Gemini 4 Argon, 13 días después: qué es, cuánto cuesta y qué han creado (2026)
Google abrió Gemini 4 Argon a desarrolladores el 13 de octubre de 2026. Qué es, precio, límites, cómo le va en los rankings y cuáles de las 12 demos que circulan están confirmadas, a partir de un carrusel de @ia.evoluciona.
Cuando @ia.evoluciona publicó su carrusel sobre Gemini 4 Argon, el modelo llevaba un día en manos de desarrolladores. Hoy, 26 de octubre de 2026, lleva 13 días. Eso cambia cómo leer las demos: ya no son una novedad de un día, son lo que quedó después de la primera ola de entusiasmo.
Aquí van el contexto, el precio, los rankings y cuáles de las 12 demos tienen respaldo. Una aclaración: casi todo lo de benchmarks viene de las páginas de cada ranking y de medios secundarios, y varias demos no las pude confirmar. Esas van marcadas «según @ia.evoluciona».
La línea de tiempo
30 de septiembre: Google presentó Argon con acceso limitado a un grupo de defensores de ciberseguridad.
13 de octubre: llegó a desarrolladores por la API de pago de Gemini, en Google AI Studio y Android Studio. Los suscriptores de Google AI Ultra también pueden probarlo en Google Antigravity.
14 de octubre: empezó a llegar a la app de Gemini y al Modo IA de Búsqueda para suscriptores de Google AI Pro y Ultra.
No encontré novedades grandes desde entonces: las fuentes más recientes son de esos días.
Precio y límites
El precio de lanzamiento es de US$2 por millón de tokens de entrada y US$10 por millón de salida, hasta el 30 de noviembre. En diciembre los precios suben al doble: US$4 y US$20. Si piensas probarlo con la API, noviembre es el mes barato.
Un token es un trozo de texto, más o menos tres cuartos de palabra. El post original dice que Argon genera hasta un millón de tokens en una sola respuesta. Las fuentes no coinciden: una lo repite, otras explican que el millón es un presupuesto compartido entre entrada, razonamiento y salida, y que la salida normal llega a 65.536 tokens, con un modo aparte (long decode) para salidas más largas.
Cómo le va en los rankings
En el Vals Index ocupa el primer lugar, con 68,9%, apenas por encima de Claude Sonnet 5.5 (67,04%) y Claude Opus 5.5 (66,97%). La página de Vals lo ubica primero entre 41 modelos; el carrusel decía 48 y otras notas dicen 43, así que el número de modelos depende de la fecha. Una de las notas aclara que ese índice pesa mucho las tareas de finanzas.
En el Artificial Analysis Intelligence Index saca 53 puntos, empatado con GPT-6 Astra y Claude Fable 5.1, y por detrás de Claude Opus 5.5, que tiene 58. Una fuente lo ubica octavo entre 216 modelos.
En programación el cuadro es mixto. The New Stack cuenta que tiene el puntaje más alto en DeepSWE v1.1 (77,9%) pero queda último en FrontierSWE v2 y en Terminal-Bench 4.0, donde Opus 5.5 saca 66,4% contra 57,4% de Argon. Bloomberg reportó que empleados de Google debaten su rendimiento real en código y los resultados de los benchmarks, y que la dirección de DeepMind lo defiende.
Las 12 demos: cuáles tienen respaldo
Confirmadas por Google (13 de octubre). El complejo de templos con pagoda en Blender, construido desde cero y revisando su propio trabajo. Y el robot humanoide Apollo de Apptronik que aprendió cornhole viendo un solo video de una persona jugando: hizo siete tiros seguidos. Un investigador de DeepMind fue más cauto: el robot necesitó algunos tiros reales para mejorar antes de lograr esa racha. Google no publicó cuánto duró ni cuánto costó ninguna de las dos.
Parciales. El pelícano en bicicleta dibujado con matemáticas lo mostró un creador, con círculos rotatorios de Fourier. La música con Lyria 3.5 sincronizada no la pude confirmar, y la documentación de Argon dice que no genera audio por API. El helicóptero de combate en Three.js: su autor dice que usó Argon y Nano Banana, con un proceso de varias rondas, y prometió compartir el flujo después.
Sin confirmar, según @ia.evoluciona. 534 pinturas hechas solo con código, un videojuego de carreras 3D desde fotos de un escritorio, el clon de Minecraft en 19 minutos por unos 3 dólares, un ajedrez 3D con físicas, un museo interactivo de 50 años de computadoras Apple, una animación explosionada de un archivo CAD de un Pixel y un juego de tenis que usa el teléfono como raqueta. La comparación contra Opus 5.5 con el pelícano en estilo voxel es una prueba informal de un usuario.
Cómo leer un demo de IA
1. Quién lo hizo. Una demo de Google no es una prueba independiente. Un creador con su propio flujo cuenta otra cosa.
2. Cuántos intentos. Casi nunca se dice. El caso del robot es un buen ejemplo: siete tiros seguidos suena a magia hasta que te enteras de que hubo práctica real antes.
3. Cuánto costó y cuánto tardó. «Un clon de Minecraft en 19 minutos por 3 dólares» es una cifra que tú puedes comprobar con tu propia cuenta. Si nadie la repite, desconfía.
4. Si lo puedes repetir. Un demo útil trae el prompt o el flujo. Si no, es publicidad.
Qué haría yo
Probarlo con un trabajo mío de verdad, no con los ejemplos de todos. Algo concreto de tu semana: un informe, una hoja de cálculo, un guion o una pequeña herramienta. Si lo haces por API, hazlo en noviembre por el precio de lanzamiento, y ponle un tope de gasto antes de empezar.
Si lo que quieres es entender cómo usar la IA como herramienta y no como reemplazo, te sirven los atajos de ChatGPT para creativos y la comparación de agentes de IA. También puedes ver qué otras opciones hay en 10 IAs chinas para probar gratis.
Preguntas frecuentes
¿Desde cuándo está disponible Gemini 4 Argon? Para desarrolladores, desde el 13 de octubre de 2026. En la app de Gemini y en el Modo IA de Búsqueda, desde el 14, para suscriptores de Google AI Pro y Ultra.
¿Es gratis? No. Por API es de pago, con precio de lanzamiento hasta el 30 de noviembre. En la app se usa con una suscripción Pro o Ultra.
¿Es el mejor modelo? Depende del ranking. Es primero en el Vals Index y octavo en Artificial Analysis, detrás de Claude Opus 5.5. En programación los resultados son mixtos.
¿Cuánto tiempo lleva en el mercado? 13 días al 26 de octubre de 2026, contados desde el 13 de octubre.
Mi lectura
Lo que más me llama la atención no es que haga demos vistosas, sino lo poco que sabemos de ellas: intentos, tiempos, costos. Un modelo que sube a primer lugar en un ranking y baja en otro es una buena razón para no casarse con ninguno. Elige por tu tarea, y revisa de nuevo en un mes, porque estos números cambian rápido.
Idea, videos y capturas: carrusel de @ia.evoluciona, publicado en Instagram. Los videos son demos de Google y de creadores, recopiladas por esa cuenta, con diseño y textos de elceorozco. Los datos de fechas, precios y rankings salen de las fuentes enlazadas abajo.
