O Gemini 4 Argon é o modelo carro-chefe do Google, lançado publicamente em 13 de outubro de 2026. Segundo o Google, o modelo foi feito para engenharia de software complexa e agentes de várias etapas, e a empresa o posiciona como concorrente do Claude Opus 5.5 e do GPT-6 Astra, superando os dois em vários benchmarks.
Para ver do que o novo modelo é capaz, colocamos ele frente a frente com o Opus 5.5, o GPT-6 Astra e o Muse Wonder, e os resultados foram interessantes.
O Gemini 4 Argon é um LLM de fronteira do Google DeepMind. Anunciado em 30 de setembro de 2026, ele foi liberado primeiro para testes fechados com um grupo de especialistas em defesa cibernética, pelo programa Fairwind, e ficou disponível para todos em 13 de outubro de 2026. O Argon é um transformer do tipo sparse mixture-of-experts treinado como um modelo novo, e o Google o posiciona para engenharia de software, problemas de matemática e ciências e agentes autônomos. O modelo aceita texto, imagens, vídeo, áudio e arquivos PDF. O limite de saída cresceu muito: 1 milhão de tokens, contra 64.000 tokens nos modelos Gemini anteriores — um aumento de quase 16 vezes.
Pelas medições do Google, o Argon supera o Opus 5.5 e o GPT-6 Astra em vários benchmarks, entre eles o DeepSWE, um benchmark de tarefas longas de engenharia de software, e o Vibe Code Bench.
| Benchmark | Gemini 4 Argon | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 77,9% | 74,2% | 74,1% |
| Vibe Code Bench | 91,9% | 90,3% | — |
| Terminal-Bench 4.0 | 57,4% | 66,4% | 58,2% |
| FrontierSWE v2 | 55,0% | 62,3% | 65,5% |
Benchmarks do próprio fabricante costumam mostrar o melhor de cada modelo, porque muitas vezes rodam em condições ideais. Por isso vale incluir também os benchmarks da Artificial Analysis: como empresa independente que roda o mesmo conjunto de testes em todos os modelos, ela tende a ser mais objetiva, e nessa avaliação o Gemini 4 Argon fica cinco pontos atrás do Claude Opus 5.5 no Intelligence Index e empata com o GPT-6 Astra.
O ponto mais forte do Argon nesses testes é a precisão: a taxa de alucinação dele é de 15%, a menor entre os modelos com 45 pontos ou mais no índice.
| Modelo | Intelligence Index | AA-Omniscience | Custo por tarefa do índice |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | 58 | 46 | US$ 5,98 |
| Gemini 4 Argon | 53 | 42 | US$ 1,99 |
| GPT-6 Astra | 53 | 43 | US$ 3,26 |
| Muse Wonder | 52 | 25 | US$ 4,52 |
Demos ao Gemini 4 Argon, ao Claude Opus 5.5, ao GPT-6 Astra e ao Muse Wonder três tarefas difíceis e rodamos todas na Overchat AI.
Em todos os testes, pedimos aos modelos um único arquivo HTML que pudéssemos abrir direto no Chrome e executar. As tarefas foram estas:
| Tarefa | Gemini 4 Argon | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra | Muse Wonder |
|---|---|---|---|---|
| Voo por um buraco negro | Disco curvado pela lente e anel de Einstein, faixas no disco | Forma correta, sombra cinza de perto | Lente gravitacional correta e sombra preta | Sombra marrom, pontos brilhantes soltos |
| Path tracer animado | Imagem limpa, rastro atrás da esfera em movimento | Cáustica em movimento e órbita da câmera | Cáustica em movimento, pontinhos claros de ruído | Caixa pequena, imagem com ruído |
| Jogo de corrida | Carros travados na largada | A corrida funciona | A corrida funciona, interface mais detalhada | A corrida funciona |
Os resultados estão abaixo. O Gemini 4 Argon fica no canto superior esquerdo, o Claude Opus 5.5 no superior direito, o GPT-6 Astra no inferior esquerdo e o Muse Wonder no inferior direito.
Esse render difícil testa não só o resultado visual, mas também a matemática.
O prompt:
Create a single self-contained HTML file that renders a real-time black hole in a full-window WebGL fragment shader (raw WebGL, no libraries). Use raymarching with bent light paths around a Schwarzschild black hole so the background star field and a distant galaxy are visibly distorted by gravitational lensing, including an Einstein ring. Add a glowing accretion disk with Doppler beaming (the side moving toward the camera is brighter and bluer), a thin photon ring, and the far side of the disk visibly lensed above and below the shadow, like in the movie Interstellar. The camera flies a cinematic path: it starts far away, slowly approaches the black hole and passes through the plane of the disk, so the view changes from edge-on to looking down at the disk and the lensing becomes more extreme as it gets closer; one full approach takes about 15 seconds, then it pulls back and repeats. It must start automatically and run smoothly. Return only the complete code in a single ```html code block.
Os modelos tinham que criar um buraco negro em tempo real, renderizado por um shader WebGL, com lente gravitacional e uma câmera que voa em direção a ele.
A diferença de velocidade aparece logo de cara. O Gemini 4 Argon escreveu o código em 47 segundos. O GPT-6 Astra, para comparação, levou 222 segundos.
Em precisão, o Argon fez talvez a cena mais impactante: o disco se curva em volta da sombra e um anel de Einstein brilhante a envolve. Já o GPT-6 Astra provavelmente tem a versão fisicamente mais correta, com o lado de trás do disco aparecendo pela lente acima e abaixo de uma sombra preta — igualzinho a Interestelar.
Path tracing é o método de renderização por trás do CGI fotorrealista: ele simula o comportamento real da luz, com raios "disparados" de uma fonte de luz que ricocheteiam pela cena e nos objetos, levando informações de iluminação e cor. Você provavelmente já ouviu falar de ray tracing nos games, e o path tracing é uma versão ainda mais precisa disso. Ele exige muito processamento, por isso normalmente só aparece em filmes e em CGI renderizado.
O prompt:
Create a single self-contained HTML file (no libraries) with a real-time GPU path tracer written in WebGL2 fragment shaders that renders an animated Cornell box on a full-window canvas. The scene: red and green side walls, white floor, ceiling and back wall, one mirror sphere and one glass sphere with refraction. Everything moves: the area light slowly travels across the ceiling and its color shifts from warm orange to cool blue and back every few seconds, so the soft shadows, the color bleeding and the caustic under the glass sphere visibly move; the glass sphere slowly bounces; the camera slowly orbits a little around the box. Render several samples per pixel per frame and use a temporal blend so the image stays clean while the scene moves. It must start automatically and run smoothly. Return only the complete code in a single ```html code block.
Nesta tarefa, os modelos criam uma Cornell box, a cena de teste clássica da computação gráfica, com uma luz que se move, uma esfera de vidro que quica e uma câmera em movimento. Com isso, as sombras e a cáustica, o ponto brilhante que a esfera de vidro concentra no chão, também se movem.
Os quatro modelos escreveram um path tracer funcional, mas cada um lida com o movimento de um jeito.
O Claude Opus 5.5 mostra a cáustica mais nítida, que desliza pelo chão enquanto a esfera quica. O Gemini 4 Argon mantém a imagem mais limpa e a luz muda de cor de forma visível, mas a esfera de vidro deixa um rastro atrás de si, efeito colateral do blend temporal, que mistura os quadros anteriores ao atual.
O GPT-6 Astra acrescentou uma pequena interface com a taxa de quadros e o número de amostras, e a cáustica dele se move corretamente, mas pontinhos brancos de ruído ficam no teto e nas esferas.
O Muse Wonder renderizou a caixa pequena no meio da tela, com a órbita de câmera mais ampla, e a imagem dele é a mais ruidosa das quatro.
Por último, mas não menos importante, pedimos aos modelos um jogo de corrida jogável de primeira, porque os modelos de IA de hoje são tão poderosos que dão conta disso tranquilamente, e isso rende um ótimo teste.
O prompt:
Create a single HTML file with a 3D racing game in Three.js. Load it with an import map from https://cdn.jsdelivr.net/npm/three@0.160.0/build/three.module.js (addons, if you need them, from https://cdn.jsdelivr.net/npm/three@0.160.0/examples/jsm/); no other libraries. A closed race track with curves, barriers and a start line runs through a simple landscape. Four cars race each other, all driven by an AI that follows the racing line, brakes before turns, overtakes and avoids collisions; the player can take over the red car with the arrow keys at any time. Show a lap counter, race positions and a minimap. The camera follows the leading car from behind with a smooth chase cam. The race starts immediately in this autopilot mode. Return only the complete code in a single ```html code block.
É uma pista de corrida em 3D com quatro carros pilotados por IA, contador de voltas, posições na corrida e um minimapa.
Infelizmente, esta é a única tarefa em que o Gemini 4 Argon falhou.
O carro bate numa cerca logo na largada e o código trava: o jogo pausa e os carros congelam no lugar, enquanto o velocímetro mostra 15 km/h.
Os outros jogos funcionam, mas, sendo rigorosos, só o GPT-6 Astra e o Opus 5.5 conseguiram fazer um jogo de corrida completo de primeira.
O Opus 5.5 parece ter o resultado mais realista: a posição da câmera e o estilo de pilotagem lembram um jogador de verdade jogando um jogo de verdade.
O GPT-6 Astra fez uma interface mais detalhada e o visual parece mais caprichado, na nossa opinião, mas a ação lembra uma cinemática de fim de jogo, porque a câmera fica bem alta.
O jogo do Muse Wonder funciona, mas o visual é o mais simples e os carros se teletransportam, avançando aos saltos em vez de se moverem com suavidade.
O Gemini 4 Argon começou a escrever código em 2 a 4 segundos em todos os testes e terminou cada tarefa em menos de dois minutos, enquanto o Claude Opus 5.5 e o GPT-6 Astra passaram de um minuto e meio a cinco minutos raciocinando antes mesmo de aparecer a primeira linha de código.
| Tarefa | Gemini 4 Argon | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra | Muse Wonder |
|---|---|---|---|---|
| Shader de buraco negro | 47 s | 140 s | 222 s | 93 s |
| Path tracer animado | 51 s | 156 s | 270 s | 95 s |
| Jogo de corrida | 119 s | 431 s | 247 s | 104 s |
É uma diferença enorme e, no uso real, muda completamente a experiência.
Os testes acima eram todos sobre acertar a tarefa de primeira, mas, na prática, daria para iterar o código 2 ou 3 vezes antes de receber um único resultado do Astra, o que meio que anula o fato de o Argon ser pior em acertar de primeira.
Você pode acessar o Gemini 4 Argon na Overchat AI. Veja como usar:
O Gemini 4 Argon é o principal modelo de linguagem do Google, feito para engenharia de software, problemas de matemática e ciências e agentes autônomos. Ele aceita texto, imagens, vídeo, áudio e arquivos PDF e pode gerar até 1 milhão de tokens em uma única resposta.
O Google anunciou o Gemini 4 Argon em 30 de setembro de 2026 e deu acesso primeiro a especialistas em defesa cibernética do programa Fairwind. O modelo ficou disponível para desenvolvedores e assinantes do app Gemini em 13 de outubro de 2026.
Na API do Gemini, o Gemini 4 Argon custa US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída no preço promocional de lançamento, e US$ 4 e US$ 20 depois dele. Na Overchat AI, uma mensagem para o Gemini 4 Argon custa 1 crédito em um plano pago.
O Gemini 4 Argon supera o Claude Opus 5.5 no DeepSWE e no Vibe Code Bench, enquanto o Opus 5.5 lidera no Terminal-Bench e no FrontierSWE. No nosso teste, o Argon escreveu código cerca de três vezes mais rápido e fez gráficos mais impressionantes, mas o jogo de corrida dele não rodou, enquanto os três programas do Opus 5.5 funcionaram.
O Gemini 4 Argon está disponível no app Gemini para assinantes do Google AI Pro e Ultra, na API do Gemini, no Google AI Studio e no Google Cloud, no Antigravity e em apps de terceiros como a Overchat AI.
