La actualidad no descansa y la inteligencia artificial sigue su evolución a toda velocidad. A principios de septiembre, OpenAI presentó GPT-6 Astra, su nuevo y potente modelo de IA para que ChatGPT se vuelva más inteligente todavía. Y, Google, Gemini 3.8 Flash. Por su parte, Anthropic dio a conocer a finales de septiembre sus nuevos modelos Claude Opus 5.5 y Claude Sonnet 5.5. Y, de nuevo, OpenAI, dio a conocer GPT-6.1 Sol. Y para terminar el mes, Google anunció Gemini 4 Argon.
Como suele ocurrir con cada nuevo anuncio de modelo de inteligencia artificial, expertos y entusiastas se lanzan a probarlos para comprobar si realmente ofrecen los resultados prometidos por los benchmarks o análisis que difunden las empresas responsables. O si hay algún campo o área de conocimiento en el que un modelo de IA destaca por encima de la competencia. En definitiva, todos quieren saber cuál es la mejor IA de 2026. Un título que puede cambiar mes a mes.
A continuación, repasamos el anuncio de Google para conocer las principales novedades de Gemini 4 Argon, un modelo de IA que llega en un momento en el que el gigante de Internet necesita reivindicarse ante la agresiva publicidad de Anthropic y OpenAI de vender sus inteligencias artificiales con titulares en la prensa sobre presuntos ataques de ciberseguridad realizados por sus modelos de IA. Incluso en los foros de Reddit sobre Gemini hay usuarios preguntándose por qué Google no se une al show. En cualquier caso, ¿es Gemini 4 suficientemente potente para hacer frente a GPT-6 y Claude Opus 5.5?
Las novedades de Gemini 4 Argon
Google presenta Gemini 4 Argon con entusiasmo, como suele ser habitual. “Construido para mantener un razonamiento profundo a través de flujos de trabajo complejos y de largo horizonte, Argon está cambiando fundamentalmente la forma en que trabajamos y construimos en Google. Ofrece un rendimiento de vanguardia en flujos de trabajo complejos en ingeniería de software del mundo real, trabajo de conocimiento empresarial como legal y financiero, y defensa de la ciberseguridad”.
Estos son los tres pilares que destaca Google sobre Gemini 4 Argon:
- Optimización algorítmica cuántica. En computación cuántica, Gemini 4 propone versiones optimizadas de las rutinas planteadas por los investigadores. En concreto, mejora un 40% el rendimiento respecto a versiones anteriores. Y es capaz de ofrecer soluciones en minutos frente a semanas. Esto implica que este modelo de IA es capaz de razonar sobre algoritmos avanzados además de escribir código.
- Eficiencia de la memoria. Los recursos disponibles son limitados y caros, así que una baza de Gemini 4 es que es capaz de aplicar optimizaciones para consumir menos memoria en tareas complejas. En las pruebas realizadas con varios agentes de IA con Gemini 4 lograron liberar 300 TB de memoria de los centros de datos utilizados. Cifra que podría escalar a 500 TB o 1 PB en el futuro.
- Migraciones y optimizaciones de código a gran escala. Los agentes de IA con Gemini 4 migraron bases de código de C y C++ a Rust en sistemas críticos como infraestructura, kernel, codecs, etc. Así, el modelo de Google fue capaz de realizar una auditoría automática y, tras la revisión de los ingenieros encargados, la IA hizo pruebas de emulación y validación.
A nivel técnico y de seguridad, esto es lo más destacable de Gemini 4:
- Ventana de salida de un millón de tokens en una sola respuesta.
- Las generaciones anteriores estaban limitadas a 64.000 tokens de salida.
- Rendimiento alto en pruebas sobre tareas reales, como flujos empresariales o finanzas.
- Ciberseguridad defensiva como pilar.
- Detección de vulnerabilidades en bases de datos complejas.
- Parcheo automático de fallos críticos.
- Prevención de uso malicioso.
- Resistente a ataques de inyección de prompts.
Disponibilidad de Gemini 4 Argon
Uno de los ámbitos en los que Google ha puesto más empeño con Gemini 4 es en la ciberseguridad. De ahí que, en vez de poner su modelo de IA a disposición del gran público, ha decidido ofrecerlo, en primer lugar, a un grupo elegido de expertos en defensa cibernética bajo el programa Fairwind, que lanzó a principios de 2026 y que incluye más de 650 organizaciones públicas y privadas.
La siguiente fase, sin fecha anunciada en el momento de escribir estas líneas, es ofrecer Gemini 4 Argon a desarrolladores, empresas y usuarios finales. Pero, para ello, empezarán por aquellos que tengan acceso a su API de pago (vía Vertex AI o Google AI Studio) y suscriptores de Google AI Ultra, que es el plan de suscripción más caro y completo.
Así que para ver Gemini 4 en su app móvil, en su web o en la API pública, tendremos que esperar. No hay un calendario público, de momento, y como hemos podido comprobar, la estrategia es ampliar el acceso a Gemini 4 de manera gradual y controlada.
El coste de Gemini 4 frente a la competencia
En cuanto a su precio o coste por millón de tokens, según varias estimaciones, el precio en USD es de 2 dólares de entrada y 10 dólares de salida. Aunque ese precio es durante el periodo de prueba. Más adelante, ese coste subirá a 4 dólares de entrada y 20 dólares de salida por millón de tokens.
Si comparamos con otros modelos, Gemini 4 coincide con Claude Opus 5.5 en 4 USD de entrada y 20 USD de salida por millón de tokens. Aunque en trabajos por lotes vía API de Claude, la cifra baja a 2 USD de entrada y 10 USD de salida. GPT-6 Astra tiene precios superiores: 10 USD de entrada y 50 USD de salida. Aunque con descuentos o trabajos por lotes, la cifra baja a 5 USD entrada y 25 USD salida.
Gemini 4 frente a GPT y Claude
Así que mientras esperamos a que Gemini 4 llegue a todas partes, tendremos que conformarnos con los resultados de los análisis y pruebas realizados por Google e incluidos en el anuncio oficial. La lista es extensa, así que resumiremos los resultados, que han comparado Gemini 4 Argon con GPT 6 Astra, Claude Fable 5.1 y Claude Opus 5.5. Todos ellos modelos presentados durante el mes de septiembre de 2026.
- Primer puesto en pruebas de conocimiento y tareas reales sobre finanzas, legal y programación, como el Vals Index o el Harvey’s Legal Agent Benchmark.
- En tareas de programación agénticas, supera a la competencia en las pruebas DeepSWE y Vibe Code Bench, aunque en FrontierSWE es superada por GPT-6 Astra.
- Gemini 4 también destaca en tareas de automatización, superando el test AutomationBench por delante del resto de modelos de IA.
- En comprensión de vídeos largos también obtiene buenos resultados con el test LVBench.
- Y en seguridad, supera el test CWE-bench de resolución de vulnerabilidades se seguridad.
- También ofrece buenos resultados en pruebas de largo contexto (GraphWalks), conocimientos de matemáticas y ciencias (LaBBench y RiemmanBench).
Qué dicen los benchmarks de Gemini 4
Google todavía no ha proporcionado acceso abierto a Gemini 4 al gran público, por lo que por ahora es prácticamente imposible encontrar esta versión de IA en las plataformas habituales que comparan modelos LLM. Es el caso de LLM Stats, que ya incluye Claude Opus 5.5 o GPT 6 Astra, y que ocupan, respectivamente, el primer y segundo puesto del ranking general. En cambio, Gemini solo está representada por versiones anteriores. La más reciente, Gemini 3.8 Flash, anunciada a primeros de septiembre.
En BenchLM sí mencionan Gemini 4 Argon, aunque las puntuaciones son a partir de los resultados oficiales de Google a falta de pruebas más independientes. Como curiosidad, ocupa el puesto 10 del ranking general, superada por distintos modelos de IA de OpenAI y Anthropic. Los dos primeros puestos son para GPT 6 Astra y Claude Opus 5.5.
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