[Upd: disponibile pubblicamente] Google presenta Gemini 4 Argon (aggiornato: 14 ottobre 2026, ore 00:31)

Un milione di token in output, oltre 800.000 righe di un kernel riscritte in Rust e, per il momento, nessun accesso per il pubblico. Ieri, 30 settembre 2026, Google ha presentato Gemini 4 Argon, primo modello della "serie 4", che l'azienda descrive come «la prossima era dell'intelligenza di frontiera». Il tempismo non è casuale. Mountain View deve recuperare terreno su OpenAI e Anthropic, e l'annuncio arriva dopo un'estate senza un vero modello di punta. La posta in gioco è riprendersi la testa della corsa, proprio mentre i rivali sfornano modelli sempre più capaci a ritmo serrato.

Gemini 4 Argon è ora disponibile ai sottoscrittori dei piani Google AI Pro e Google AI Ultra tramite gemini.google.com. Gli utenti "free" e del piano minore Google AI Plus rimangono invece con Gemini 3. Gemini 4 Argon è inoltre selezionabile anche via API e dall'integrazione nei vari software di sviluppo editi da Google

Il passo falso di Gemini 3.5 Pro

Per capire Argon bisogna partire da ciò che non è mai arrivato. A giugno Google aveva promesso un modello di frontiera, Gemini 3.5 Pro. Il lancio è stato rinviato più volte internamente, per prestazioni insoddisfacenti, e alla fine il modello non è mai stato rilasciato. Durante l'estate sono usciti solo i più piccoli modelli Flash, l'ultimo dei quali è 3.8 Flash Cyber, pubblicato a inizio settembre. Nel frattempo Google era rimasta indietro rispetto a OpenAI e Anthropic su fronti come l'ingegneria del software e la sicurezza informatica.

Eppure la base di utenti non manca. Secondo Google, ad agosto l'app Gemini ha superato 1 miliardo di utenti mensili, la stessa soglia annunciata di recente da OpenAI per ChatGPT. Argon arriva a quasi un anno da Gemini 3, il modello che aveva riportato Google in prima fila. Deve misurarsi con GPT-6 Astra di OpenAI e con i modelli Fable e Opus di Anthropic, tutti presentati con toni altrettanto trionfali.

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Prima ai difensori: il Fairwind Program

Argon non è disponibile per tutti. Il rilascio procede per fasi e parte dai difensori informatici selezionati tramite il Fairwind Program, l'iniziativa di sicurezza di Google riservata a governi e autorità cyber verificati. Per sviluppatori, aziende e pubblico non c'è una data: Google si limita a un generico «il prima possibile». L'azienda fa sapere di partecipare attivamente alla procedura volontaria con cui il governo statunitense valuta in anticipo i rischi dei modelli di frontiera, a partire da quelli di sicurezza. L'annuncio è arrivato appena un giorno dopo che Sundar Pichai aveva firmato alla Casa Bianca un accordo volontario sulla sicurezza dell'AI, insieme a Donald Trump e ad altri dirigenti del settore.

«Avviare il rilascio in questo modo ci dà più fiducia, e allo stesso tempo ci permette di mettere il prima possibile nelle mani dei difensori un modello addestrato e forte nella difesa informatica», ha dichiarato a CNBC Tulsee Doshi, responsabile di prodotto dei modelli Gemini. Il modello, secondo Google, è addestrato specificamente per il lavoro difensivo ed è in grado di «trovare, convalidare e correggere in autonomia vulnerabilità critiche del software».

Dentro Google: memoria liberata e C/C++ riscritto in Rust

Migliaia di dipendenti di Google usano già Argon per programmazione specialistica, ricerca e scrittura. Gli esempi interni sono le prove più concrete dell'annuncio. Gli agenti basati su Argon hanno analizzato la telemetria di profilazione dell'intera infrastruttura e hanno applicato in autonomia ottimizzazioni della memoria nei data center. Il risultato dichiarato è di oltre 300 TiB di memoria liberata, senza acquistare nuovo hardware. Google stima un risparmio potenziale complessivo tra 500 TiB e 1 PiB.

Ancora più interessante, per chi scrive codice, è la migrazione da C/C++ a Rust. Gli agenti stanno convertendo decine di migliaia di righe in librerie come re2 e libgav1, e oltre 800.000 righe del kernel Zircon di Fuchsia. Queste riscritture passano per verifiche automatiche e manuali, test in emulazione e revisione, prima di arrivare in produzione. Nel caso di libgav1, il decoder video open source di Google, Argon ha preso un port Rust esistente e ha sostituito 32.000 righe di codice SIMD. Ha condotto esperimenti ripetuti guidati dal profiling, studiando l'output del compilatore per scrivere Rust sicuro che quest'ultimo potesse vettorializzare da solo. Ne è uscito un decoder memory-safe 2,7 volte più veloce del port originale, con output video identico e prestazioni più vicine a quelle del C++ ottimizzato. Nel calcolo quantistico, infine, Argon ha aiutato i ricercatori a ridurre le risorse (qubit per numero di gate) di alcune subroutine critiche. In un caso ha battuto del 40% un riferimento già pubblicato, nel giro di pochi minuti.

I benchmark secondo Google

I numeri che seguono sono dati dichiarati dall'azienda. Su DeepSWE v1.1, benchmark di ingegneria del software, Argon ottiene il 77,9%, davanti a GPT-6 Astra, Fable 5.1 e Opus 5.5. Google rivendica anche il punteggio più alto sul Vals Index, dedicato ai compiti professionali e all'analisi economica. Sulla sicurezza le fonti divergono leggermente. Secondo Business Insider, Argon è a pari merito con GPT-6 Astra su CWE-bench, che misura la capacità di trovare e correggere vulnerabilità. CNBC parla invece di un pareggio sui benchmark di sicurezza in generale, con GPT-6 Astra e Grok 4.7.

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Prezzi, contesto di output e paletti di sicurezza

Prima del lancio pubblico, Google dichiara di voler rafforzare le protezioni in quattro aree chiave della sicurezza, tra cui l'abuso del modello e la prompt injection. Contro il rischio di disallineamento, l'azienda monitora la catena di ragionamento di Argon e può interromperne le azioni. Ha inoltre rivisto il modo in cui il modello riceve feedback, per evitare di insegnargli involontariamente a eludere il monitoraggio. Per chi sviluppa, il dato pratico è chiaro: prezzi e specifiche sono già noti, ma l'accesso dipende da quanto rapidamente Google riterrà solidi quei paletti.

Fonti: businessinsider.com, cnbc.com, blog.google