Gemini 4 Argon
El modelo de razonamiento insignia de Google, hecho para ingeniería de software compleja, matemáticas, ciencias y ejecuciones largas de agentes, con salida de hasta 1M tokens. Tiene el puntaje más alto en la tabla de texto de LMArena y empata en el primer puesto en escritura creativa, aunque queda justo detrás de los líderes de Anthropic y OpenAI en Artificial Analysis.
GoogleModelo de lenguajeLanzado en octubre de 2026Datos revisados el 18 de octubre de 2026
Dónde lo sitúa la gente
Programar y crear apps (empate), 1775 votos
Según los votos a ciegas de LMArena, donde la gente elige la mejor de dos respuestas anónimas. Mira las tablas completas en el ranking de IA.
Sobre el papel
Rankings de pruebas fijas de la pestaña de benchmarks: Razonamiento #3, Relación calidad-precio #7.
Puntos fuertes y débiles
- El puntaje más alto en la tabla de texto de LMArena (empate estadístico con Muse Wonder y Claude Opus 5.5)
- Empatado en el primer puesto en escritura creativa de LMArena y 57.1% en Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)
- 91.3% en ARC-AGI-2 y una ventana de contexto de 1,048,576 tokens compartida entre entrada y salida
- El precio introductorio de $2 / $10 por millón de tokens sube a $4 / $20 el 1 de diciembre de 2026
- Nuevo en las tablas: menos votos en LMArena que los modelos más viejos, sin entrada en LMArena Vision y todavía sin medición de velocidad en Artificial Analysis
Ideal para
- Las respuestas de chat mejor calificadas
- Escritura y lluvia de ideas
- Documentos muy largos y salidas muy largas
Todas las puntuaciones que tenemos
Cada barra compara este modelo con el mejor resultado que tiene cualquier modelo de esta página en la misma prueba.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1523,9Puntaje Arena 1523.9 (IC 95% 1515.1 a 1532.7); 4,904 votos; entrada "Gemini 4 Argon (High)"; puesto 1 de 416 en la tabla completa
- LMArena, escritura creativa1515,6Puntaje Arena 1515.6 (IC 95% 1496.1 a 1535.1); 1,057 votos; entrada "Gemini 4 Argon (High)"; puesto 2 de 414 en la tabla completa
- LMArena WebDev (programación)1678,2Puntaje Arena 1678.2 (IC 95% 1662.8 a 1693.5); 1,775 votos; entrada "Gemini 4 Argon (High)"; puesto 9 de 144 en la tabla completa
- LMArena Agent Arena0,132Puntaje IPS 0.1323 (IC 95% 0.1190 a 0.1456); 30,489 sesiones; entrada "Gemini 4 Argon (High)"; puesto 5 de 52 en la tabla completa
- Artificial Analysis Intelligence Index52,652.6 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA muestra 53), configuración "Gemini 4 Argon (high)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)57,1%57.1% en Humanity's Last Exam (AA, 2,158 preguntas solo de texto), configuración "Gemini 4 Argon (high)"
- Terminal-Bench 4.0 (ejecución de Artificial Analysis)57,1%57.1% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por AA (harness mini-swe-agent), configuración "Gemini 4 Argon (high)"
- Razonamiento con contexto largo (AA-LCR)79,7%79.7% en AA-LCR (razonamiento con contexto largo), configuración "Gemini 4 Argon (high)"
- AA-Omniscience, aciertos menos alucinaciones42,442.4 en el AA-Omniscience Index (precisión de conocimiento menos alucinaciones, rango -100 a 100), configuración "Gemini 4 Argon (high)"
- Costo por tarea de prueba de Artificial Analysis$1.99$1.99 por ejecutar una tarea del AA Intelligence Index, fila "Gemini 4 Argon (high)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index63,863.8 en el AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), mejor configuración listada "Antigravity CLI - Gemini 4 Argon (high)"
- Puzles ARC-AGI-291,3%91.25% en ARC-AGI-2 (conjunto semiprivado), mejor configuración listada "Gemini 4 Argon (High)", $0.32 por tarea
- Puzles ARC-AGI-349,8%49.79% en ARC-AGI-3 (semiprivado, harness estándar; se excluyen las ejecuciones "provider adapter"), mejor configuración listada "Gemini 4 Argon (Low)"
Compáralo con
- Claude Opus 5.5El modelo insignia de Anthropic para programación con agentes de larga duración y trabajo de conocimiento, y el modelo con el que Anthropic sugiere empezar para la mayoría de las tareas.
- Claude Sonnet 5.5El modelo de precio medio de Anthropic, que Anthropic describe como su mejor equilibrio entre velocidad e inteligencia.
- Claude Fable 5.1El nivel más alto de Anthropic para el razonamiento más difícil y el trabajo de agentes de largo plazo, que Anthropic recomienda cuando Opus 5.5 no alcanza.
- GPT-6 AstraEl modelo más capaz de OpenAI, pensado para razonamiento complejo, programación, investigación y creación de documentos.