O Google liberou nesta terça-feira, 13 de outubro de 2026, o Gemini 4 Argon (abre em nova aba), seu mais recente modelo de inteligência artificial de ponta, para desenvolvedores, empresas e usuários comuns em todo o mundo. Quem assina o plano Google AI Pro ou o plano Ultra já pode usar o modelo no aplicativo Gemini e no modo de IA da busca do Google. Programadores e empresas têm acesso por API, o serviço que permite conectar o modelo a outros programas, dentro do AI Studio, ambiente de testes do Google para desenvolvedores.
O preço de lançamento, segundo o Google, é de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída. Token é a unidade com que esses modelos processam texto, um pedaço de palavra ou símbolo, e o custo cobra a quantidade usada na pergunta (entrada) e na resposta (saída). A Reuters informa que essa tarifa dobra depois de 30 de novembro, passando a US$ 4 e US$ 20 por milhão de tokens. Ou seja, o preço atual é de estreia, não o definitivo.
Do círculo restrito à liberação geral
O anúncio não saiu de uma vez. Em 30 de setembro, o Google apresentou o Argon em um post assinado por Koray Kavukcuoglu, vice-presidente sênior do Google DeepMind, mas liberou o modelo apenas para um grupo de defensores de segurança digital escolhidos, por meio do programa Fairwind. Na mesma ocasião, a empresa disse participar de um processo voluntário do governo dos Estados Unidos de acesso a modelos antes do lançamento, e prometeu expandir o uso "assim que possível", começando por clientes pagos da API e assinantes do plano Ultra.
Essa promessa se cumpriu hoje. Desde o dia 13 de outubro, o Argon está disponível globalmente por API no AI Studio e na plataforma Gemini, no ambiente de programação Antigravity para assinantes Ultra, e no aplicativo Gemini e no AI Mode da busca para assinantes Pro e Ultra.
O que o Argon é, segundo a própria ficha técnica
A ficha técnica do modelo (abre em nova aba), publicada pelo Google DeepMind também em 13 de outubro, descreve o Argon como um modelo "de fronteira", expressão do setor para os modelos mais avançados disponíveis, e não como uma versão ajustada de um modelo anterior. Por dentro, é um transformer de mistura de especialistas: em vez de acionar uma rede única e gigantesca a cada resposta, o modelo tem vários blocos especializados e usa apenas os que a tarefa exige, o que economiza processamento.
Ele aceita texto, imagens, áudio e vídeo como entrada, com uma janela de contexto, o espaço total de informação que o modelo consegue considerar numa conversa, de até 1 milhão de tokens somando entrada e saída. O limite de saída subiu para 1 milhão de tokens, contra 64 mil no anúncio anterior citado pelo Google. O treinamento rodou nos chips TPUs do Google, e o conhecimento do modelo vai até março de 2026, com a ressalva da própria empresa de que, em alguns domínios, a informação pode estar menos atualizada.
Quanto custa usar
| Tipo de uso | Preço de estreia | Preço depois de 30/11 |
|---|---|---|
| Entrada (tokens) | US$ 2 por milhão | US$ 4 por milhão |
| Saída (tokens) | US$ 10 por milhão | US$ 20 por milhão |
| Entrada em cache | 95% de desconto | conforme anúncio inicial |
O cache, nesse caso, é a repetição de contexto que o modelo já processou antes, como um documento longo enviado em várias perguntas seguidas: em vez de cobrar de novo, o Google cobra 5% do valor. Para quem usa o modelo em escala, essa diferença pesa mais que o preço de tabela.
O que os testes mostram, e o que ainda não mostram
Aqui vale separar duas coisas: o que o Google afirma e o que alguém de fora verificou. O Google diz que o Argon lidera o Vals Index, um ranking que mede desempenho em setores econômicos como finanças, direito e tributos, com 68,9%, além de alcançar 77,9% no DeepSWE v1.1, 51,3% no AutomationBench e 91,7% no LVBench. Benchmark, nesse contexto, é um teste padronizado que compara modelos entre si.
Mas a própria tabela comparativa do Google, divulgada junto com a ficha técnica, mostra derrotas. No FrontierSWE v2, teste de trabalho de programação, o Argon fez 55,0% contra 65,5% do GPT-6 Astra. No Terminal-bench 4.0, ficou em 57,4% contra 66,4% do Claude Opus 5.5. No CWE-bench v1, de segurança de código, empatou em primeiro com o GPT-6 Astra, com 68%.
| Teste | Gemini 4 Argon | Concorrente à frente |
|---|---|---|
| FrontierSWE v2 | 55,0% | GPT-6 Astra, 65,5% |
| Terminal-bench 4.0 | 57,4% | Claude Opus 5.5, 66,4% |
| CWE-bench v1 | 68,0% | empate com GPT-6 Astra, 68,0% |
A Reuters cobriu o lançamento e reproduziu as alegações do Google, mas não fez uma medição independente dos números. Os testes de terceiros, portanto, ainda não existem publicamente.
Onde o Google diz que o modelo já trabalha
O Google relata usos internos nos últimos meses. Segundo a empresa, engenheiros do Chrome usaram o Argon no Antigravity para separar o núcleo de manuseio de páginas de uma pasta antiga de cerca de 6 milhões de linhas dentro do código do navegador, que tem 40 milhões de linhas no total, e concluíram em semanas um trabalho que costumaria levar meses. A equipe de um kit de código aberto do Google, o ADK, diz que o modelo propôs otimizações que cortaram em 40% o tempo de preparação de sessões longas e aceleraram em 21% a carga inicial do programa.
Outro caso citado: pesquisadores do Google usaram o Argon para acelerar em 2,85 vezes a execução do Gemma 4 E2B, modelo aberto da empresa, passando de cerca de 37.900 para mais de 108 mil tokens por segundo num chip A100, sem queda de qualidade segundo o anúncio. Todos esses números vêm do Google, não de auditoria externa.
A Reuters lista os testadores iniciais divulgados pela empresa: Deloitte, LexisNexis, Ambience Healthcare e Isomorphic Labs. O Google também afirma que times usando o Argon no Antigravity, sua interface de programação com agentes de software autônomos, aumentaram em mais de 35% o volume de contribuições de código e reduziram as reversões de código em quase um terço.
Para quem não escreve código
O usuário de assinatura Pro ou Ultra nota mudanças menores, mas práticas. O blog do aplicativo Gemini (abre em nova aba) diz que o Argon responde com menos rodeios, informa o andamento com mais frequência em tarefas longas e ganhou um interruptor que transforma conversa em tarefas, permitindo que o assistente trabalhe enquanto o usuário está longe do computador, integrado aos aplicativos do Google. O Gemini também se conecta, segundo o Google, a mais de 40 aplicativos, incluindo Instacart, OpenTable, Adobe e Shopify.
Limitações reconhecidas e o pano de fundo
A ficha técnica admite que o modelo alucina, ou seja, inventa informações com aparência de verdade, e que às vezes fica lento ou excede o tempo limite. Em segurança digital, os freios de proteção contra usos ofensivos ficam disponíveis normalmente; só times internos do Google e defensores de confiança do programa Fairwind têm acesso a versões sem esses freios, o que é um detalhe relevante num lançamento que se apresenta como forte em cibersegurança.
O contexto ajuda a entender a pressa. A Reuters lembra que o Google disse em setembro que não lançaria mais o Gemini 3.5 Pro, versão que o CEO Sundar Pichai havia prometido para junho, e que o DeepMind passou por uma reestruturação depois que Demis Hassabis, cofundador e CEO, deixou o cargo. O Argon, portanto, não é apenas mais uma atualização: é a resposta da empresa à própria agenda atrasada.
Para o leitor sem pressa, o resumo é este: o modelo existe, está aberto por assinatura e por API, custa menos até 30 de novembro, e seus melhores resultados são números do próprio Google que ainda aguardam verificação de fora. Quem depende dele para trabalho sério deve testar nos próprios casos de uso antes de trocar de ferramenta.
Perguntas frequentes
Preciso pagar para usar o Gemini 4 Argon?
Sim, pelos canais divulgados até agora. O uso no aplicativo Gemini e na busca exige assinatura dos planos Google AI Pro ou Ultra, e o uso por API é cobrado por token, com preço de estreia de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída.
O que é um "token" na prática?
Token é o pedaço de texto com que o modelo lê e escreve, algo em torno de uma palavra ou parte dela. Quando o preço é US$ 2 por milhão de tokens, um pedido com mil palavras e uma resposta de mil palavras consome poucos milhares de tokens, ou seja, centavos de dólar no preço de lançamento.
O Argon substitui os modelos Gemini anteriores?
É o novo modelo de ponta do Google, e a Reuters informa que a empresa desistiu de lançar o Gemini 3.5 Pro, a versão intermediária que estava prevista. A ficha técnica descreve o Argon como um modelo novo, não um ajuste de modelo anterior.
O Gemini 4 Argon é o melhor modelo em todos os testes?
Não. Ele lidera o Vals Index e o DeepSWE v1.1 segundo o Google, mas perde do GPT-6 Astra no FrontierSWE v2 e do Claude Opus 5.5 no Terminal-bench 4.0, conforme a tabela comparativa da própria empresa. Esses números ainda não foram verificados por terceiros.