Google Gemini 4 Argon: nuovo modello per compiti complessi

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Google DeepMind ha annunciato il 30 settembre 2026 il modello Gemini 4 Argon, un nuovo sistema di classe frontier sviluppato per compiti professionali complessi e a lungo termine. Per il momento l’accesso al modello è riservato esclusivamente a professionisti selezionati della sicurezza informatica nell’ambito del programma Fairwind; Google dichiara che lo renderà disponibile a sviluppatori, aziende e utenti individuali non appena il processo di verifica della sicurezza lo consentirà.

Argon può generare fino a 1 milione di token in un’unica risposta, valore che Google definisce come un limite di output leader nel settore (in precedenza i modelli Gemini si fermavano a 64 mila token). La dimensione della finestra di contesto in ingresso non è stata comunicata da Google. Il prezzo iniziale è di circa 1,79 EUR (2 USD) per milione di token di input e di circa 8,94 EUR (10 USD) per milione di token di output (stime basate sul tasso di riferimento BCE del 12/10/2026 pari a 1 EUR = 1,1181 USD; fonte: https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml); i token salvati nella cache costano il 95% in meno rispetto al prezzo base di input. Google partecipa inoltre a una procedura governativa volontaria di pre-release negli Stati Uniti.

Come viene già utilizzato Argon all’interno di Google

Il modello è già impiegato attivamente da migliaia di dipendenti Google. I risultati più evidenti si riscontrano in tre settori. Agenti basati su Argon hanno analizzato i dati telemetrici di profilazione dell’infrastruttura server e hanno implementato in modo autonomo ottimizzazioni della memoria che, dopo la prima applicazione, hanno liberato oltre 300 TiB, con risparmi finali stimati tra 500 TiB e 1 PiB. Nell’ottimizzazione degli algoritmi quantistici, Argon ha migliorato del 40% in pochi minuti un benchmark pubblicato, aiutando i ricercatori a ridurre le risorse spaziotemporali (qubit × porte) nei punti critici delle applicazioni.

Parallelamente, gli agenti stanno gestendo la migrazione di basi di codice da C/C++ a Rust: da decine di migliaia di righe in librerie come re2 e libgav1 fino a oltre 800 mila righe del kernel Zircon del sistema operativo Fuchsia. Data la natura critica di questi sistemi, ogni modifica è sottoposta a rigorosi controlli automatizzati e manuali, test in emulazione e revisioni approfondite prima del rilascio in produzione.

La scelta di rilasciare il modello in modo graduale e a fasi - invece di procedere con un lancio globale immediato - evidenzia l’intenzione di Google di fare tesoro delle critiche ricevute durante le precedenti uscite della serie Gemini, privilegiando l’affidabilità delle verifiche rispetto alla rapidità mediatica.

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Kinetyra