# Gemini 4 Argon, il primo modello di Gemini 4, è disponibile per gli sviluppatori e nell’app Gemini

> Il 13 ottobre 2026 Google ha aperto Gemini 4 Argon, il primo modello della famiglia Gemini 4, ai clienti a pagamento della Gemini API e agli abbonati Google AI Pro e Ultra nell’app Gemini. Argon è pensato per lavori lunghi di programmazione, diritto, finanza e cybersicurezza e genera fino a 1 milione di token per richiesta. Presto arriverà su AI2Face.

Pubblicato il 2026-10-14 · Aggiornato il 2026-10-14
URL: https://ai2face.com/it/news/gemini-4-argon

Il 30 settembre 2026 Google DeepMind ha presentato **Gemini 4 Argon**, il primo modello della famiglia Gemini 4, e il 13 ottobre lo ha aperto agli sviluppatori e agli utenti dell’app Gemini. Google lo definisce un modello di frontiera per lavori lunghi e in più passaggi: ingegneria del software, attività legali e finanziarie, ricerca e difesa informatica.

## Che cos’è Gemini 4 Argon, il primo modello di Gemini 4?

Secondo la model card, Argon è un modello nuovo, non un fine-tuning di un Gemini precedente. È un grande transformer sparso di tipo mixture-of-experts. Il modello comprende testo, immagini, audio, video e PDF e risponde solo con testo. La finestra di contesto è di 1.048.576 token tra input e output, e le conoscenze arrivano a marzo 2026.

La principale novità tecnica è la lunghezza delle risposte. I modelli Gemini precedenti generavano fino a 64.000 token; Argon arriva fino a 1 milione di token per richiesta in modalità long decode. Senza questa modalità, il limite di output è di 65.536 token.

Google usa già Argon internamente e migliaia di dipendenti ci lavorano ogni giorno. Agenti basati su Argon hanno riscritto 32.000 righe di codice SIMD del decoder video libgav1: il nuovo decoder è sicuro per la memoria e 2,7 volte più veloce del port in Rust, con output identico. Altri agenti hanno trovato ottimizzazioni nei data center di Google che hanno liberato oltre 300 TiB di memoria, e ora stanno migrando in Rust il kernel Zircon del sistema operativo Fuchsia: più di 800.000 righe di codice.

## Benchmark di Gemini 4 Argon: dove vince e dove resta indietro

La tabella di Google confronta Argon con GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 e Claude Opus 5.5 su 19 test. Argon è primo in 13, primo a pari merito in uno e dietro in cinque. Le righe principali:

| Benchmark | Cosa misura | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| Vals Index | diritto, finanza, codice, fisco | **68,9%** | 63,1% | 67,0% |
| Harvey's Legal Agent Benchmark | attività legali | **19,6%** | 5,4% | 3,8% |
| DeepSWE v1.1 | ingegneria del software a lungo termine | **77,9%** | 74,1% | 74,2% |
| GraphWalks 256K–1M | contesto lungo | **84,2%** | 71,8% | 66,8% |
| LVBench | comprensione di video lunghi | **91,7%** | 87,5% | 83,7% |
| CWE-bench v1 | correzione di vulnerabilità | **68,0%** | **68,0%** | 67,0% |
| FrontierSWE v2 | ingegneria del software complessa | 55,0% | **65,5%** | 62,3% |
| Terminal-bench 4.0 | attività nel terminale | 57,4% | 58,2% | **66,4%** |
| OSWorld-2.0 | uso del computer | 69,2% | **72,6%** | — |

Argon dà il meglio con documenti e contesto lungo: nel benchmark legale di Harvey risolve quasi il triplo delle attività rispetto al concorrente più vicino. Nel lavoro agentico nel terminale e nelle attività di sviluppo più difficili, GPT-6 Astra e Claude Opus 5.5 restano davanti.

La maggior parte dei numeri in tabella viene dalle misurazioni di Google. Le valutazioni indipendenti vanno nella stessa direzione: Vals AI mette Argon al primo posto del suo indice con il 68,9%, e nell’Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 la versione di Argon con ragionamento alto ottiene 53 punti, ottava su 216 modelli, alla pari con GPT-6 Astra. Davanti ci sono Claude Opus 5.5 (58) e [Muse Wonder Full di Meta](/it/news/muse-wonder) (56), uscito il 12 ottobre.

## Dove è disponibile Gemini 4 Argon e come ottenere l’accesso?

- **Gemini API**: nel livello a pagamento, tramite Google AI Studio e Android Studio. L’ID del modello è `gemini-4-argon`. Gli abbonati Google AI Ultra possono provare Argon in AI Studio e in Google Antigravity, la piattaforma di sviluppo di Google pensata per gli agenti.
- **App Gemini**: per gli abbonati Google AI Pro e Ultra. Insieme ad Argon, la chat ha un interruttore per la modalità attività: Gemini continua a lavorare anche quando ti allontani dal computer e si collega a oltre 40 servizi, tra cui Instacart, OpenTable, Adobe e Shopify.
- **Programma Fairwind**: gli specialisti di difesa informatica hanno ricevuto Argon per primi, già a fine settembre. I difensori verificati e i team interni di Google ottengono una versione senza limiti di sicurezza informatica: il modello trova, verifica e corregge da solo le vulnerabilità nel codice.

Non esiste un accesso gratuito ad Argon, né nell’API né nell’app.

## Quanto costa la Gemini 4 Argon API?

Google ha lanciato Argon con un prezzo introduttivo e ha già annunciato quanto costerà dopo:

| | Prezzo di lancio | Dopo il periodo di lancio |
|---|---|---|
| Input, per 1M di token | 2 $ | 4 $ |
| Input in cache | 0,10 $ | 0,20 $ |
| Output, per 1M di token | 10 $ | 20 $ |

Google non ha detto quanto durerà il periodo di lancio. Argon consuma molti token in output: secondo la misurazione di Artificial Analysis, un’attività del loro indice costa 1,99 $ al prezzo di lancio.

Argon ha tre livelli di ragionamento: low, medium e high. Il modello supporta function calling, output strutturati, grounding con Google Search e Google Maps, contesto da URL, esecuzione di codice e ricerca nei file. L’uso del computer è in anteprima. Argon non genera immagini né audio.

## Gemini 4 Argon su AI2Face

Gemini 4 Argon arriverà presto su AI2Face insieme alla generazione di testo: il servizio aggiungerà i migliori modelli linguistici, compresa la novità di Google. Il prezzo è visibile prima di ogni generazione.

Argon risponde solo con testo. Foto e video su AI2Face sono generati da altri modelli di Google: [Nano Banana Pro](/it/models/nano-banana-pro) e [Nano Banana 2.1](/it/models/nano-banana-2-1) per le immagini, [Veo 3.1](/it/models/veo-3-1) e [Gemini Omni](/it/models/gemini-omni) per i video.

## Domande frequenti

### Quando è uscito Gemini 4 Argon?

Google ha annunciato il modello il 30 settembre 2026 e il 13 ottobre lo ha aperto nella Gemini API a pagamento e nell’app Gemini per gli abbonati Google AI Pro e Ultra. Prima, solo gli specialisti di difesa informatica del programma Fairwind avevano accesso.

### Quanto costa la Gemini 4 Argon API?

Al prezzo di lancio, 2 $ per milione di token in input e 10 $ per milione di token in output; l’input in cache costa il 95% in meno. Dopo il periodo di lancio i prezzi saliranno a 4 $ e 20 $, ma Google non ha detto quando.

### Gemini 4 Argon si può usare gratis?

No. Nella Gemini API il modello è disponibile solo nel livello a pagamento, e nell’app Gemini è riservato agli abbonati Google AI Pro e Ultra.

### Gemini 4 Argon può generare immagini?

No. Argon accetta testo, immagini, video, audio e PDF, ma risponde solo con testo. In Google le immagini le generano i modelli Nano Banana, i video Veo e Gemini Omni.

### Gemini 4 Pro e Gemini 4 Argon sono la stessa cosa?

Google non ha annunciato nessun modello chiamato Gemini 4 Pro. Il primo e, per ora, unico modello della famiglia Gemini 4 si chiama Argon.

## Fonti

- 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