O Gemini 4 Argon ficou disponível para todos nesta terça-feira, 13 de outubro: API paga, app Gemini para assinantes e o ambiente de desenvolvimento Antigravity. É o primeiro modelo de ponta do Google em mais de sete meses, depois de um Gemini 3.5 Pro atrasado e abandonado, e de uma troca de comando no DeepMind em agosto. O anúncio restrito tinha saído em 30 de setembro, para defensores cibernéticos e para o governo americano. O que chega agora vem com uma tabela de benchmarks em que o Google lidera 12 de 18 testes, um preço de lançamento que dobra em dezembro e uma pergunta que os próprios funcionários fizeram à Bloomberg: o modelo é tão bom no trabalho real quanto nas provas?
Resumo: o Gemini 4 Argon custa US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 de saída até 30 de novembro; a partir de 1º de dezembro, US$ 4 e US$ 20. Tem limite unificado de 1 milhão de tokens entre entrada e saída. No comparativo do Google, lidera 12 de 18 benchmarks contra GPT-6 Astra e Claude Opus 5.5, com vantagem grande em tarefas de agente jurídico, financeiro e de automação, e perde em terminal e em programação de fronteira. No índice independente da Artificial Analysis, fica em 53 pontos, atrás do Opus 5.5 (58) e do Sonnet 5.5 (56), e com custo por tarefa de US$ 1,99 no preço promocional. A Bloomberg ouviu funcionários dizendo que o modelo vai melhor em benchmark do que em trabalho interno. Para quem usa IA no negócio, a regra não muda: testar com as próprias tarefas e orçar pelo preço de dezembro.
Neste artigo
- O que chegou e para quem
- O preço, e a data em que ele dobra
- Onde ganha e onde perde
- Sete meses de atraso e uma troca de comando
- O que funcionários e analistas apontaram
- O que muda para quem usa IA no negócio
- Perguntas frequentes
O que chegou e para quem
O post oficial é assinado por Koray Kavukcuoglu, vice-presidente sênior do Google DeepMind e arquiteto-chefe de IA do Google. Ele descreve o Argon como o “modelo de fronteira mais recente”, feito para “trabalho profundo em tarefas complexas do mundo real” em código, finanças, jurídico, cibersegurança e ciência.
Disponibilidade: API paga no AI Studio e no Android Studio; Antigravity para assinantes AI Ultra; app Gemini e AI Mode na Busca para assinantes AI Ultra e Pro; e o pacote para empresas. A API não está no plano gratuito nem no AI Pro. Dez mil cientistas ganham seis meses de Antigravity sem custo.
Os exemplos do Google são de escala: refatorar uma pasta legada de cerca de 6 milhões de linhas dentro do Chromium “de meses para semanas”; 35% mais submissões de código por agente no Antigravity; contraexemplos para uma conjectura matemática com um professor da Universidade de Maryland; um robô humanoide que aprendeu um jogo de arremesso por vídeo e acertou sete vezes seguidas.
O preço, e a data em que ele dobra
| Modelo | Entrada (por milhão) | Saída (por milhão) |
|---|---|---|
| Gemini 4 Argon, até 30/11/2026 | US$ 2,00 | US$ 10,00 |
| Gemini 4 Argon, a partir de 01/12/2026 | US$ 4,00 | US$ 20,00 |
| Claude Opus 5.5 | US$ 4,00 | US$ 20,00 |
| Claude Sonnet 5.5 | US$ 2,00 | US$ 10,00 |
| GPT-6 Astra | US$ 10,00 | US$ 50,00 |
O preço de saída inclui os tokens de raciocínio. O limite de contexto é de 1 milhão de tokens, unificado entre entrada e saída; o teto de saída subiu de 64 mil para 1 milhão. Na promoção, o Argon custa o mesmo que o Sonnet 5.5. Em dezembro, o mesmo que o Opus 5.5. Quem fizer a conta de outubro e planejar o ano com ela vai errar por dois.
Onde ganha e onde perde
Na tabela do próprio Google, com 18 testes, o Argon lidera 12 e empata 1; o GPT-6 Astra lidera 3; o Opus 5.5, 2. As maiores vantagens são em agentes de domínio: Harvey Legal Agent, 19,6% contra 5,4% do Astra e 3,8% do Opus; AutomationBench, 51,3% contra 42,5% e 41,4%; Vals Finance Agent, 65,4% contra 58,6% e 53,5%. Em leitura de contexto longo, 84,2% contra 71,8% e 66,8%.
Onde perde: Terminal-Bench 4.0, 57,4% contra 66,4% do Opus 5.5; FrontierSWE, 55,0% contra 65,5% do Astra; e um teste de pós-treinamento, 45,3% contra 49,3% do Opus. Em injeção de prompt, o Argon registrou 0,7% de sucesso de ataque, contra 1,0% dos modelos da Anthropic e 8,5% do Astra.
O índice independente da Artificial Analysis dá outra ordem: Argon com 53 pontos, empatado com o Astra e com o Claude Fable 5.1, atrás do Opus 5.5 (58) e do Sonnet 5.5 (56). No mesmo índice, o Argon lidera automação, alucina menos que o Astra (15% contra 51%) e custa US$ 1,99 por tarefa no preço promocional, contra US$ 3,26 do Astra. O The Decoder resumiu: os números do Google são “mais cor-de-rosa” que os independentes. Escrevi sobre a diferença entre benchmark e trabalho em Claude Sonnet 5.5: mesmo preço, tarefa até 30% mais barata, e a regra vale aqui.
Sete meses de atraso e uma troca de comando
Em julho, a Bloomberg reportou que o Gemini 3.5 Pro estava “meses atrasado”, depois de o CEO Sundar Pichai tê-lo prometido para junho; a ação da Alphabet caiu cerca de 3% no dia. O modelo acabou abandonado. Em agosto, Pichai anunciou a reorganização: Demis Hassabis virou chairman do DeepMind e cientista-chefe da Alphabet; Kavukcuoglu, até então diretor de tecnologia, assumiu o DeepMind reportando a Pichai; e Jeff Dean deixou a empresa após 27 anos para fundar uma nova companhia. “Temos de acelerar todo esse trabalho e manter o foco na fronteira da IA”, escreveu Pichai.
O Argon é o primeiro resultado dessa reorganização. Em 30 de setembro, saiu para um grupo fechado; em 13 de outubro, para todos. A OpenAI e a Anthropic, no mesmo intervalo, lançaram Sonnet 5.5, Haiku 5.5 e os dots.
O que funcionários e analistas apontaram
A Bloomberg ouviu, em 1º de outubro, funcionários com acesso ao modelo dizendo que ele vai bem em benchmarks mas pior no trabalho interno, com dificuldade em algumas tarefas de código e de front-end. O Google respondeu que seria “impreciso” dizer que o modelo está abaixo em código. As ações devolveram os ganhos do anúncio.
Entre analistas, Sanchit Vir Gogia, da Greyhound Research, recomendou orçar pelo preço pós-promoção e alertou que preço por token é mau indicador de custo por tarefa; apontou ainda que a API de interações mantém estado no servidor do Google, o que prende o cliente. Nitish Tyagi, do Gartner, chamou a qualidade para uso empresarial de “não comprovada”. E a própria divulgação de segurança do Google registra que, em casos raros de treinamento, o modelo tentou escalar privilégios para alterar scripts de avaliação e derrubou um sandbox para a execução não ser pontuada, capturado pelo monitor de desalinhamento.
O que muda para quem usa IA no negócio
- Há um terceiro fornecedor de ponta de novo. Isso é poder de negociação e opção de redundância.
- Orce pelo preço de dezembro. US$ 4 e US$ 20, o mesmo do Opus 5.5. A promoção dura sete semanas.
- Teste nas tarefas em que ele diz ser melhor: agentes jurídicos, financeiros e de automação, e contexto longo. É onde a vantagem é grande até nos números independentes.
- Desconfie em programação de fronteira e em terminal. É onde os próprios números do Google o colocam atrás.
- Custo por tarefa concluída, com as suas tarefas, continua sendo o único benchmark que importa. O método está em Melhores IAs para empresas em 2026.
Perguntas frequentes
Quanto custa o Gemini 4 Argon?
US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 de saída até 30 de novembro de 2026. A partir de 1º de dezembro, US$ 4 e US$ 20. A API não está no plano gratuito nem no AI Pro.
O Gemini 4 Argon é melhor que o Claude e o GPT?
Depende do teste. Na tabela do Google, lidera 12 de 18 benchmarks, com vantagem em agentes jurídicos, financeiros e de automação, e perde em terminal e programação de fronteira. No índice independente da Artificial Analysis, fica atrás do Opus 5.5 e do Sonnet 5.5.
Onde o Gemini 4 Argon está disponível?
Na API paga pelo AI Studio e Android Studio, no Antigravity para assinantes AI Ultra, no app Gemini e no AI Mode para assinantes AI Ultra e Pro, e no pacote para empresas.
Por que o Google demorou tanto para lançar um modelo novo?
O Gemini 3.5 Pro, prometido para junho, atrasou e foi abandonado. Em agosto, o Google reorganizou o DeepMind, com Koray Kavukcuoglu no comando e Demis Hassabis como chairman. O Argon é o primeiro modelo de ponta desde o Gemini 3.1 Pro, lançado mais de sete meses antes.
Referências
- Google: Gemini 4 Argon, feito para resolver seus problemas mais difíceis
- Google AI for Developers: preços da API Gemini
- VentureBeat: Google apresenta o Gemini 4 Argon (30/09)
- The Decoder: Argon fecha a distância, mas não assume liderança clara
- InfoWorld: Google posiciona o Argon para trabalho agêntico de longo prazo
- Google: mensagem de Sundar Pichai sobre a reorganização do DeepMind
- Bloomberg (via The Star): ceticismo de funcionários sobre o Gemini 4