Gemini 4 Argon: Come funziona il nuovo modello di AI flagship di Google e cosa fa

Google ha rilasciato Gemini 4 Argon a sviluppatori, aziende e consumatori in tutto il mondo il 13 ottobre 2026, secondo l'annuncio dell'azienda sul blog di Google. L'azienda lo descrive come un modello frontier orientato al "lavoro profondo" — compiti complessi e multi-step in programmazione, finanza, lavoro legale, cybersicurezza e scienza — piuttosto che scambi brevi domanda-risposta.

Cosa Gemini 4 Argon è costruito per fare

Secondo il post di lancio di Google, Argon combina il ragionamento profondo su compiti multi-step con la comprensione multimodale di documenti, immagini e ambienti spaziali, più la capacità di agire come un agente software autonomo. Il modello supporta quello che Google chiama un limite input-output "unificato" di 1 milione di token, il che significa che un singolo scambio può leggere e generare quantità molto grandi di testo, codice o dati senza perdere il contesto.

Google riporta che Argon si classifica primo su Vals Index, un benchmark che l'azienda dice misura le prestazioni su compiti economicamente importanti come finanza, programmazione, lavoro legale e preparazione delle tasse. L'azienda cita anche un punteggio dell'87% sul benchmark Embodied Reasoning (ERQA), che testa la risoluzione dei problemi spaziali e fisici, e dice che Argon ha mostrato un tasso di sblocco delle vulnerabilità inferiore all'1% nei test di red-teaming relativi alle armi biologiche.

Programmazione: dalla codebase di Chrome a GitHub Copilot

L'annuncio di Google nomina diversi casi d'uso interni e dei clienti: gli ingegneri hanno utilizzato Argon per aiutare a separare una cartella legacy di circa 6 milioni di righe di funzionalità del browser dalla più grande codebase di circa 40 milioni di righe di Chromium, e un compito di ottimizzazione del flusso di lavoro Python avrebbe ridotto il tempo di preparazione della sessione del 40%. Un'applicazione di chimica quantistica si dice abbia funzionato 2,3 volte più velocemente con l'aiuto di Argon.

Il 13 ottobre 2026, GitHub ha annunciato che Gemini 4 Argon è diventato generalmente disponibile all'interno di GitHub Copilot per i piani Pro+, Business ed Enterprise, selezionabile dal selettore di modelli in Visual Studio Code, Visual Studio, Copilot CLI, IDE JetBrains, Xcode ed Eclipse, secondo il changelog di GitHub. GitHub dice che nei suoi test iniziali, Argon ha risolto più compiti di benchmark di programmazione rispetto ai modelli Gemini precedenti, con i suoi maggiori guadagni in Copilot CLI, e che verifica il suo lavoro testando i casi limite prima di finire. La fatturazione per gli utenti di Copilot avviene con prezzi basati sull'utilizzo alle tariffe di listino del provider.

Robotica e ragionamento fisico

Un post separato sul blog di Google Developers si concentra sulle applicazioni di robotica di Argon. Google dice che il modello può tradurre video reali della telecamera del robot, video da una prospettiva umana o anche schizzi disegnati a mano in ambienti simulati calibrati fisicamente, un processo che chiama "Real2Sim". In una dimostrazione, Argon ha diretto un robot quadrupede Boston Dynamics Spot per recuperare ed eliminare un oggetto dopo aver praticato il compito all'interno di una simulazione fisica MuJoCo.

Google dice anche che Argon può generare dati di addestramento sintetici all'interno della simulazione per migliorare altri modelli di controllo del robot, segnalando che il tasso di successo dei compiti di un modello vision-language-action è salito dal 56% al 75% dopo l'addestramento su dati generati da Argon. Il modello è identificato negli strumenti di sviluppo come gemini-4-argon e, per il lavoro di robotica, è disponibile tramite Google AI Studio e Google Antigravity per gli abbonati a Google AI Ultra, e tramite il livello a pagamento dell'API Gemini.

Come si confronta con i modelli rivali

Il tracciamento indipendente del benchmark pubblicato dal sito di educazione AI DataCamp, che ha compilato i punteggi pubblicati di Google insieme ai rilasci rivali, ha scoperto che Argon è in testa nei compiti di lavoro della conoscenza e del contesto lungo, ma è in ritardo rispetto ai modelli concorrenti su alcuni benchmark puri di codifica e basati su terminale.

L'analisi di DataCamp ha anche notato che il prezzo standard dell'API di Argon di $4 per milione di token di input e $20 per milione di token di output corrisponde al prezzo di Claude Opus 5.5, mentre il suo tasso introduttivo di $2/$10 per milione di token scende al di sotto della tariffa quotata da GPT-6 Astra di $10/$50 durante il periodo promozionale.

Prezzo, disponibilità e perché Google sta spingendo Argon ora

Secondo il post di Google stesso, il prezzo dell'API introduttivo — $2 per milione di token di input e $10 per milione di token di output, con uno sconto del 95% sugli input in cache — dura fino al 30 novembre 2026, dopodiché sale a $4 e $20 per milione di token rispettivamente. I consumatori possono raggiungere Argon tramite l'app Gemini e AI Mode in Search se dispongono di un abbonamento AI Pro o AI Ultra; l'ambiente di codifica Antigravity è limitato ai sottoscrittori Ultra, mentre gli scienziati possono ottenere sei mesi di accesso Antigravity di alto livello gratuito e i professionisti della cybersicurezza verificati possono candidarsi tramite il programma Fairwind di Google.

L'agenzia di stampa Reuters, in un rapporto ripreso da Investing.com, ha collocato il lancio in un contesto più ampio, dicendo che Google ha lanciato Argon mentre cercava di riprendere terreno rispetto ai rivali OpenAI e Anthropic dopo mesi di ritardi e un cambio di leadership nel suo laboratorio di ricerca DeepMind. Il rapporto ha detto che Google aveva precedentemente cancellato un rilascio Gemini 3.5 Pro pianificato che era stato programmato per giugno. I clienti iniziali nominati nel rapporto includono Deloitte, LexisNexis, Ambience Healthcare e Isomorphic Labs, e i team che utilizzano Argon all'interno di Antigravity hanno riferito di aver aumentato gli invii di codice agenziale di più del 35% mentre riducono i rollback del codice di circa un terzo.