Google lancia Gemini 4 'Argon', il suo modello di frontiera più avanzato

Gemini 4 Argon: Google lancia il modello di frontiera da 1M token

Google ha presentato Gemini 4 Argon, il suo modello di frontiera più avanzato, con un limite di output di 1 milione di token e un prezzo identico a quello di GPT-6.1 Sol. Argon debutta però solo per i cyber difensori del Fairwind Program: la strada verso il grande pubblico resta subordinata ai test di sicurezza, e la posta in gioco è la leadership sull'IA di frontiera.

1 milione di token di output, contro i 64.000 precedenti

Gemini 4 Argon porta il limite di output a 1 milione di token, contro i 64.000 del modello precedente. Il rapporto tra i due valori è di circa 15,6 a 1: la capacità di generare centinaia di migliaia di token in una singola traiettoria serve a sostenere task lunghi e multi-step senza perdere il filo del ragionamento. Koray Kavukcuoglu, SVP di Google DeepMind e Chief AI Architect di Google, ha firmato l'annuncio.

Il prezzo: 2 dollari input, 10 output, cache a 0,10

Argon debutta a un prezzo introductory di 2 dollari per milione di token in input e 10 dollari per milione in output. L'input in cache costa il 95% in meno del prezzo di input, cioè 0,10 dollari per milione. È la stessa politica di prezzo di GPT-6.1 Sol, presentato al DevDay del 29 settembre 2026, come avevamo riportato.

Nei data center Google: 300 TiB liberati e il kernel Fuchsia in Rust

Prima del rilascio pubblico, Argon è già al lavoro su workflow interni. Ecco i risultati citati:

Google lancia Gemini 4 'Argon', il suo modello di frontiera più avanzato
Robot umanoide in un corridoio futuristico con scaffali. Foto di Tope J. Asokere su Pexels
  • Ottimizzazione quantistica: supera il baseline pubblicato del 40% in pochi minuti.
  • Memoria fleet-wide: Argon agents hanno liberato oltre 300 TiB nei data center, con un risparmio totale stimato tra 500 TiB e 1 PiB.
  • libgav1: 32.000 linee di codice SIMD sostituite, con un decoder video 2,7 volte più veloce della porta Rust di partenza.
  • Fuchsia OS Zircon kernel: migrazione C/C++ verso Rust su oltre 800.000 linee, il cantiere più grande documentato.

Benchmark: dove Argon segna il record

  • DeepSWE v1.1 (software engineering reale): 77,9%
  • AutomationBench di Zapier: 51,3%, primo posto
  • LVBench (video lungo): 91,7%, stato dell'arte
  • CWE-bench v1 (remediation vulnerabilità): 68%, a pari merito al primo posto
  • Vals Index (impatto economico su finanza, legal, tax): primo posto
  • 20 linguaggi di programmazione coperti nel benchmark interno per la vulnerability discovery

Cyber difesa: Fairwind Program e il caso Wiz

Argon si sta distribuendo solo ai difensori cyber di fiducia attraverso il Fairwind Program. Nelle mani di questi team arriva senza cyber guardrail, per sfruttarne appieno le capacità difensive. Wiz lo sta già usando tramite l'iniziativa Scan for Good, che ha identificato una vulnerabilità critica in un software sanitario usato da ospedali nel mondo — un rischio sfuggito ai modelli di frontiera precedenti.

Sicurezza: perché il rilascio resta graduale

Argon segue la Frontier Safety Framework e il processo volontario del governo statunitense per l'accesso pre-rilascio ai modelli. Google dichiara quattro fronti di difesa: rifiuto delle richieste dannose per attacchi cyber e CBRN; protezione contro prompt injection (Argon guida il benchmark Gray Swan IPI); monitoraggio del chain-of-thought contro la misalignment; sandbox isolate e sigillate prima dei test ad alto rischio.

Prezzo, token e canale: la strategia dietro Argon

L'analisi dei numeri racconta una strategia precisa. Argon e GPT-6.1 Sol costano oggi la stessa cifra — 2 dollari input, 10 output, cache a 0,10 — e la coincidenza azzera lo svantaggio di Google sull'economia dell'inferenza. Sul piano tecnico il salto è visibile: il nuovo limite di 1 milione di token vale 15,6 volte il precedente, una misura pensata per workflow professionali lunghi, non per conversazioni. La differenza vera tra i due modelli è il canale. OpenAI ha aperto GPT-6.1 Sol in generale su Amazon Bedrock; Google sceglie i cyber difensori e il processo governativo statunitense. Per un'impresa che valuta l'adozione, Argon è più potente ma meno disponibile: la scelta dipende da quanto pesa la messa a disposizione immediata.

Il vero test per Argon non sarà il prezzo, identico al rivale, ma la capacità di Google di allargare l'accesso senza allentare le quattro difese annunciate.

Fonti

Francesco Leone
Francesco Leone

Francesco Leone è un esperto in Intelligenza Artificiale con una profonda conoscenza in Machine Learning e Deep Learning. Attraverso la sua esperienza, ha contribuito allo sviluppo di soluzioni innovative in ambito di elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale, mirando a trasformare il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Attivo nel settore con pubblicazioni e progetti su https://ital-ia.it/, Francesco si dedica alla ricerca e all'applicazione di algoritmi avanzati per rendere i sistemi più intelligenti e accessibili.

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