”. Ni Argon ni ningún modelo llamado Gemini 4 aparecen. Se usó una cuenta de Google AI Pro, de ¥2,900 (JPY) al mes.
En esa misma pantalla, al preguntarle a Gemini “¿Puedo cambiar a Gemini 4 Argon desde esta pantalla?”, respondió: “No es posible cambiar directamente a Gemini 4 Argon desde esta pantalla de chat actual”.
Sin embargo, esta respuesta contiene un error. Según la respuesta, Argon se ofrece “principalmente a través de la API”. Pero, como se detalla a continuación, Argon tampoco está disponible todavía en la vía de acceso para desarrolladores.
Lista de modelos de Google AI Studio
Google AI Studio es el lugar donde los desarrolladores prueban primero los modelos nuevos. A las 11:17 cambiamos el filtro del selector de modelos a “All” y aparecieron 40 modelos en total. Al escribir “argon” o “gemini 4” en el campo de búsqueda, el resultado fue el mismo: “No model matches your search.” (ningún modelo coincide con la búsqueda).
Lista de modelos para desarrolladores
Por último, a las 10:55, consultamos la lista de modelos disponibles en el canal para desarrolladores. La respuesta incluyó 61 modelos, y Gemini 4 Argon no está entre ellos. Al consultar directamente por el nombre “gemini-4-argon”, la respuesta fue que no se encontró. Modelos de texto como 3.1 Pro y 3.8 Flash tienen un límite de salida de 65,536 tokens. Esa es la cifra a la que se refiere el anuncio cuando habla de “los 64,000 tokens anteriores”.
Resultado de buscar Gemini 4 Argon en 3 lugares
| Lugar de búsqueda | Hora de la verificación | Resultado |
|---|---|---|
| Selector de modelos de la app Gemini (Google AI Pro) | 10:59 | Solo 4 opciones: 3.5 Flash-Lite, 3.8 Flash, 3.1 Pro y el modo de pensamiento mejorado |
| Lista de modelos de Google AI Studio (All) | 11:17 | 40 modelos. Al buscar “argon” y “gemini 4” no hubo coincidencias |
| Lista de modelos para desarrolladores | 10:55 | 61 modelos. Al especificar gemini-4-argon no se encuentra |
Tú mismo puedes comprobar si Argon ya llegó a tu cuenta. Hay dos lugares donde mirar.
- App Gemini: toca el nombre del modelo a la derecha del campo de entrada y revisa si en la lista aparece un nombre con “Argon” o “4”
- Google AI Studio: toca el nombre del modelo en la parte superior derecha, selecciona “All” y luego escribe “argon” en el campo de búsqueda. Si dejas seleccionado “Featured”, la lista estará limitada
También conviene tener cuidado con los modelos de nombre parecido. En la lista de AI Studio aparece un modelo llamado “Gemma 4”. Se trata de otra familia de modelos que publica Google, distinta de Gemini 4 Argon.
¿Cuánto cuesta Gemini 4 Argon?
Aún no se ha anunciado el precio para usarlo dentro del plan mensual de la app Gemini. Lo que sí se sabe son dos cosas: que el primero en recibirlo será Google AI Ultra y cuál es el precio por unidad para desarrolladores.
En la app Gemini, el primero en recibirlo es Ultra
Google AI Ultra en Japón cuesta desde ¥14,500 (JPY) al mes. Al revisar la página oficial de precios de Google el 3 de octubre, los planes eran cuatro: gratis, Plus, Pro y Ultra. Ultra se divide en dos niveles según la cantidad de uso disponible. Las diferencias entre Plus y Pro, y frente a la versión gratuita, se resumen en el artículo sobre los planes de pago de Gemini, junto con los resultados de las mismas 20 preguntas.
Planes de precios de Gemini en Japón y el estado de Gemini 4 Argon
| Plan | Precio mensual | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
| Gratis | ¥0 (JPY) | Estado sin anunciar |
| Google AI Plus | ¥725 (JPY) | Estado sin anunciar |
| Google AI Pro | ¥2,900 (JPY) | Estado sin anunciar |
| Google AI Ultra (límite 5 veces el de Pro) | ¥14,500 (JPY) | Será el primero en recibirlo, sin fecha definida |
| Google AI Ultra (límite 20 veces el de Pro) | ¥32,000 (JPY) | Será el primero en recibirlo, sin fecha definida |
Al subir de Pro, que cuesta ¥2,900 (JPY), a Ultra, que cuesta ¥14,500 (JPY), la diferencia es de ¥11,600 (JPY) al mes. Sin embargo, contratar Ultra ahora no te da acceso a Argon. La descripción de Ultra dice: “Puedes acceder antes que nadie a funciones avanzadas como Deep Think o Gemini Spark”, pero no menciona el nombre Argon. Lo mejor es esperar el anuncio oficial de disponibilidad antes de cambiarte a Ultra.
El precio para desarrolladores se duplica a 2 veces tras el periodo de lanzamiento
El precio por unidad para desarrolladores sí está publicado. Se calcula según la cantidad de tokens de entrada y de salida, y el precio actual corresponde a una tarifa de lanzamiento por tiempo limitado. En una nota del comunicado se indica que, una vez terminado el periodo de lanzamiento, tanto la entrada como la salida subirán al doble de precio. No se especifica hasta cuándo dura ese periodo.
Para poder comparar con otros modelos, se tomó el precio de lanzamiento de Argon como 1 y se expresaron los demás como múltiplos de ese valor. Todos los datos se verificaron el 3 de octubre en las tablas oficiales de precios de cada empresa.
Comparación del precio por unidad para desarrolladores, tomando el precio de lanzamiento de Argon como 1
| Modelo | Precio de entrada | Precio de salida |
|---|---|---|
| Gemini 4 Argon (precio de lanzamiento) | 1 | 1 |
| Gemini 4 Argon (tras el periodo de lanzamiento) | 2 veces | 2 veces |
| Gemini 3.1 Pro | 1 | 1.2 veces |
| Claude Sonnet 5.5 | 1 | 1 |
| GPT-6.1 Sol | 1 | 1 |
| Claude Opus 5.5 | 2 veces | 2 veces |
| GPT-6 Astra | 5 veces | 5 veces |
| Claude Fable 5.1 | 5 veces | 5 veces |
Durante el periodo de lanzamiento, el precio es la mitad del de Claude Opus 5.5. Comparado con GPT-6 Astra y Claude Fable 5.1, es un quinto. Cuando termine el periodo de lanzamiento, el precio será igual al de Opus 5.5. Frente al anterior Gemini 3.1 Pro, durante el periodo de lanzamiento el precio de entrada es el mismo. En salida, 3.1 Pro tiene un precio 1.2 veces más alto.
¿Qué cambió con Gemini 4 Argon?
El cambio más importante es el límite de lo que se puede generar en una sola respuesta. Según el comunicado, el límite de salida pasó de los 64,000 tokens anteriores a 1 millón de tokens. Es un aumento de unas 15.6 veces.
Un token es la unidad con la que una IA cuenta el texto. Cuántos caracteres en japonés equivalen a un token varía según el texto, así que el equipo editorial lo midió realmente con el método de conteo propio de los modelos de Google. Se usó la función de conteo que Google ofrece para desarrolladores. Tanto con Gemini 3.1 Pro como con 3.8 Flash el resultado fue el mismo valor.
Cuántos caracteres en japonés equivalen a un token
| Lo que se midió | Botchan (Natsume Soseki) | Artículo de AInformation (explicación de precios) | Blog oficial de Google (en inglés) |
|---|---|---|---|
| Número de caracteres | 88,272 caracteres | 11,149 caracteres | 9,177 caracteres |
| Tokens | 60,002 | 6,405 | 2,112 |
| Caracteres que entran en 65,536 tokens | unos 96,000 caracteres | unos 114,000 caracteres | unos 285,000 caracteres |
| Caracteres que entran en 1 millón de tokens | unos 1.47 millones de caracteres | unos 1.74 millones de caracteres | unos 4.35 millones de caracteres |
El texto de «Botchan» de Natsume Soseki tiene 88,272 caracteres, que al contarlos equivalen a 60,002 tokens. El límite actual de Gemini equivale justo a la longitud de un ejemplar completo de Botchan, y el millón de tokens de Argon equivale a unos 16.7 ejemplares de Botchan. En un texto de negocios como el de los artículos de AInformation, un token equivale a unos 1.74 caracteres, así que 1 millón de tokens corresponde a unos 1.74 millones de caracteres.
Sin embargo, hay dos puntos a tener en cuenta. El primero es que buena parte del límite se usa para «pensar». Google explica que el modelo puede razonar con profundidad precisamente porque tiene margen para generar cientos de miles de tokens dentro de un mismo flujo. Esto no significa que vaya a devolver de golpe un texto equivalente a 1 millón de tokens.
El segundo punto es que el método de conteo de Argon no se ha hecho público. Las cifras de este artículo se midieron con el método de conteo del Gemini actual, y no hay garantía de que sean iguales con Argon. Como referencia, al contar de la misma forma el blog oficial en inglés, se obtuvo un promedio de 4.345 caracteres por token. Comparado con los 1.471 caracteres del japonés, para la misma cantidad de caracteres el japonés consume unas 2.95 veces más tokens que el inglés.
Resultados obtenidos internamente por Google
Google también ha publicado resultados internos del uso de Argon. Según la empresa, varios miles de empleados ya lo utilizan en su trabajo diario.
- En investigación de computación cuántica, superó en pocos minutos en un 40 % una marca de referencia que ya había sido publicada
- Al revisar el uso de memoria de todo el centro de datos, liberó 300 TiB o más (se estima un total de entre 500 TiB y 1 PiB)
- Está en proceso de migrar a Rust programas escritos en C/C++, en un trabajo que supera las 800,000 líneas de código
- En libgav1, un software de lectura de video, reescribió 32,000 líneas de procesamiento y logró hacerlo 2.7 veces más rápido
Todos estos son resultados que Google obtuvo en su propio entorno. No son cifras que demuestren que otras empresas lograrán los mismos resultados en su trabajo.
¿El rendimiento de Gemini 4 Argon supera al de GPT-6 Astra?
En la tabla de rendimiento publicada por Google se compara con otros tres modelos en 18 categorías. Los rivales son GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 y Claude Opus 5.5. Argon quedó en primer lugar en solitario en 12 categorías, y no logró el primer lugar en 6 categorías. De esas 6, en una quedó en empate.
La mayoría de las noticias informan que «superó en 12 categorías». Aquí revisamos las otras 6 categorías.
Las 6 categorías en las que Gemini 4 Argon no logró el primer lugar
| Categoría (qué mide) | Argon | Modelo en primer lugar | Posición de Argon |
|---|---|---|---|
| FrontierSWE v2 (tareas de desarrollo difíciles) | 55.0% | GPT-6 Astra 65.5% | 4.º lugar de 4 |
| Terminal-bench 4.0 (trabajo en la terminal) | 57.4% | Claude Opus 5.5 66.4% | 4.º lugar de 4 |
| Terminal-Bench Science 0.1 (tareas científicas) | 57.6% | GPT-6 Astra 68.1% | 3.er lugar de 4 |
| PostTrainBench (entrenamiento adicional de la IA) | 45.3% | Claude Opus 5.5 49.3% | 2.º lugar de 4 |
| OSWorld-2.0 (manejo de la computadora) | 69.2% | GPT-6 Astra 72.6% | 2.º lugar de 2 |
| CWE-bench v1 (corrección de vulnerabilidades) | 68.0% | Empate con GPT-6 Astra | 1.er lugar empatado |
Lo que llama la atención son las categorías de desarrollo. En dos de ellas, Argon quedó en último lugar entre los cuatro modelos: FrontierSWE v2, que resuelve tareas de desarrollo difíciles, y Terminal-bench 4.0, que evalúa el trabajo en la terminal (la pantalla donde se escriben comandos). En FrontierSWE v2 la diferencia con GPT-6 Astra es de 10.5 puntos, y en Terminal-bench 4.0 la diferencia con Claude Opus 5.5 es de 9.0 puntos. Quien quiera delegar el desarrollo a la IA debería tener presente que, incluso dentro de las categorías de desarrollo, el primer lugar cambia según la prueba, para no elegir mal.
Por otro lado, entre las 12 categorías en las que Argon quedó en primer lugar, hay algunas en las que se despegó claramente del resto. En Harvey’s Legal Agent Benchmark, que mide investigación y redacción de documentos legales, obtuvo 19.6 %, unas 2.9 veces el resultado del segundo lugar, Claude Fable 5.1 (6.7 %). En GraphWalks, que evalúa el seguimiento de información dentro de documentos largos de entre 256,000 y 1 millón de tokens, también superó por 12.4 puntos al segundo lugar, GPT-6 Astra.
Los 12 ítems en los que Gemini 4 Argon ocupó el primer lugar (GraphWalks tiene 2 filas según la longitud)
| Ítem | Área | Argon | Diferencia con el 2.º lugar (modelo) |
|---|---|---|---|
| Vals Index | Trabajo del conocimiento | 68.9% | 1.9 (Opus 5.5) |
| AutomationBench | Trabajo del conocimiento | 51.3% | 8.8 (Opus 5.5) |
| Vals Finance Agent v2 | Trabajo del conocimiento | 65.4% | 6.5 (Fable 5.1) |
| Harvey’s Legal Agent Benchmark | Trabajo del conocimiento | 19.6% | unas 2.9 veces (Fable 5.1) |
| DeepSWE v1.1 | Desarrollo | 77.9% | 3.7 (Opus 5.5) |
| Vibe Code Bench | Desarrollo | 91.9% | 1.6 (Fable 5.1 y Opus 5.5) |
| LABBench 2 | Ciencia | 88.8% | 3.4 (Astra) |
| RiemannBench | Matemáticas | 76.0% | 4.0 (Astra) |
| GraphWalks (hasta 128,000 tokens) | Documentos largos | 99.7% | 1.0 (Astra) |
| GraphWalks (de 256,000 a 1 millón de tokens) | Documentos largos | 84.2% | 12.4 (Astra) |
| Agent’s Last Exam | Manejo de computadora | 39.5% | 1.3 (Opus 5.5) |
| Chartography | Imagen y video | 71.6% | 0.6 (Astra) |
| LVBench | Imagen y video | 91.7% | 4.2 (Astra) |
También hay que prestar atención al origen de las cifras. Según el documento de Google sobre su método de evaluación, los puntajes de los modelos de otras empresas se tomaron en su mayoría de los valores publicados por cada empresa o de rankings públicos. En 4 ítems, como GraphWalks y LVBench, Google midió por sí mismo los 4 modelos. También hay 5 ítems, como DeepSWE y Terminal-bench 4.0, en los que Google midió únicamente a Argon. En Terminal-Bench Science se indica que el tiempo de espera para la calificación se multiplicó por 6. Conviene tener presente que no todas las comparaciones se hicieron bajo las mismas condiciones.
Qué respondieron las IA al preguntarles «¿desde cuándo se puede usar Gemini 4 Argon?»
Probablemente mucha gente prefiere preguntarle a una IA sobre un modelo nuevo en lugar de buscarlo por su cuenta. Por eso, entre las 10:59 y las 11:06 del 3 de octubre, se envió la misma pregunta a Gemini, Claude y Microsoft Copilot. El texto fue: «¿Desde cuándo se puede usar Gemini 4 Argon? Dime también el precio y qué cambió respecto al modelo anterior». La configuración se dejó tal como aparecía en cada aplicación, y en el caso de Gemini y Claude se volvió a preguntar cambiando de modelo. A ChatGPT se le envió el mismo texto a las 11:44.
Las respuestas se evaluaron en 3 puntos. Si la IA respondía «todavía no está disponible para el público en general y no se ha anunciado la fecha», se marcó como correcto en el punto de desde cuándo. En precio, se marcó como correcto si indicaba bien el precio de lanzamiento y el precio por unidad después del período de lanzamiento. En el punto de qué cambió, se marcó como correcto si mencionaba que el límite de salida pasó a 1 millón de tokens.
Respuestas a “¿Desde cuándo se puede usar Gemini 4 Argon?”
| IA (modelo en pantalla) | Desde cuándo | Precio | Qué cambió | Tiempo de respuesta |
|---|---|---|---|---|
| Gemini (3.5 Flash-Lite) | ✓ | ✓ | ✓ | 19.0 segundos |
| Gemini (3.1 Pro) | ✓ | ✓ | ✓ | 47.9 segundos |
| Claude (Opus 4.8) | × Respondió que aún no se había anunciado | × Respondió que no se había anunciado | × Respondió que era 4 veces | 30.6 segundos |
| Claude (Fable 5.1) | ✓ | ✓ | ✓ | 26.6 segundos |
| Microsoft Copilot (automático) | ✓ | ✓ | ✓ | 22.2 segundos |
| ChatGPT (configuración en pantalla: Medium) | ✓ | ✓ | ✓ | 41.5 segundos |
El que se equivocó fue Claude. Opus 4.8, el modelo seleccionado en pantalla, comenzó diciendo: «Gemini 4 Argon todavía no está disponible para su uso». Luego añadió: «Es un producto no confirmado, sin lanzamiento oficial ni anuncio de precio». Esta respuesta se basó en una búsqueda en la web. Sin embargo, lo que encontró fue información filtrada antes del anuncio, y malinterpretó el anuncio mismo del 30 de septiembre. También dijo sobre el límite de salida que «se habla de que se cuadruplicó», lo cual difiere de la cifra oficial, de unas 15.6 veces.
Con el mismo Claude, al cambiar a Fable 5.1, el primero de la lista, y volver a preguntar, respondió correctamente los 3 puntos. En Gemini, tanto 3.5 Flash-Lite, el modelo seleccionado en pantalla, como 3.1 Pro respondieron correctamente, y Copilot también acertó. ChatGPT también respondió correctamente los 3 puntos y citó como fuente el blog oficial de Google. Para un modelo con apenas unos días desde su anuncio, la respuesta dependió más de qué modelo se usaba que de a qué IA se le preguntaba.
Antes de usar la respuesta de una IA, lo más seguro es abrir el enlace de la fuente que cita y compararla con el anuncio oficial. La respuesta de Gemini también citaba artículos explicativos de otras empresas, como LEAPH o Money Forward Admina. No se trataba del anuncio oficial de Google.
Por qué se entrega primero a organizaciones de defensa cibernética
El motivo de entregarlo primero a organizaciones de defensa cibernética antes que al público general está en la capacidad defensiva de Argon. Según el comunicado, Argon puede encontrar por sí mismo fallos graves de seguridad en software, verificarlos e incluso corregirlos. Google indica que entregará una versión de Argon sin las barreras de seguridad (guardrails) que normalmente rechazan solicitudes de ciberataques a equipos de defensa de confianza y a su propio personal.
Una herramienta poderosa también puede usarse para atacar, por lo que la idea es entregarla primero al lado defensivo para darle tiempo de prepararse. La página oficial del Fairwind Program enumera las condiciones de participación.
- Hay 3 tipos de participantes: gobiernos y agencias nacionales de ciberseguridad, operadores de infraestructura crítica, y empresas con base tecnológica
- Infraestructura crítica se refiere a sectores como salud, telecomunicaciones, energía y finanzas
- Solo pueden usarlo los equipos internos de seguridad, respuesta a incidentes y pruebas de penetración de la organización
- Se debe implementar autenticación multifactor resistente a phishing y registrar el uso de los empleados
- El derecho de uso no se puede transferir ni vender a otra empresa. A las organizaciones solicitantes se les revisa su historial de seguridad y su conducta ética
También pueden solicitarlo laboratorios universitarios que investigan la evaluación de defensas. La página oficial, al 3 de octubre, no indica si organizaciones de Japón pueden participar.
Antes de ofrecerlo ampliamente al público, Google indica que reforzará las medidas de seguridad en estos 4 aspectos.
- Evitar que se use para ciberataques o armas químicas, biológicas, radiológicas o nucleares
- Evitar que sea secuestrado por instrucciones inyectadas desde fuera (inyección de prompts)
- Vigilar el proceso de razonamiento de la IA para que no actúe más allá de la intención del usuario
- Cerrar y reforzar el entorno de pruebas frente al exterior
Por qué se llama Argon y no Pro, y el vacío de 229 días
Este modelo se lanzó con el nombre «Gemini 4 Argon» en lugar de «Gemini 4 Pro». El comunicado oficial no explica el motivo del nombre.
El Pro anterior es Gemini 3.1 Pro Preview, con fecha del 13 de febrero de 2026 según el listado de AI Studio. Desde esa fecha hasta el anuncio de Argon pasaron 229 días. En ese período solo se lanzaron modelos de la serie Flash. Contando por las fechas del listado de AI Studio, se lanzaron 4 versiones: desde 3.5 Flash el 20 de mayo hasta 3.8 Flash el 3 de septiembre. Según ITmedia NEWS, Google había dicho, al anunciar 3.5 Flash, que lanzaría la versión Pro superior en junio. Esto no se cumplió.
Parece que muchas personas estaban esperando. Según el planificador de palabras clave de Google, «gemini 4» recibió 3,600 búsquedas solo en agosto, antes del anuncio. «gemini 4 pro» también tuvo 320 búsquedas en agosto. Esto muestra que no eran pocas las personas que esperaban que se lanzara con el nombre Pro.
Qué usar mientras llega Gemini 4 Argon
Actualmente, el modelo de mayor nivel disponible en la aplicación Gemini es 3.1 Pro. Para problemas complejos también existe un «modo de razonamiento reforzado». Según la página oficial de precios, incluso en la versión gratuita se puede usar 3.1 Pro, con un límite de usos. Hasta que empiece a ofrecerse Argon, hay que elegir entre estas opciones.
Si usas Gemini para trabajar, en lugar de esperar a Argon es más rápido construir ahora tu forma de trabajo con 3.1 Pro. Aunque el modelo cambie, la manera de pedirle cosas y de verificar los resultados se puede seguir usando igual. También escribimos sobre el uso de Gemini en cómo usar las habilidades de Gemini y en cómo crear actas de reuniones con Gemini.
Resumen
Esto es lo que se sabe sobre Gemini 4 Argon al 3 de octubre de 2026.
- El público general todavía no puede usarlo. No se ha fijado la fecha de lanzamiento, y tampoco se ha anunciado si estará disponible en Google AI Pro ni en la versión gratuita
- Los primeros en usarlo serán las organizaciones participantes de Fairwind y el personal interno de Google. Después, los contratos de pago para desarrolladores y Google AI Ultra (desde ¥14,500 (JPY) al mes)
- Argon no estaba disponible en la aplicación Gemini, en AI Studio ni en el listado para desarrolladores
- El límite de salida es de 1 millón de tokens. En una novela en japonés, equivale a unas 16.7 veces la extensión de Botchan
- De los 18 ítems oficiales, ocupa el primer lugar en 12. En 6 ítems, como el desarrollo en terminal, no logró el primer lugar
- Al preguntarle a la IA, Claude Opus 4.8 respondió que “todavía no se ha anunciado”
Cuando comience a ofrecerse, debería aparecer el nombre en el selector de modelos de la aplicación Gemini. Si te interesa, revísalo de vez en cuando. También reunimos el contenido del día del anuncio en la noticia que informó sobre el anuncio de Gemini 4 Argon.
- ¿Qué es Gemini 4 Argon?
- Es el modelo de IA más reciente, anunciado por Google el 30 de septiembre de 2026. Es el primer modelo lanzado de la generación “4” de Gemini. Se dice que es potente para tareas de desarrollo de larga duración, trabajo legal y financiero, y defensa cibernética. El límite de salida por respuesta es de 1 millón de tokens.
- ¿Desde cuándo se puede usar Gemini 4 Argon?
- Al 3 de octubre de 2026, no se ha anunciado una fecha para que el público general pueda usarlo. Primero estará disponible solo para las organizaciones participantes del Fairwind Program y para el personal interno de Google, y luego se ampliará a los contratos de pago para desarrolladores y a los suscriptores de Google AI Ultra.
- ¿Se puede usar en la versión gratuita de Gemini o en Google AI Pro?
- No se ha anunciado si estará disponible. El comunicado oficial solo menciona la API de pago y Ultra. Al revisarlo el equipo editorial el 3 de octubre en la aplicación de Google AI Pro, Argon no aparecía entre las opciones de modelo.
- ¿Cuánto cuesta Gemini 4 Argon?
- No se ha anunciado el precio para usarlo en la aplicación Gemini. Google AI Ultra, donde estará disponible antes, cuesta desde ¥14,500 (JPY) al mes. El precio por uso para desarrolladores sí está publicado, y sube al doble una vez terminado el período de introducción.
