Google ha aperto martedì il suo modello di punta Gemini 4 Argon a sviluppatori paganti e abbonati in tutto il mondo, 13 giorni dopo averlo limitato a un gruppo selezionato di difensori della cybersecurity.
Punti chiave:
- Dal 13 ottobre Google rende disponibile Gemini 4 Argon ai clienti API a pagamento e agli abbonati Pro e Ultra.
- Prezzo di lancio a 2 dollari per milione di token in input fino al 30 novembre, poi il costo raddoppia.
- Test indipendenti mostrano Argon al primo posto in un benchmark professionale e appaiato ai rivali in un altro.
Il rollout di Google Argon
Sviluppatori e grandi aziende possono ora accedere ad Argon tramite la Gemini API a pagamento, Google AI Studio e la piattaforma enterprise del gruppo, ha scritto il chief AI architect di Google, Koray Kavukcuoglu, in un post. Gli abbonati Pro e Ultra trovano il modello nell’app Gemini e nella modalità AI di Search, mentre l’ambiente di coding Antigravity resta riservato agli utenti Ultra. Oltre 100.000 dipendenti Google già utilizzano Argon ogni mese, ha riferito la società in una nota a VentureBeat.
Fino al 30 novembre Argon costa 2 dollari per milione di token in input e 10 dollari per milione di token in output, con gli input memorizzati in cache fatturati con uno sconto del 95%. Dal 1° dicembre le tariffe raddoppiano.
Tramite API, il modello offre un tetto combinato di 1 milione di token tra input e output, gestito da un nuovo protocollo di “continuation” pensato per carichi di lavoro particolarmente esigenti.
Nell’annuncio del 30 settembre quella soglia era stata descritta come un limite solo di output, in rialzo rispetto ai precedenti 64.000 token, e Google non ha ancora chiarito come si concilino le due definizioni. A livello interno, il gruppo afferma che Argon ha contribuito a districare una cartella legacy di circa 6 milioni di righe all’interno del codebase di Chromium, che ne conta 40 milioni, comprimendo in poche settimane un lavoro che avrebbe richiesto mesi.
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Il verdetto di Witteveen su Argon
I test esterni offrono un quadro sfaccettato. Vals AI classifica Argon al primo posto nel suo indice ponderato per Pil che valuta compiti in finanza, programmazione, ambito legale e fiscale, con un punteggio del 68,90% contro il 67,04% di Claude Sonnet 5.5 di Anthropic al 12 ottobre, secondo il benchmark.
Artificial Analysis assegna ad Argon un punteggio di 53 nel suo Intelligence Index, alla pari con GPT-6 Astra di OpenAI e con Claude Fable 5.1 di Anthropic, ma cinque punti sotto Claude Opus 5.5. Sam Witteveen, ceo di Red Dragon AI e tra i primi a testare Argon, pur riconoscendo i punti di forza del modello dubita che sia il nuovo riferimento assoluto: «È davvero il miglior modello sul mercato? In realtà non credo». Anche sul fronte del coding, ha valutato Antigravity nettamente indietro rispetto a Claude Code e a Codex.
Le difficoltà della linea Gemini di Google
Il lancio di Argon arriva al termine di un anno turbolento per i modelli di frontiera di Google. La famiglia Gemini 3 è stata presentata a novembre 2025, ma i concorrenti l’hanno presto superata in diverse metriche chiave, mentre a luglio gli investitori si sono allarmati per i ritardi di Gemini 3.5 Pro, l’esplosione dei costi infrastrutturali e un’ondata di uscite di personale.
Ad agosto lo storico numero uno di DeepMind, Demis Hassabis, è passato al ruolo di chairman e chief scientist in Alphabet, lasciando a Kavukcuoglu la guida operativa del laboratorio. Quando Argon è stato presentato il 30 settembre, Google ne ha limitato l’accesso per ulteriori verifiche di sicurezza e per una revisione volontaria pre-lancio da parte del governo Usa, promettendo una rapida apertura più ampia ma senza indicare una data. Secondo indiscrezioni interne, i dipendenti stanno già testando versioni successive di Gemini 4 con i nomi in codice Barium e Carbon.
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