O Google e o Google DeepMind disponibilizaram globalmente o modelo de inteligência artificial Gemini 4 Argon nesta terça-feira (13), a partir de Mountain View, na Califórnia, Estados Unidos. Voltado para engenharia de software complexa, defesa cibernética e análises financeiras e jurídicas, o sistema ampliou o limite máximo de geração de resposta de 64 mil para até 1 milhão de tokens (unidades de processamento de texto e código).
A expansão permite que a ferramenta mantenha o contexto e o raciocínio contínuo em tarefas longas de múltiplas etapas dentro de uma única resposta, reduzindo alucinações factuais. “Estamos dando a desenvolvedores, empresas, cientistas e consumidores acesso ao Gemini 4 Argon, nosso mais recente modelo de fronteira”, afirmou Koray Kavukcuoglu, vice-presidente sênior do Google DeepMind e arquiteto-chefe de IA do Google, em tradução livre.
Desempenho do Gemini 4 Argon em testes de software e negócios
O novo modelo alcançou o primeiro lugar em 13 dos 19 principais testes padronizados da indústria de tecnologia e empatou na liderança em mais um. Ele ocupa o topo do Vals Index, indicador que mede o impacto econômico e o desempenho em setores regulados como finanças, programação, direito e área tributária, além de liderar avaliações específicas dessas áreas, como o Vals Finance Agent v2 e o Harvey’s Legal Agent Benchmark. Segundo Michael Gerstenhaber, vice-presidente de Gestão de Produto do Gemini no Google Cloud, a equipe treinou o sistema para operar com profundidade e precisão, sustentando o contexto com conhecimento técnico ao longo de processos extensos.
Abaixo estão as pontuações registradas pelo sistema nas avaliações técnicas da indústria:
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- DeepSWE v1.1 (engenharia de software): 77,9% de pontuação recorde, superando o Claude Opus 5.5 (74,2%) e o GPT-6 Astra (74,1%).
- CWE-bench v1 (remediação de vulnerabilidades de segurança cibernética): 68%, empatando em primeiro lugar.
- AutomationBench da Zapier (execução de ponta a ponta em funções de negócios): 51,3%, na primeira colocação.
- LVBench (compreensão de vídeos longos): 91,7% de índice recorde.
- Embodied Reasoning – ERQA (robótica e raciocínio espacial em ambientes 3D): 87% de acerto.
- Terminal Bench (execução em linha de comando): 57%, ficando atrás do Claude Opus 5.5, que registrou 66,4%.
Aplicação prática do Gemini 4 Argon no YouTube e em sistemas internos
Dentro da própria infraestrutura da empresa, o modelo foi submetido a tarefas de otimização e refatoração de sistemas. Integrado ao Google Antigravity, plataforma de desenvolvimento baseada em agentes de software, o Gemini 4 Argon ajudou a reduzir pela metade o uso de processador (CPU) na interface de comentários do YouTube ao identificar que a renderização repetida de emojis representava quase 45% da sobrecarga do servidor, gerando 12 otimizações que diminuíram a latência de carregamento em 30 milissegundos. Equipes de engenharia lideradas por profissionais como Kanishka Rao, engenheiro de software principal no Google, também utilizaram agentes do modelo para migrações em larga escala de bases de código das linguagens C e C++ para Rust — incluindo o núcleo Zircon do sistema operacional Fuchsia — e para ajustes de memória em centros de dados.
Na rotina de empresas e usuários, o sistema apresenta mudanças na comunicação e na fidelidade aos documentos enviados. Quando alimentado com relatórios internos, contratos ou balanços financeiros, o modelo restringe-se ao conteúdo explícito dos arquivos e informa quando um dado não consta no anexo, evitando fabricar informações. Na integração com fluxos corporativos, Stuart Moncada, vice-presidente da plataforma de desenvolvimento GitLab, declarou que “o Gemini 4 Argon foi projetado para ajudar as organizações a trazerem a IA para o desenvolvimento, a segurança e as operações, mantendo-a dentro dos fluxos de trabalho e controles corporativos estabelecidos”.
Alguns testes práticos adicionais — como a criação autônoma de jogos de captura de bandeira e de simulação espacial em três dimensões, a conexão via Bluetooth com uma tiara de sensores de ondas cerebrais (EEG) e a auditoria de segurança em um aplicativo de relógio inteligente — foram citados em relatos iniciais, mas ainda não tiveram confirmação independente.
Mudança de nomenclatura do Google e disputa com a OpenAI e a Anthropic
A chegada do Gemini 4 Argon marca uma alteração no esquema de nomes da linha principal da companhia. O lançamento ocorre após o Google cancelar o Gemini 3.5 Pro e concentrar os esforços do meio do ano em atualizações da linha rápida 3.8 Flash. O último grande lançamento de topo da empresa havia sido o Gemini 3 Pro, em novembro de 2025, seguido pela versão 3.1 Pro em fevereiro de 2026.
No mercado de outubro de 2026, o modelo do Google disputa espaço diretamente com sistemas rivais de ponta, como o Claude Opus 5.5, desenvolvido pela Anthropic, e os modelos GPT-6 Astra e GPT-6.1, da OpenAI. Enquanto a ferramenta do Google lidera em fluxos analíticos e documentos extensos, a disputa na síntese pura de código-fonte bruto permanece equilibrada com os concorrentes.
Preços na API e cronograma de acesso ao Gemini 4 Argon
O sistema já pode ser utilizado por desenvolvedores e empresas por meio da Gemini API, do Google AI Studio e da suíte corporativa Google Cloud. Para o público geral e profissionais, o acesso ocorre pelo aplicativo Gemini e pelo Modo de IA da Busca do Google para assinantes dos planos pagos. Na plataforma Google Antigravity, o uso conta com uma cota semanal separada da cota do Gemini 3.8 Flash.
Os valores de processamento para desenvolvedores e as datas do cronograma de liberação seguem a seguinte estrutura:
- 30 de setembro de 2026: anúncio oficial do modelo e início dos testes restritos a especialistas de segurança cibernética pelo programa Fairwind Program.
- Terça-feira, 13 de outubro de 2026: liberação global na API, Cloud, AI Studio, aplicativo Gemini e acesso no Google Antigravity para assinantes do plano Google AI Ultra.
- Quinta-feira, 15 de outubro de 2026: expansão do acesso dentro da plataforma Google Antigravity para assinantes do plano Google AI Pro, a partir das 18h10 (horário do Pacífico).
- Preço promocional de lançamento na API: US$ 2 por milhão de tokens de entrada (input) e US$ 10 por milhão de tokens de saída (output).
- Preço padrão na API: US$ 4 por milhão de tokens de entrada e US$ 20 por milhão de tokens de saída.
Os valores promocionais de lançamento para uso na Gemini API permanecem vigentes para desenvolvedores e empresas até 30 de novembro de 2026, data a partir da qual passa a valer a tabela padrão de preços.
