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Modelos

Gemini 4 Argon: el modelo que Google aún no vende

Google DeepMind, la división de inteligencia artificial de Google que desarrolla los modelos Gemini, anunció el 30 de septiembre de 2026 Gemini 4 Argon, su modelo más capaz, un día después del DevDay de OpenAI. La cifra del anuncio es la ventana de salida: Argon escribe hasta 1.000.000 de tokens en una sola respuesta, frente a los 64.000 de antes. Su precio introductorio, 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 por millón de salida, es exactamente el de GPT-6.1 Sol. Y nadie puede pagarlo todavía: solo lo reciben los equipos de ciberdefensa verificados del programa Fairwind.

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Caricatura de una imprenta industrial con el rótulo de Gemini y una estrella de cuatro puntas que escupe sin parar rollos y rollos de papel; encima, un hombre con cascos amarillos ríe con los brazos abiertos sobre el montón, mientras cuatro personas asoman con sus móviles por la puerta azul y el papel cubre el suelo.
📷 Imagen generada con IA

En resumen

  • Google DeepMind presentó Gemini 4 Argon el 30 de septiembre de 2026, el día siguiente al DevDay de OpenAI.
  • El tope de tokens que el modelo escribe en una respuesta pasa de 64.000 a 1.000.000, más de quince veces, y Google lo llama el mayor del sector.
  • El precio introductorio es de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 por millón de salida, exactamente lo que cobra OpenAI por GPT-6.1 Sol; Google no dice hasta cuándo rige.
  • Argon no está a la venta: se entrega a equipos de ciberdefensa de confianza del programa Fairwind y después llegará «lo antes posible» a la API de pago y a Google AI Ultra.
  • Las cifras de rendimiento son de la propia compañía: 77,9 % en DeepSWE v1.1, 51,3 % en AutomationBench y 91,7 % en LVBench.

La ventana de salida pasa de 64.000 tokens a un millón

Google DeepMind anunció Gemini 4 Argon el 30 de septiembre de 2026 y puso el acento en una sola cifra: el modelo escribe hasta 1.000.000 de tokens en una respuesta, cuando el tope anterior de Google era de 64.000. Son más de quince veces, y la compañía lo presenta como el mayor del sector: afirmación suya, no medición independiente.

El argumento de Google es que ese margen cambia cómo trabaja el modelo: con sitio para generar cientos de miles de tokens de una tirada, puede razonar más a fondo y resolver un problema difícil de una vez, sin partirlo en llamadas sucesivas.

Lo que el anuncio no dice es cuánto puede leer Argon: Google no publica su ventana de entrada ni una tarifa por tramos de contexto, así que el otro lado de la cuenta no se puede comparar.

La tarifa introductoria es exactamente la de GPT-6.1 Sol

Lo que cuesta un millón de tokens, modelo por modelo
Modelo Entrada Entrada en caché Salida
Gemini 4 Argon, precio introductorio 2 0,10 10
GPT-6.1 Sol 2 0,10 10
GPT-6 Astra 10 1 50
Dólares por millón de tokens. Argon: precio introductorio anunciado por Google DeepMind el 30 de septiembre de 2026; la cifra de la entrada en caché sale de aplicar el descuento del 95 % que anuncia Google, que no la publica en dólares. Sol y Astra: nivel estándar y contexto corto de la tarifa de la API de OpenAI consultada el 1 de octubre de 2026. Google no publica cuándo acaba el precio introductorio, ni el precio de escritura en caché, ni una tarifa distinta para contexto largo.

Argon se lanzará, según Google, a un «precio introductorio» de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de salida, con la entrada en caché al 95 % de descuento. Puesto al lado del catálogo que OpenAI actualizó en el DevDay, el número no parece casual: es, al céntimo, la tarifa estándar de GPT-6.1 Sol.

Contra el modelo más caro de OpenAI la distancia sí se nota: GPT-6 Astra cobra 10 dólares de entrada y 50 de salida por millón de tokens, cinco veces más que Argon en las dos columnas que más pesan en la factura.

Falta la letra pequeña. Google no dice hasta cuándo rige el precio introductorio, ni cuál será el siguiente, ni qué cuesta escribir en la caché, ni si el contexto largo se cobra aparte. Tampoco hay tarifa para el acceso por Fairwind, la única vía abierta hoy: es un precio que nadie puede pagar todavía.

Leer más: OpenAI — Pricing, documentación de la API (consultada el 01-10-2026) ↗

Un modelo frontier que todavía no se puede comprar

Argon no se puede probar. Google dice que soltar capacidades de este nivel exige un despliegue por fases y que, mientras amplía el acceso, participa en el proceso voluntario del Gobierno de Estados Unidos para el acceso previo al lanzamiento de modelos. El reparto empieza por equipos de ciberdefensa de confianza y por los suyos.

A esos, además, les entrega el modelo sin los límites de ciberseguridad que llevará la versión general, para que usen entera su capacidad de encontrar, validar y parchear vulnerabilidades. El anuncio explica que Argon rechaza por diseño las peticiones de ataque informático y de armas químicas, biológicas, radiológicas y nucleares, y que esas defensas las han probado equipos de ataque internos y externos.

Después, dice Google, llegará «lo antes posible» a desarrolladores, empresas y consumidores, empezando por los clientes de pago de la API y los suscriptores de Google AI Ultra. No hay fecha ni lista de espera pública.

El programa Fairwind decide quién lo usa

Dentro de Fairwind, el acceso a Argon es aún más estrecho: lo tiene un subconjunto de esos socios, solo o dentro de CodeMender, el agente de Google para seguridad de código. Las condiciones están escritas: autenticación por usuario y verificación multifactor resistente al phishing, acceso limitado a los equipos internos de ciberseguridad, respuesta a incidentes o pruebas de intrusión, registro del uso de cada empleado y prohibición de compartir, redistribuir o vender el acceso.

Las tareas permitidas se acotan a lo defensivo y a la investigación académica: simulación autorizada de amenazas, ingeniería inversa y análisis de programas maliciosos; crearlos, no. Google no publica cuánto cuesta estar en el programa.

Hay un caso contado por la compañía: Wiz, cuya iniciativa Scan for Good busca y corrige gratis exposiciones de riesgo en infraestructuras públicas críticas, encontró con Argon una vulnerabilidad que dejaba al aire información personal sensible en programas sanitarios de hospitales de todo el mundo. Lo cuentan Google y Wiz; no hay verificación de terceros.

Leer más: Google DeepMind — Fairwind Program (captura del 01-10-2026) ↗

Por la vía del abonado, el acceso más alto empieza en 99,99 euros

Los planes de pago de Gemini en España, y dónde encaja Argon
Plan Precio al mes Límite de uso Gemini 4 Argon
Google AI Pro 21,99 € 4 veces el del plan gratuito No figura
Google AI Ultra Desde 99,99 € 5 veces el de Google AI Pro; 20 veces en la variante de 219,99 € Anunciado como destino, sin fecha
API de pago Por uso: 2 $ de entrada y 10 $ de salida por millón de tokens, precio introductorio Sin cupo publicado Anunciado como destino, sin fecha
Programa Fairwind Sin precio publicado Sin límite publicado Única vía abierta hoy, por solicitud y verificación
Precios de los planes según la página de suscripciones de Gemini para España, capturada el 1 de octubre de 2026: rotula un solo precio de Google AI Ultra, «a partir de» 99,99 €, y el de 219,99 € aparece una sola vez, en la línea que describe la variante de veinte veces los límites de Pro. Google no ha dicho en qué nivel de Ultra entrará Gemini 4 Argon, ni con qué límite de uso, ni cuándo; tampoco si el acceso por el programa Fairwind se factura.

La segunda puerta anunciada es Google AI Ultra, la suscripción más cara de Google. Su página en español rotula un único precio, «a partir de» 99,99 euros al mes, para límites de uso cinco veces los de Google AI Pro, y menciona en la misma línea una variante de veinte veces esos límites por 219,99 euros. Google AI Pro está en 21,99 euros, y Argon no figura en lo que publica ninguno de los dos planes.

Lo que sí incluye Ultra está publicado: acceso anticipado a funciones avanzadas como Deep Think, los límites más altos en Google Antigravity y en Gemini Notebook, y almacenamiento a partir de 20 TB. Se vende en más de 150 países. Qué parte de Argon entrará ahí, y cuándo, no está dicho.

Leer más: Google — Suscripciones de Gemini en España: Google AI Plus, Pro y Ultra (captura del 01-10-2026) ↗

Las cifras de rendimiento las mide y las publica Google

Lo que Google dice que puntúa Gemini 4 Argon
Prueba Qué mide Resultado
DeepSWE v1.1 Ingeniería de software real en tareas de largo recorrido 77,9 %
AutomationBench Ejecución de extremo a extremo de funciones de negocio 51,3 %
LVBench Comprensión de vídeos de larga duración 91,7 %
CWE-bench v1 Corrección de vulnerabilidades de seguridad 68 %
Cifras medidas y comunicadas por Google DeepMind en su anuncio del 30 de septiembre de 2026: son de parte y no una evaluación independiente. Google presenta las tres primeras como mejor resultado conocido y la cuarta como empate en el primer puesto. AutomationBench es una prueba de Zapier. El anuncio no incluye las cifras de los modelos de la competencia en estas mismas pruebas.

El anuncio trae cuatro resultados y conviene leerlos sabiendo quién tiene el cronómetro: los mide y los comunica quien vende el modelo. En DeepSWE v1.1, de ingeniería de software real de largo recorrido, Argon marca 77,9 %. En AutomationBench, el banco de pruebas de Zapier —la plataforma que automatiza tareas entre aplicaciones—, llega a 51,3 %. En LVBench, de comprensión de vídeos largos, 91,7 %.

La cuarta va con el encargo de esos equipos: en CWE-bench v1, de corrección de vulnerabilidades, Argon empata en el primer puesto con un 68 %. Google añade que en su banco interno encontró fallos en bases de código de veinte lenguajes, y que lidera otras evaluaciones de finanzas, trabajo jurídico y fiscalidad cuyas cifras no publica.

Google ya lo tiene trabajando dentro de casa

Lo que sostiene el anuncio no es la tarifa, sino el uso interno. En computación cuántica, Argon mejoró en un 40 % la referencia publicada de subrutinas que atascan aplicaciones importantes. Un grupo de agentes del modelo aplicó por su cuenta optimizaciones en sus centros de datos que liberarán más de 300 TiB de memoria, con un ahorro estimado de entre 500 TiB y 1 PiB.

Agentes de Argon migran además código C y C++ a Rust por todo Google, hasta más de 800.000 líneas en el núcleo Zircon de Fuchsia. En libgav1, el programa libre de Google para descodificar vídeo, sustituyeron 32.000 líneas de código vectorial y el descodificador resultante corre 2,7 veces más rápido que la versión en Rust que ya existía —no que el C++ original, al que solo se acerca—, con la misma salida, según Google.

Conclusión

Argon responde al escaparate del DevDay en el único terreno que no se copia de un día para otro: el tamaño de lo que el modelo escribe de una vez, un millón de tokens frente a los 64.000 de antes. Lo que no trae es disponibilidad. Google le pone a su modelo más capaz la misma tarifa, dólar por dólar, que OpenAI cobra por GPT-6.1 Sol, y la llama introductoria sin decir hasta cuándo.

Fuentes primarias

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