A Google tornou público, a 13 de outubro de 2026, o Gemini 4 Argon, o seu novo modelo de fronteira, pondo fim a um período de cerca de duas semanas em que apenas equipas de ciberdefesa selecionadas lhe tinham acesso. Os programadores podem agora usá-lo no escalão pago da Gemini API, através do Google AI Studio, as empresas encontram-no no Google Cloud e os assinantes Google AI Pro e Ultra têm-no na aplicação Gemini e no AI Mode da Pesquisa. No Antigravity, o ambiente de programação orientado para agentes, o acesso fica limitado ao plano Ultra. O registo de alterações da Gemini API indica gemini-4-argon como disponível em geral desde essa data.
O preço é o elemento mais ofensivo do lançamento. Durante a fase introdutória, a Google cobra 2 dólares por milhão de tokens de entrada e 10 dólares por milhão de tokens de saída, com um desconto de 95% nos tokens de entrada em cache. Segundo o The Verge, estes valores duplicam quando a promoção terminar, no final de novembro, e mesmo assim o preço inicial ronda um quinto do que a OpenAI e a Anthropic pedem pelos seus modelos de topo. Convém lembrar que o custo por token não equivale ao custo de cada tarefa, porque modelos diferentes gastam quantidades muito diferentes de tokens para o mesmo trabalho.
A empresa apresenta o Argon como uma ferramenta para trabalho profissional longo e encadeado em programação, finanças, direito, cibersegurança e ciência. A API oferece um limite único de um milhão de tokens, partilhado entre entrada e saída. Grande parte das provas é interna: a Google afirma que os engenheiros que usam o Argon no Antigravity aumentaram em mais de 35% as submissões de código feitas por agentes e reduziram as reversões em quase um terço. Descreve ainda a ajuda do modelo para separar uma pasta antiga de cerca de seis milhões de linhas do código do Chromium, que tem 40 milhões, para cortar 40% no tempo de preparação de sessões do Agent Development Kit e para quase triplicar o débito de inferência do pequeno Gemma 4 E2B numa GPU A100.
Nos testes comparativos, a Google garante que o Argon lidera o Vals Index, que avalia tarefas de finanças, direito, programação e fiscalidade, posição confirmada pela VentureBeat. As avaliações mais amplas são menos categóricas. De acordo com a VentureBeat, a Artificial Analysis atribui-lhe 53 pontos no seu Intelligence Index, empatado com o GPT-6 Astra da OpenAI e o Claude Fable 5.1 da Anthropic, mas atrás do Claude Opus 5.5, do Claude Sonnet 5.5 e do Muse Wonder Full da Meta. As próprias comparações anteriores da Google davam vantagem ao Opus 5.5 no Terminal-Bench 4.0, com 66,4% contra 57,4%. Sam Witteveen, da Red Dragon AI, que testou o modelo antecipadamente, considerou-o muito forte, mas não o melhor do mercado.
A segurança justificou o lançamento faseado. A 30 de setembro, a Google entregou o Argon apenas a parceiros do programa Fairwind e, segundo a VentureBeat, participou num processo voluntário de acesso prévio do governo norte-americano. Numa publicação da Google DeepMind, a empresa diz que o modelo resolveu os 12 cenários simulados de ciberataque completo, quando a geração anterior resolvia cinco, e revelou capacidades acrescidas em biologia. Em resposta, aplicou salvaguardas em várias camadas ao abrigo do Frontier Safety Framework: as equipas externas de testes em biologia desbloquearam menos de 1% das subtarefas avaliadas, as tentativas de atalho em tarefas de programação caíram para 2% e o sucesso de ataques no teste de injeção indireta de instruções da Gray Swan desceu para 0,7%. O Fairwind vai agora alargar-se a centenas de novos parceiros.
Há também promessas na robótica e na investigação. A Google indica 87% no teste de raciocínio físico ERQA e descreve uma experiência em que o Argon converteu um vídeo de alguém a jogar cornhole em código de simulação, que um humanoide Apollo da Apptronik usou para acertar sete lançamentos seguidos. A empresa vai ainda oferecer a 10 000 cientistas seis meses gratuitos do escalão mais alto do Antigravity, consoante a elegibilidade e a capacidade disponível.
Para a Google, o que está em jogo é a posição competitiva. O The Verge lembra que este é o primeiro grande modelo de fronteira da empresa desde o Gemini 3, no final de 2025, período em que a Anthropic e a OpenAI ganharam terreno, e que chega um dia depois do Muse Wonder Full da Meta. O preço baixo e a distribuição pela Pesquisa, pela aplicação Gemini e pelo Google Cloud abrem-lhe um caminho largo até aos utilizadores, mas a maioria dos números de desempenho e produtividade continua a ser da própria Google e falta replicá-los de forma independente.