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Google ha presentato ufficialmente Gemini 4 Argon, il nuovo modello di frontiera che secondo l’azienda inaugura la “prossima era dell’intelligenza di frontiera”. Il sistema è stato progettato per il ragionamento profondo su flussi di lavoro complessi e di lunga durata. Arriva dopo la cancellazione di Gemini 3.5 Pro e la decisione di puntare su Gemini 3.8 Flash, e porta con sé anche un nuovo schema di denominazione.
L’ambizione di Google è offrire capacità di altissimo livello in quattro ambiti precisi, cioè programmazione, lavoro intellettuale, difesa informatica e scrittura creativa. Il salto più evidente riguarda il limite dei token in uscita, che passa da 64mila a 1 milione. Una differenza enorme, pensata per gestire casi d’uso più lunghi e articolati, affiancata da un potenziamento delle abilità di codifica, di ragionamento e multimodali.
Il principio è abbastanza intuitivo. Quando il modello ha lo spazio per riflettere a fondo e generare centinaia di migliaia di token in un’unica traiettoria, la profondità del ragionamento cresce e i problemi più ostici possono essere risolti in un colpo solo.
Benchmark e difesa informatica, dove Gemini 4 Argon si fa notare
Sul fronte dei test Google mette in vetrina un punteggio di 77,9% su DeepSWE v1.1. Claude Opus 5.5 si ferma al 74,2%, seguito a un soffio da GPT 6 Astra con il 74,1%.
Un capitolo a parte merita la sicurezza informatica. Gemini 4 Argon è stato addestrato per essere molto efficace nella difesa, con progressi netti rispetto a Gemini 3.8 Flash Cyber. Il modello verrà reso disponibile senza le consuete restrizioni in ambito cyber a difensori fidati e ai team interni di Google, così da sfruttarne appieno il potenziale. Su CWE bench v1, che misura la capacità di correggere vulnerabilità, Argon condivide il primo posto con un punteggio massimo del 68%.
Anche lontano dal codice le prestazioni risultano ai vertici in diverse valutazioni specialistiche, come Vals Finance Agent v2 dedicato alla ricerca finanziaria in più passaggi e il Legal Agent Benchmark di Harvey, focalizzato su ricerca e redazione in campo legale. Su AutomationBench, il test di Zapier che misura l’esecuzione completa delle principali funzioni aziendali, Argon conquista la prima posizione con il 51,3%. Su LVBench, che valuta la comprensione di video lunghi, raggiunge lo stato dell’arte con il 91,7%.
Disponibilità, prezzi e misure di sicurezza
Il nuovo modello arriverà a breve, a partire dagli abbonati a Google AI Ultra e dai clienti a pagamento delle API. Il prezzo introduttivo sarà di circa 1,70 euro per milione di token in ingresso e circa 8,50 euro per milione di token in uscita, mentre i token in ingresso memorizzati in cache costeranno il 95% in meno. Terminato il periodo di lancio, le tariffe saliranno a circa 3,40 euro e 17 euro per milione di token.
Finora Argon è stato messo a disposizione di tester selezionati e difensori informatici attraverso il Fairwind Program. Prima del rilascio più ampio Google si sta concentrando su alcuni fronti. Il primo è il contrasto agli abusi legati ad attacchi informatici o di tipo chimico, biologico, radiologico e nucleare, con tecniche migliorate per monitorare le attivazioni interne del modello.
Poi c’è la resistenza alla prompt injection indiretta, dove Argon viene descritto come il modello più robusto mai realizzato dall’azienda e primo nel benchmark IPI di Gray Swan. Si aggiungono il rafforzamento degli ambienti sandbox, isolati e sigillati prima di addestramenti o valutazioni ad alto rischio, e il controllo del disallineamento, con sistemi che osservano la catena di ragionamento e le azioni del modello interrompendone l’esecuzione quando necessario. Un meccanismo simile ha sorvegliato anche le fasi di addestramento, inviando avvisi a un team dedicato alla risposta agli incidenti ed evitando con cura che quei risultati rientrassero nel training, per non insegnare ad Argon come eludere i controlli.
Gemini 4 Argon è già al lavoro dentro Google
Internamente il modello alimenta già numerosi flussi di lavoro, con migliaia di dipendenti che ne apprezzano i punti di forza nel codice specialistico, nella ricerca approfondita e nella qualità della scrittura. Un gruppo di agenti Argon ha analizzato la telemetria dei data center individuando e applicando in autonomia ottimizzazioni della memoria, liberando oltre 300 TiB con un risparmio complessivo stimato tra 500 TiB e 1 PiB.
Gli agenti stanno inoltre migrando basi di codice C e C++ verso Rust, da decine di migliaia di righe in librerie come re2 e libgav1 fino alle oltre 800mila del kernel Zircon di Fuchsia OS. Vista la criticità di questi sistemi, le riscritture passano per rigorosi controlli automatici e manuali, test di emulazione e revisioni prima di arrivare in produzione. Nel caso di libgav1, il software open source di Google per la decodifica video, gli agenti hanno sostituito 32mila righe di codice SIMD in un port Rust esistente attraverso numerosi esperimenti guidati dalla profilazione, ottenendo un decoder sicuro per la memoria 2,7 volte più veloce, con output video identico e prestazioni più vicine alla versione C++ ottimizzata.
Fonte: TecnoAndroid
