Google ha aperto il suo modello di punta Gemini 4 Argon agli sviluppatori paganti e agli abbonati di tutto il mondo martedì, 13 giorni dopo averlo limitato a una ristretta cerchia di specialisti di cybersicurezza.
Punti chiave:
- Google ha reso disponibile Gemini 4 Argon ai clienti API a pagamento e agli abbonati Pro e Ultra il 13 ottobre.
- Prezzo lancio di 2 dollari per milione di token in input fino al 30 novembre, poi la tariffa 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 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 sviluppo Antigravity per il coding resta riservato agli utenti Ultra. Più di 100.000 dipendenti Google utilizzano già Argon ogni mese, ha dichiarato la società in un’intervista 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 in cache fatturati con uno sconto del 95%. Dal 1° dicembre le tariffe raddoppieranno.
Via API il modello offre un limite combinato di 1 milione di token tra input e output, gestito da un nuovo protocollo di “continuation” pensato per carichi di lavoro particolarmente impegnativi.
Nell’annuncio del 30 settembre questa soglia era stata descritta come un limite di output, in forte rialzo rispetto ai 64.000 token precedenti, e Google non ha ancora chiarito come i due limiti si coordinino. Internamente, il gruppo racconta che Argon ha aiutato a districare una cartella legacy di circa 6 milioni di righe di codice all’interno dei 40 milioni di righe del codebase di Chromium, comprimendo mesi di lavoro in poche settimane.
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Il verdetto di Witteveen su Argon
I test esterni restituiscono un quadro sfumato. Vals AI classifica Argon al primo posto nel suo indice ponderato per PIL su finanza, programmazione, ambito legale e fiscale, con un punteggio del 68,90% contro il 67,04% di Claude Sonnet 5.5 di Anthropic (dato al 12 ottobre).
Artificial Analysis assegna ad Argon un 53 nel proprio 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. Il CEO di Red Dragon AI, Sam Witteveen, che ha testato Argon in anteprima, ha elogiato il modello ma ne ha messo in dubbio la leadership: «È il miglior modello sul mercato? In realtà non credo». Nelle sue prove, anche l’ambiente Antigravity è risultato nettamente dietro Claude Code e Codex.
Le difficoltà di Gemini
Il lancio di Argon arriva al termine di un anno turbolento per i modelli di frontiera di Google. La famiglia Gemini 3 è sbarcata sul mercato a novembre 2025, ma i concorrenti l’hanno rapidamente superata in alcune valutazioni chiave, alimentando a luglio le preoccupazioni degli investitori per i ritardi di Gemini 3.5 Pro, l’esplosione dei costi infrastrutturali e una serie di uscite tra i talenti interni.
Ad agosto lo storico capo di DeepMind, Demis Hassabis, è passato al ruolo di chairman e chief scientist in Alphabet, mentre Kavukcuoglu ha preso la guida operativa del laboratorio. Al debutto del 30 settembre Google ha tenuto Argon in una sorta di “quarantena”, sottoponendolo a ulteriori test di sicurezza e a una revisione preventiva volontaria da parte delle autorità statunitensi, promettendo un ampliamento dell’accesso «al più presto possibile» ma senza fissare una data. Intanto, secondo indiscrezioni, i dipendenti starebbero già sperimentando versioni successive di Gemini 4, nome in codice Barium e Carbon.
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