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miércoles, 14 de octubre de 2026
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Google lanza el modelo de IA Gemini 4 Argon para uso general

·1 min de lectura

Redactado con inteligencia artificial.

Google lanza el modelo de IA Gemini 4 Argon para uso general

El 13 de octubre, Google inició la disponibilidad general de su modelo de inteligencia artificial Gemini 4 Argon, diseñado para manejar tareas complejas en diversos sectores. Los suscriptores de los planes de pago 'Google AI Pro' y 'Google AI Ultra' pueden acceder a este modelo a través de la aplicación Gemini y el modo AI de Google Search.

Lanzamiento de Gemini 4 Argon

Google anunció el 13 de octubre el lanzamiento general de su nuevo modelo de inteligencia artificial, Gemini 4 Argon. Este modelo es capaz de gestionar tareas complejas que requieren múltiples pasos, siendo útil en campos como el desarrollo de software, finanzas, derecho y ciencias.

Funcionalidades y acceso

Gemini 4 Argon ha sido mejorado para realizar razonamientos más prolongados y profundos. Además, ha incrementado su capacidad para entender imágenes y vídeos, así como su conocimiento en áreas especializadas. Los usuarios de los planes de pago 'Google AI Pro' y 'Google AI Ultra' pueden acceder a Argon a través de la aplicación Gemini y el modo AI de Google Search.

Precios y características del API

El uso de Gemini API tiene un coste estándar de 4 dólares por cada millón de tokens de entrada y 20 dólares por salida. Sin embargo, hasta el 30 de noviembre, se ofrece un precio promocional de 2 dólares por entrada y 10 dólares por salida. También se aplican descuentos significativos para los datos reutilizados a través del sistema de caché.

Google lanza el modelo de IA Gemini 4 Argon para uso general
Imagen generada con IA

Aplicaciones en el mundo real

Google ha compartido ejemplos de cómo Argon se ha utilizado internamente, reportando un aumento del 35% en la cantidad de código producido por sus agentes de IA, y una reducción en el uso de la función de 'rollback'. En el ámbito de la seguridad, se ha utilizado para identificar y corregir vulnerabilidades críticas, protegiendo datos sensibles en infraestructuras de salud y gubernamentales.

El modelo también ha sido implementado en diversos sectores, desde la extracción de información de documentos complejos hasta la mejora de procesos en el desarrollo de software, mostrando así su versatilidad en aplicaciones prácticas.

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