Gemini 4 Argon: cos'è la nuova IA di punta di Google
Di Chatday Editorial Team ·
Dentro Google, un team aveva davanti un lavoro che nessuno vuole fare: riscrivere un’enorme quantità di vecchio codice C e C++, oltre 800.000 righe, in un linguaggio di programmazione più nuovo e più sicuro, Rust. Un progetto del genere di solito si mangia mesi di lavoro attento e noioso.
Google dice di aver affidato buona parte di quel lavoro al suo modello di IA più recente. Si chiama Gemini 4 Argon, e Google l’ha annunciato il 30 settembre 2026.
Un modello fatto per i lavori che durano tutto il giorno
Quasi tutto quello che chiediamo a un’IA richiede pochi secondi: una risposta veloce, la bozza di un’email, una ricetta. Argon punta all’altro tipo di lavoro. Google lo definisce un modello di frontiera (la sua fascia più avanzata) per compiti lunghi e in più passaggi in tre ambiti: lo sviluppo software nel mondo reale, il lavoro d’ufficio ad alto contenuto di conoscenza, come quello legale e finanziario, e la difesa informatica.
La riscrittura del codice non è l’unico esempio citato da Google. L’azienda dice che Argon ha anche aiutato a liberare oltre 300 TiB di memoria nei suoi data center, e che ha riscritto in Rust un decoder video che va 2,7 volte più veloce della precedente versione in Rust. Sono risultati interni di Google, quindi prendili come una vetrina più che come una promessa. Ma rendono l’idea di cosa significhi qui “lavoro lungo e concreto”: progetti, non domande.
C’è anche una novità nel nome. I modelli Gemini precedenti uscivano nelle versioni Pro e Flash. Argon è il primo Gemini ad avere invece un nome in codice, e il primo di una nuova famiglia Gemini 4. Google non ha spiegato il perché del nome.
Trovi tutte le specifiche nella pagina del modello Gemini 4 Argon.
Come fa Argon a scrivere un libro intero in un colpo solo
Il numero più insolito del lancio riguarda l’output, cioè quanto testo il modello può restituire in una sola risposta. Google dice che Argon può generare fino a 1 milione di token (un token è un piccolo pezzo di parola) in una sola risposta, contro i 64.000 dei modelli precedenti. C’è spazio per qualcosa di lungo quanto diversi romanzi.
C’è però un dettaglio da sapere. La domanda che invii, il ragionamento interno del modello e la sua risposta condividono la stessa finestra di circa 1 milione di token. E di default gli strumenti per sviluppatori di Google fermano una singola risposta molto prima, intorno ai 65.000 token, a meno che un’app non attivi una modalità speciale per output lunghi. Quindi nelle normali chat non noterai differenze. Conta quando un’app chiede ad Argon di produrre qualcosa di davvero enorme, come un’intera base di codice o un report lungo.
| Cosa chiedi | Cosa significa per Argon |
|---|---|
| Una domanda veloce o una bozza breve | Funziona come qualsiasi buon modello di chat |
| Un documento lungo da leggere e analizzare | Legge circa 1M di token alla volta |
| Un testo o un codice molto lungo | Può continuare a scrivere molto più a lungo della maggior parte dei modelli, se l’app lo consente |
| Uno screenshot, un grafico o un PDF | Capisce immagini e file insieme al testo |
Cosa dicono davvero i punteggi dei test
Google ha pubblicato parecchi benchmark vinti. In parole semplici: in un test su compiti di sviluppo software lunghi e reali, Argon è arrivato primo, poco davanti a Claude Opus 5.5 di Anthropic. Ha guidato anche i test sull’automazione d’ufficio e sul lavoro legale.
I valutatori esterni sono più prudenti. Artificial Analysis ha messo Argon a un soffio dal primo posto nella sua classifica generale di intelligenza, praticamente un pareggio. E The Decoder ha riportato un quadro misto sull’accuratezza: Argon si inventa le cose meno spesso di alcuni rivali, ma nel loro test ha anche risposto correttamente a meno domande sui fatti. Quindi è un modello forte, non magico, e resta dietro ai rivali in un paio di test di programmazione, tra cui uno dedicato al lavoro da riga di comando.
Il lato sicurezza: un’IA che va a caccia di bug
La sicurezza informatica è la parte del lancio di cui Google ha parlato con più cautela. Argon sa trovare, confermare e correggere da solo gravi falle nel software. Google dice che, lavorando con la società di sicurezza Wiz, ha scoperto una falla critica in un software sanitario che i modelli precedenti non avevano visto.
Visto che questa capacità potrebbe essere usata male, Google va con i piedi di piombo. Al lancio ha dato la versione completa e senza limiti solo a difensori verificati, tramite un programma chiamato Fairwind. Il suo rapporto sulla sicurezza dice che non si può escludere che Argon superi le soglie di pericolo fissate dalla stessa Google per la sicurezza informatica e la biologia, quindi sono attive protezioni extra. Per scrivere, fare ricerche o programmare tutti i giorni, niente di tutto questo ti ostacola.
Quanto costa e chi può usarlo
Agli sviluppatori Google fa pagare un prezzo di lancio di $2 per milione di token in ingresso e $10 per milione in uscita, fino al 30 novembre 2026. Dopo, il prezzo dovrebbe salire a $4 e $20. Nei piani consumer di Google, Argon non è incluso né nel livello gratuito né nel piano Google AI Pro.
Per provarlo non ti serve nulla di tutto questo. Gemini 4 Argon è disponibile su Chatday, quindi puoi aprirlo nella stessa finestra in cui chatti già con GPT, Claude o Grok, e passare dall’uno all’altro a metà conversazione. Se ti chiedi come se la cava rispetto a un modello più veloce e leggero per le cose di tutti i giorni, la nostra guida ai modelli di IA veloci e intelligenti spiega pro e contro.
È anche un promemoria di quanto sia diventato grande Gemini: abbiamo raccontato il momento in cui Gemini ha superato il miliardo di utenti.
Il modo migliore per giudicare Argon è dargli il tipo di lavoro per cui è nato. Scegli qualcosa di lungo e fastidioso (un documento caotico, un grosso pezzo di codice, un report che temi da giorni) e guarda fin dove arriva prima che tu debba intervenire.