Google amplia le capacità della propria intelligenza artificiale con Gemini 4 Argon, un nuovo modello progettato per affrontare attività complesse in ambiti come programmazione, finanza, cybersecurity e ricerca scientifica. Disponibile a livello globale tramite API e sulle principali piattaforme dell’azienda, Argon punta su ragionamento avanzato, precisione e capacità di portare a termine operazioni articolate in più passaggi.
Gemini 4 Argon è disponibile: prezzi e piattaforme supportate
Il nuovo modello è accessibile agli sviluppatori e alle imprese attraverso le API Gemini, AI Studio e le piattaforme dedicate di Google. Gli abbonati a Google AI Ultra possono utilizzarlo in Google Antigravity, mentre gli utenti con piani Google AI Ultra e Pro possono accedervi anche dall’app Gemini e dalla modalità AI nella Ricerca Google.
Il prezzo di lancio tramite API è di 2 dollari per milione di token in ingresso e 10 dollari per milione di token in uscita. I token di input memorizzati nella cache beneficiano invece di uno sconto del 95%.
Una delle caratteristiche principali è la finestra unificata di input e output da un milione di token, pensata per sostenere attività prolungate e progetti che richiedono l’elaborazione di grandi quantità di informazioni.
Secondo Google, Gemini 4 Argon si distingue per la capacità di affrontare problemi articolati e per i risultati ottenuti nei benchmark. Il modello si è classificato al primo posto nel Vals Index, una valutazione che misura le prestazioni dell’intelligenza artificiale in settori economici come finanza, programmazione, diritto e fiscalità.
Programmazione, produttività e analisi: i risultati ottenuti da Google
Uno degli ambiti in cui Argon mostra le proprie capacità è lo sviluppo software. Google riferisce che il suo utilizzo in Antigravity ha permesso di aumentare di oltre il 35% le consegne di codice generate dagli agenti AI, riducendo al contempo di quasi un terzo i rollback.
Nel progetto Chromium, il modello ha contribuito a riorganizzare il codice delle funzionalità del browser Chrome, intervenendo su centinaia di file e completando in poche settimane un lavoro che avrebbe richiesto mesi. L’obiettivo è rendere possibile lo spostamento delle pagine tra schede, pannelli laterali e finestre mobili senza ricaricamenti.
Altri risultati riguardano l’ottimizzazione del framework Python open source Agent Development Kit, con una riduzione del 40% dei tempi di preparazione delle sessioni in memoria durante le sessioni lunghe e un miglioramento del 21% nei tempi di importazione a freddo.
Argon ha inoltre accelerato fino a 2,3 volte alcune operazioni di un software open source per la chimica quantistica e contribuito a migliorare le prestazioni dei modelli Gemma di Google.
Sul fronte aziendale, le applicazioni spaziano dall’analisi finanziaria alla revisione dei contratti, fino all’elaborazione di documenti complessi. Google cita anche valutazioni condotte da società partner, tra cui Box e Kepler, che hanno evidenziato risultati significativi nell’analisi documentale e nella costruzione di modelli finanziari.
Cybersecurity e ricerca scientifica: le altre applicazioni di Argon
Il nuovo modello è stato progettato anche per individuare vulnerabilità informatiche e aiutare i ricercatori a risolvere problemi scientifici. Nell’ambito del programma Scan for Good, la società di cybersecurity Wiz ha utilizzato Argon per identificare e correggere vulnerabilità che avrebbero potuto esporre dati governativi sensibili e informazioni sanitarie private.
Nella ricerca scientifica, Google segnala progressi nel calcolo quantistico, nello studio della fusione nucleare e nell’analisi di malattie rare. In un caso, il modello ha individuato una riorganizzazione cromosomica in genomi anonimizzati di neonati con rare patologie polmonari dello sviluppo, un’anomalia che i software utilizzati in precedenza non avevano rilevato.
Argon ha inoltre contribuito alla progettazione di nuovi enzimi, successivamente testati in laboratorio e risultati dotati di attività catalitica.
Un’altra applicazione riguarda la robotica. In una prova interna, il modello ha osservato un video di una persona che giocava a cornhole, ricostruito le coordinate spaziali e generato autonomamente il codice per simulare i movimenti necessari. Trasferita sul robot umanoide Apollo di Apptronik, la procedura ha consentito di realizzare sette tiri consecutivi a segno.
Google ha infine illustrato le misure di sicurezza integrate nel sistema, tra cui difese contro richieste dannose, tentativi di aggiramento delle istruzioni e attacchi di prompt injection. L’azienda prevede anche un accesso gratuito di sei mesi al livello di utilizzo più elevato di Google Antigravity per 10.000 scienziati, subordinato ai requisiti di ammissione, alla disponibilità e alla selezione.
