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Google anuncia modelo Gemini 4 Argon com foco em raciocínio complexo

O Google revelou o modelo Gemini 4 Argon, focado em tarefas complexas de engenharia de software, trabalho corporativo e segurança cibernética.

Por Redação Noticiário IA

· 3 min de leitura

Google anuncia modelo Gemini 4 Argon com foco em raciocínio complexo
Imagem: Google DeepMind — Blog

Resumo rápido

  • O Google revelou o modelo Gemini 4 Argon para tarefas complexas de engenharia, finanças, advocacia e segurança cibernética.
  • O modelo amplia o limite de geração de saída para 1 milhão de tokens e custará a partir de US$ 2 por milhão de tokens de entrada.
  • A distribuição inicial é restrita a defensores cibernéticos selecionados enquanto a empresa fortalece medidas de proteção.
Entenda o contexto

A linha Gemini representa a família de modelos de inteligência artificial do Google desenvolvida para executar tarefas de linguagem, código e processamento multimodal. O limite de tokens indica a quantidade de informação que a IA pode processar ou gerar em uma única interação. O anúncio ocorre no contexto do avanço de modelos focados em executar etapas complexas de forma autônoma.

O Google anunciou nesta quarta-feira (30 de setembro de 2026) o lançamento do Gemini 4 Argon, seu novo modelo de inteligência artificial voltado para tarefas de raciocínio complexo e longa duração. A novidade foi apresentada por Koray Kavukcuoglu, vice-presidente sênior da Google DeepMind e arquiteto-chefe de IA da empresa, após a Google DeepMind preparar o lançamento do Gemini 4. A liberação inicial do modelo está restrita a um grupo de especialistas em segurança cibernética por meio do programa Fairwind.

Segundo a companhia, o Gemini 4 Argon foi projetado para atuar em fluxos de trabalho avançados de engenharia de software, tarefas corporativas nas áreas jurídica e financeira, além de defesa cibernética. Para dar suporte a processamentos mais extensos, o Google expandiu o limite de saída do modelo para 1 milhão de tokens, superando o teto anterior de 64 mil tokens. Na precificação informada, o modelo terá valor introdutório de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída, com desconto de 95% para tokens de entrada em cache.

Aplicações internas e desempenho em testes

De acordo com o Google, equipes internas da própria empresa já estão utilizando o Gemini 4 Argon em rotinas diárias. Em otimização de computação quântica, o modelo reduziu o uso de recursos em sub-rotinas em 40% em relação ao parâmetro publicado. Em data centers, agentes baseados no Argon analisaram dados de telemetria para otimizar o uso de memória, liberando mais de 300 TiB. A empresa também relatou o uso do sistema na migração de bases de código em C/C++ para Rust, incluindo mais de 800 mil linhas no núcleo Zircon do sistema operacional Fuchsia.

Em avaliações de desempenho divulgadas pela empresa, o Gemini 4 Argon alcançou 77,9% no benchmark de engenharia de software DeepSWE v1.1. O modelo também obteve a primeira colocação no AutomationBench, da Zapier, com pontuação de 51,3%, e atingiu 91,7% no teste de compreensão de vídeos longos LVBench. Em segurança cibernética, a empresa informou que o modelo dividiu o primeiro lugar no benchmark CWE-bench v1 com 68% de pontuação.

Lançamento em fases e segurança cibernética

O Google afirmou que está adotando uma estratégia em fases para a distribuição do modelo. A empresa declarou que participa voluntariamente do processo do governo dos Estados Unidos para acesso a modelos pré-lançamento. Para os testadores do setor de segurança e equipes internas, o Argon está sendo disponibilizado sem barreiras de proteção cibernética, com o objetivo de permitir o uso completo de suas capacidades defensivas na localização e correção automática de vulnerabilidades.

A empresa declarou que coletará retornos dos primeiros usuários e ajustará as proteções contra uso indevido e ataques de injeção de prompt antes de liberar o Gemini 4 Argon para desenvolvedores, empresas e o público geral. O Google não definiu uma data exata para a disponibilidade ampla da ferramenta.

Referências

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