# Gemini 4 Argon, el primer modelo de Gemini 4, ya está disponible para desarrolladores y en la app de Gemini

> El 13 de octubre de 2026, Google abrió Gemini 4 Argon, el primer modelo de la familia Gemini 4, a los clientes de pago de la API de Gemini y a los suscriptores de Google AI Pro y Ultra en la app de Gemini. Argon está pensado para trabajos largos de programación, derecho, finanzas y ciberseguridad, y genera hasta 1 millón de tokens por solicitud. Pronto llegará a AI2Face.

Publicado el 2026-10-14 · Actualizado el 2026-10-14
URL: https://ai2face.com/es/news/gemini-4-argon

El 30 de septiembre de 2026, Google DeepMind presentó **Gemini 4 Argon**, el primer modelo de la familia Gemini 4, y el 13 de octubre lo abrió a desarrolladores y a usuarios de la app de Gemini. Google lo define como un modelo de frontera para trabajos largos de varios pasos: ingeniería de software, tareas legales y financieras, investigación y ciberdefensa.

## ¿Qué es Gemini 4 Argon, el primer modelo de Gemini 4?

Según la ficha del modelo, Argon es un modelo nuevo, no un ajuste fino de un Gemini anterior. Es un gran transformer disperso de tipo mixture-of-experts. Entiende texto, imágenes, audio, vídeo y PDF, y solo responde con texto. La ventana de contexto es de 1.048.576 tokens entre entrada y salida, y sus conocimientos llegan hasta marzo de 2026.

El cambio técnico más importante es la longitud de la respuesta. Los modelos Gemini anteriores generaban hasta 64.000 tokens; Argon llega hasta 1 millón de tokens por solicitud en el modo long decode. Sin ese modo, el límite de salida es de 65.536 tokens.

Google ya usa Argon internamente, y miles de empleados trabajan con él a diario. Agentes basados en Argon reescribieron 32.000 líneas de código SIMD del decodificador de vídeo libgav1: el nuevo decodificador es seguro en memoria y 2,7 veces más rápido que la versión en Rust, con la misma salida. Otros agentes encontraron optimizaciones en los centros de datos de Google que liberaron más de 300 TiB de memoria, y ahora están migrando a Rust el kernel Zircon del sistema operativo Fuchsia: más de 800.000 líneas de código.

## Benchmarks de Gemini 4 Argon: dónde gana y dónde se queda atrás

La tabla de Google compara Argon con GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 y Claude Opus 5.5 en 19 pruebas. Argon queda primero en 13, empata en el primer puesto en una y pierde en cinco. Las filas clave:

| Benchmark | Qué mide | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| Vals Index | derecho, finanzas, código, impuestos | **68,9 %** | 63,1 % | 67,0 % |
| Harvey's Legal Agent Benchmark | tareas legales | **19,6 %** | 5,4 % | 3,8 % |
| DeepSWE v1.1 | ingeniería de software de largo recorrido | **77,9 %** | 74,1 % | 74,2 % |
| GraphWalks 256K–1M | contexto largo | **84,2 %** | 71,8 % | 66,8 % |
| LVBench | comprensión de vídeos largos | **91,7 %** | 87,5 % | 83,7 % |
| CWE-bench v1 | corrección de vulnerabilidades | **68,0 %** | **68,0 %** | 67,0 % |
| FrontierSWE v2 | ingeniería de software difícil | 55,0 % | **65,5 %** | 62,3 % |
| Terminal-bench 4.0 | tareas en terminal | 57,4 % | 58,2 % | **66,4 %** |
| OSWorld-2.0 | uso del ordenador | 69,2 % | **72,6 %** | — |

Argon brilla sobre todo con documentos y contexto largo: en el benchmark legal de Harvey resuelve casi el triple de tareas que su rival más cercano. En el trabajo agéntico en terminal y en las tareas de programación más difíciles, GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5 siguen por delante.

La mayoría de las cifras de la tabla son mediciones de Google. Las evaluaciones independientes van en la misma línea: Vals AI sitúa a Argon en primer lugar de su índice con un 68,9 %, y en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 la versión de Argon con razonamiento alto obtiene 53 puntos, octava de 216 modelos, al nivel de GPT-6 Astra. Por delante quedan Claude Opus 5.5 (58) y [Muse Wonder Full de Meta](/es/news/muse-wonder) (56), lanzado el 12 de octubre.

## ¿Dónde está disponible Gemini 4 Argon y cómo acceder?

- **API de Gemini**: en el nivel de pago, a través de Google AI Studio y Android Studio. El ID del modelo es `gemini-4-argon`. Los suscriptores de Google AI Ultra pueden probar Argon en AI Studio y en Google Antigravity, la plataforma de desarrollo de Google centrada en agentes.
- **App de Gemini**: para suscriptores de Google AI Pro y Ultra. Junto con Argon, el chat incorpora un interruptor para el modo de tareas: Gemini sigue trabajando aunque te alejes del ordenador y se conecta con más de 40 servicios, como Instacart, OpenTable, Adobe y Shopify.
- **Programa Fairwind**: los especialistas en ciberdefensa recibieron Argon primero, ya a finales de septiembre. Los defensores verificados y los equipos internos de Google reciben una versión sin restricciones de ciberseguridad: el modelo encuentra, valida y corrige vulnerabilidades en el código por su cuenta.

No hay acceso gratuito a Argon, ni en la API ni en la app.

## ¿Cuánto cuesta la API de Gemini 4 Argon?

Google lanzó Argon con un precio introductorio y ya ha anunciado cuánto costará después:

| | Precio de lanzamiento | Después del periodo de lanzamiento |
|---|---|---|
| Entrada, por 1M de tokens | $2 | $4 |
| Entrada en caché | $0,10 | $0,20 |
| Salida, por 1M de tokens | $10 | $20 |

Google no ha dicho cuánto durará el periodo de lanzamiento. Argon consume muchos tokens de salida: según Artificial Analysis, una tarea de su índice cuesta $1,99 con el precio de lanzamiento.

Argon tiene tres niveles de razonamiento: low, medium y high. Admite llamadas a funciones, salidas estructuradas, grounding con Google Search y Google Maps, contexto desde URL, ejecución de código y búsqueda en archivos. El uso del ordenador está en vista previa. Argon no genera imágenes ni audio.

## Gemini 4 Argon en AI2Face

Gemini 4 Argon llegará pronto a AI2Face junto con la generación de texto: el servicio incorporará los principales modelos de lenguaje, incluida la novedad de Google. El precio se muestra antes de cada generación.

Argon solo responde con texto. Las imágenes y los vídeos en AI2Face los generan otros modelos de Google: [Nano Banana Pro](/es/models/nano-banana-pro) y [Nano Banana 2.1](/es/models/nano-banana-2-1) para imágenes, y [Veo 3.1](/es/models/veo-3-1) y [Gemini Omni](/es/models/gemini-omni) para vídeo.

## Preguntas frecuentes

### ¿Cuándo salió Gemini 4 Argon?

Google anunció el modelo el 30 de septiembre de 2026 y el 13 de octubre lo abrió en la API de pago de Gemini y en la app de Gemini para suscriptores de Google AI Pro y Ultra. Antes, solo tenían acceso los especialistas en ciberdefensa del programa Fairwind.

### ¿Cuánto cuesta la API de Gemini 4 Argon?

Con el precio de lanzamiento, $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida; la entrada en caché cuesta un 95 % menos. Después del periodo de lanzamiento subirá a $4 y $20, y Google no ha dicho cuándo.

### ¿Se puede usar Gemini 4 Argon gratis?

No. En la API de Gemini el modelo solo está en el nivel de pago, y en la app de Gemini lo tienen los suscriptores de Google AI Pro y Ultra.

### ¿Gemini 4 Argon puede generar imágenes?

No. Argon acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, pero solo responde con texto. Las imágenes en Google las generan los modelos Nano Banana; el vídeo, Veo y Gemini Omni.

### ¿Gemini 4 Pro y Gemini 4 Argon son lo mismo?

Google no ha anunciado ningún modelo llamado Gemini 4 Pro. El primer y, por ahora, único modelo de la familia Gemini 4 se llama Argon.

## Fuentes

- https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-gemini-4-argon/
- https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
- https://blog.google/innovation-and-ai/products/gemini-app/gemini-4-argon-availability/
- https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-4-argon/
- https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon
- https://artificialanalysis.ai/models/gemini-4-argon
- https://www.vals.ai/models/google_gemini-4-argon