Cos'è Gemini 4 Argon?

È il nuovo modello di punta di Google DeepMind, annunciato il 30 settembre 2026. Google lo descrive come un modello per programmazione reale, lavoro professionale in ambito aziendale (per esempio legale e finanza) e difesa informatica.

Quando sarà disponibile Gemini 4 Argon?

Per ora è accessibile solo a un gruppo di difensori informatici fidati tramite il Fairwind Program. Google parla di un'ampia disponibilità il prima possibile, a partire dai clienti API a pagamento e dagli abbonati Google AI Ultra, senza indicare una data.

Quanto costa Gemini 4 Argon?

In fase introduttiva 2 dollari per milione di token in input e 10 dollari in output (input in cache a 0,10 dollari). Dopo il periodo introduttivo i prezzi saliranno a 4 e 20 dollari per milione di token.

Gemini 4 Argon batte GPT-6 Astra e Claude Opus 5.5?

Secondo i dati diffusi da Google, guida 12 benchmark su 18 e ne pareggia uno, per esempio su DeepSWE v1.1 (77,9% contro 74,1% di Astra e 74,2% di Opus 5.5). Resta indietro su FrontierSWE v2 e Terminal-Bench Science. Sono numeri dichiarati dall'azienda, non ancora verificati in modo indipendente.

Perché il rilascio è limitato?

Google dice di partecipare al processo volontario di accesso pre-rilascio promosso dal governo statunitense e di stare rafforzando le protezioni contro l'uso improprio in ambito informatico e CBRN (chimico, biologico, radiologico e nucleare).

Gemini 4 Argon di Google: benchmark, prezzi e disponibilità

Il 30 settembre 2026 Google ha presentato Gemini 4 Argon, il primo modello di punta della famiglia Gemini dopo Gemini 3, uscito a novembre 2025. Per mesi OpenAI e Anthropic hanno rilasciato modelli a ritmo serrato, mentre Google restava indietro: Argon è la risposta, con numeri che sulla carta riprendono la testa dei benchmark. C'è però un limite importante: per ora non lo può usare quasi nessuno.

Per cosa è pensato

Google lo descrive come un modello per tre ambiti:

Programmazione su progetti reali, comprese le migrazioni di codice e l'ottimizzazione degli algoritmi
Lavoro professionale in azienda, per esempio ricerca finanziaria, redazione di atti legali e analisi di grafici
Difesa informatica, cioè individuare e correggere in autonomia vulnerabilità critiche

Tra le caratteristiche dichiarate c'è anche un limite di 1 milione di token per ragionamenti lunghi e articolati in più passaggi.

I benchmark: dove vince e dove perde

Tra i 18 benchmark divulgati da Google, Argon ne guida 12 e ne pareggia uno. Alcuni confronti con GPT-6 Astra e Claude Opus 5.5:

Test	Gemini 4 Argon	GPT-6 Astra	Claude Opus 5.5
DeepSWE v1.1 (programmazione reale)	77,9%	74,1%	74,2%
AutomationBench (compiti aziendali)	51,3%	41,4%	42,5%
Vals Finance Agent v2	65,4%	53,5%	58,6%
Harvey Legal Agent	19,6%	5,4%	3,8%
CWE-bench v1 (correzione vulnerabilità)	68%	68%	67%

Argon non vince dappertutto: su FrontierSWE v2 Astra è davanti (65,5% contro 55%) e lo stesso accade su Terminal-Bench Science 0.1 (68,1% contro 57,6%). Sono tutti dati diffusi da Google, quindi vanno letti come tali: la vera prova sarà vedere se i vantaggi si traducono in comportamento affidabile nell'uso quotidiano.

Prezzi

In fase introduttiva Argon costa 2 dollari per milione di token in input e 10 in output, con l'input in cache a 0,10 dollari. Dopo il periodo introduttivo i prezzi saliranno a 4 e 20 dollari. Per confronto, GPT-6 Astra costa 10 e 50 dollari: finché dura l'offerta introduttiva, Argon ne costa circa un quinto.

Perché l'accesso è limitato

Al momento Argon è disponibile tramite il Fairwind Program, riservato a difensori informatici fidati. Google spiega che sta partecipando al processo volontario di accesso pre-rilascio del governo statunitense e che sta rafforzando le protezioni contro l'uso improprio in ambito informatico e CBRN (chimico, biologico, radiologico e nucleare).

L'ampia disponibilità è prevista "il prima possibile", a partire dai clienti API a pagamento e dagli abbonati Google AI Ultra, ma Google non ha indicato una data.

Come lo usa già Google

L'azienda dice che Argon è già al lavoro sui flussi di lavoro interni, con risultati che includono:

la migrazione di oltre 800.000 righe di codice del kernel Zircon di Fuchsia da C/C++ a Rust
una decodifica video con libgav1 2,7 volte più veloce
oltre 300 TiB di memoria liberata nei data center
un'ottimizzazione quantistica migliore del 40% rispetto al riferimento pubblicato

Cosa aspettarsi

Il quadro competitivo cambia, ma non del tutto: Argon è davanti in molti test, non in tutti, e per chi lavora con le API il confronto reale potrà partire solo quando il modello sarà aperto. Nel frattempo conviene seguire il confronto sui costi, perché con prezzi introduttivi bassi la concorrenza tra Google, OpenAI e Anthropic sta spingendo verso il basso il costo dei modelli di fascia alta.