Google lança Gemini 4 Argon com foco em programação, negócios e cibersegurança
Novo modelo de inteligência artificial amplia capacidade de raciocínio em tarefas longas, chega a 1 milhão de tokens de saída e busca competir com OpenAI e Anthropic.
Por Ryc Santana
Em resumo
O Google apresentou o Gemini 4 Argon, novo modelo de inteligência artificial voltado a tarefas profissionais complexas. A tecnologia amplia o limite de saída para 1 milhão de tokens e registra avanços em programação, finanças, direito, automação e cibersegurança. O lançamento será gradual enquanto a empresa amplia testes de segurança.
Google lança Gemini 4 Argon para competir na nova geração de inteligência artificial
O Google apresentou o Gemini 4 Argon, seu novo modelo de inteligência artificial de fronteira.
Desenvolvido pelo Google DeepMind, o sistema foi projetado para realizar tarefas complexas e de longa duração, com aplicações em programação, pesquisa financeira, direito, automação empresarial e cibersegurança.
O lançamento coloca o Google novamente no centro da disputa por modelos avançados com empresas como OpenAI e Anthropic.
O que é o Gemini 4 Argon?
O Gemini 4 Argon é o principal modelo da nova geração Gemini 4.
A tecnologia foi desenvolvida para raciocinar durante períodos maiores e executar fluxos de trabalho com diversas etapas.
Inicialmente, o acesso está sendo disponibilizado de forma limitada para profissionais selecionados, especialmente na área de cibersegurança.
Modelo ainda não está amplamente disponível
O Google adotou um lançamento gradual.
A empresa afirma que continuará testando salvaguardas e coletando feedback antes de liberar o modelo de maneira mais ampla para desenvolvedores, empresas e consumidores.
Gemini 4 Argon pode gerar até 1 milhão de tokens
Um dos principais avanços está no limite de saída.
O modelo poderá produzir até 1 milhão de tokens em uma única trajetória, frente aos 64 mil anteriores.
Isso permite que o sistema trabalhe por períodos mais longos em problemas que exigem planejamento e raciocínio em múltiplas etapas.
Por que tantos tokens são importantes?
Tarefas complexas podem exigir grandes volumes de análise antes de chegar ao resultado final.
Isso inclui:
- desenvolvimento de software;
- análise documental;
- pesquisa financeira;
- investigação jurídica;
- revisão de código;
- planejamento técnico.
Um limite maior permite manter mais etapas dentro da mesma execução.
Gemini 4 Argon é forte em programação
Segundo dados apresentados pelo Google, o Argon alcançou 77,9% no DeepSWE v1.1, benchmark voltado a tarefas reais e prolongadas de engenharia de software.
O modelo já está sendo utilizado internamente por equipes do Google.
IA está migrando grandes bases de código
Agentes baseados no Argon participam de projetos para converter códigos escritos em C e C++ para Rust.
Essas operações podem envolver centenas de milhares de linhas.
Antes de serem implementadas, as alterações passam por revisão humana, auditoria e testes automatizados.
Google relata ganhos de desempenho
Em um projeto relacionado ao decodificador de vídeo libgav1, o modelo ajudou a substituir cerca de 32 mil linhas de código especializado.
Segundo o Google, a nova versão em Rust ficou 2,7 vezes mais rápida que a implementação anterior em Rust.
Gemini 4 também mira empresas
O Google posiciona o Argon como uma ferramenta para o chamado trabalho intelectual empresarial.
O modelo pode atuar em tarefas relacionadas a:
- finanças;
- direito;
- programação;
- tributação;
- pesquisa;
- automação de processos.
No AutomationBench, benchmark voltado a fluxos de trabalho empresariais, o modelo alcançou pontuação de 51,3%.
Cibersegurança é uma das prioridades
O Gemini 4 Argon foi treinado para identificar, validar e corrigir vulnerabilidades de software.
O modelo começa a ser disponibilizado para profissionais de segurança selecionados por meio do programa Fairwind.
IA poderá corrigir falhas automaticamente
O Google afirma que o sistema pode encontrar vulnerabilidades críticas e propor correções de forma autônoma.
Essa capacidade poderá ajudar equipes de defesa a analisar quantidades de código que seriam difíceis de revisar manualmente.
Maior capacidade também exige mais segurança
Uma IA capaz de encontrar vulnerabilidades também apresenta riscos caso seja utilizada de forma inadequada.
Por isso, o Google afirma que o acesso inicial será controlado enquanto amplia suas avaliações de segurança.
Gemini 4 é melhor que OpenAI e Anthropic?
A resposta depende da tarefa analisada.
Benchmarks apresentados pelo Google mostram desempenho competitivo ou superior em determinadas áreas, mas nenhum teste isolado é suficiente para definir qual é o melhor modelo de IA de maneira absoluta.
Cada sistema apresenta vantagens diferentes em programação, raciocínio, custo, velocidade, multimodalidade e ferramentas.
Quanto custará o Gemini 4 Argon?
O Google anunciou um preço promocional inicial de:
- US$ 2 por milhão de tokens de entrada;
- US$ 10 por milhão de tokens de saída.
Tokens de entrada armazenados em cache terão desconto adicional.
A estratégia de preço pode ser uma parte importante da disputa por clientes corporativos.
Google reforça disputa com OpenAI e Anthropic
O lançamento mostra que a competição entre os principais laboratórios de IA está entrando em uma nova fase.
Mais do que responder perguntas, os novos modelos estão sendo projetados para executar trabalhos complexos durante períodos prolongados.
O Gemini 4 Argon representa essa mudança: de assistentes conversacionais para agentes capazes de participar diretamente de programação, pesquisa, operações empresariais e segurança digital.
