Gemini 4 Argon: prima ai difensori, poi a te

Mercoledì 30 settembre, alle dieci di sera ora italiana, Google ha presentato il suo modello di intelligenza artificiale più potente. Si chiama Gemini 4 Argon.

Se stamattina hai aperto Gemini per provarlo, l’hai cercato a vuoto. Google lo sta distribuendo a un gruppo selezionato di difensori informatici attraverso Fairwind, un programma che dà la precedenza a governi e servizi essenziali come sanità, energia e reti finanziarie. E lo usa già al suo interno. Prima chi difende. Poi, in una data ancora da fissare, gli altri.

Negli ultimi sei mesi Anthropic, OpenAI e Google hanno limitato o fermato il rilascio di un loro nuovo modello avanzato, ciascuno a modo suo. La mia lettura è che il modello migliore che esiste e quello che usi tu stiano diventando due oggetti diversi. Conviene saperlo, quando scegli gli strumenti con cui lavori.

Cos’è Gemini 4 Argon

Argon è il primo modello della famiglia Gemini 4. Google lo descrive come un modello costruito per i lavori lunghi e a più passaggi: scrivere e correggere software, fare ricerca e redigere testi in ambito legale e finanziario, difendere sistemi informatici. Secondo l’azienda sa leggere grafici, cogliere dettagli in video lunghi e agire sulla base di una serie di documenti.

Il dato tecnico che conta di più è uno. Argon può scrivere fino a un milione di token in una sola risposta, contro i 64.000 del modello precedente. Un token è un pezzetto di parola: l’unità con cui i modelli leggono, scrivono e ti fanno pagare. Il limite riguarda quello che il modello produce, non quello che gli dai da leggere. Per fare un confronto, secondo Engadget GPT-6 Astra di OpenAI si ferma a 128.000.

Più di quindici volte lo spazio di prima. Google spiega perché: un modello che ha margine per pensare a lungo e generare centinaia di migliaia di token in un solo percorso risolve i problemi difficili in un colpo.

Tradotto: Argon è pensato meno per rispondere in fretta a una domanda e più per lavorare a lungo su un problema. È un collega a cui lasci un fascicolo, più che uno sportello a cui fai una domanda.

Il primo cliente di Argon è Google

Prima di presentarlo al mondo, Google l’ha messo al lavoro in casa. Secondo l’annuncio, migliaia di dipendenti lo usano già. Gli esempi che l’azienda sceglie di raccontare sono questi.

• Una squadra di agenti Argon ha analizzato i dati di funzionamento dei data center di Google e ha individuato e applicato ottimizzazioni che, una volta distribuite, liberano secondo Google oltre 300 TiB di memoria, con un risparmio stimato totale fra 500 TiB e 1 PiB. TiB e PiB sono unità di misura della memoria, e il PiB è la più grande delle due. È la memoria dei server, quella che costa e che non basta mai.
• Argon sta traducendo grandi programmi dal linguaggio C/C++ al linguaggio Rust, più sicuro nella gestione della memoria: da decine di migliaia di righe fino a oltre 800.000 per il nucleo del sistema operativo Fuchsia, sviluppato da Google. Le riscritture passano da controlli automatici e manuali prima di andare in produzione.
• In un programma che decodifica i video, ha sostituito 32.000 righe di codice e ha reso il decodificatore 2,7 volte più veloce della versione da cui partiva, con lo stesso risultato video.
• Nella ricerca sul calcolo quantistico, in un esempio di ottimizzazione delle risorse ha migliorato del 40% il riferimento pubblicato, in pochi minuti.

Poi ci sono i test. Google dichiara il primo posto su DeepSWE v1.1, che misura lavori di sviluppo software lunghi, con il 77,9%. Il primo posto sul Vals Index, che pesa finanza, programmazione, legale e fisco in base al loro contributo al PIL americano. Il primo posto su AutomationBench di Zapier, che misura l’esecuzione completa di processi aziendali, con il 51,3%.

Sono risultati riportati da Google nel suo annuncio. Un controllo esterno c’è. Artificial Analysis, una società indipendente che mette a confronto i modelli, dà ad Argon nella configurazione «High» 53 punti nel suo indice generale. Secondo Engadget è lo stesso punteggio di GPT-6 Astra, a circa il 60% del costo per compito, con i prezzi scontati di adesso.

Ne abbiamo parlato confrontando GPT-6 Astra e Claude Fable 5.1: la classifica ti dice chi vince un test. Il tuo lavoro è un altro test.

Perché arriva prima a chi difende

Google ha addestrato Argon per essere molto bravo nella difesa informatica. Secondo l’annuncio, sa trovare, verificare e correggere da solo le vulnerabilità gravi del software. Una vulnerabilità è una porta lasciata aperta per errore: un difetto del programma che permette a qualcuno di entrare dove non dovrebbe.

L’esempio che Google mette in vetrina riguarda la sanità. Wiz, la società di sicurezza che Google ha comprato quest’anno, usa Argon in un’iniziativa che mette in sicurezza infrastrutture pubbliche critiche senza farsi pagare. In una prima prova, secondo Google, il modello ha scoperto una vulnerabilità critica che esponeva dati personali sensibili in un software per ospedali usato in tutto il mondo, un rischio grave che i modelli di punta precedenti non avevano visto. Google non dice di quale software si tratti, né se il problema sia già stato chiuso.

Per questo il primo ingresso passa dal programma Fairwind. Google l’ha lanciato il 2 settembre come accesso riservato per governi, clienti di Google Cloud e aziende di sicurezza informatica, e il programma conta oltre 650 partner nel mondo. Argon, per ora, va a un gruppo selezionato fra loro. La precedenza del programma va alle autorità nazionali di cybersicurezza, a chi gestisce servizi essenziali come sanità, telecomunicazioni, energia e reti finanziarie, e alle grandi piattaforme da cui dipende il software di milioni di persone.

Le regole sono strette. Dentro le organizzazioni ammesse, i modelli del programma li possono usare solo le squadre di sicurezza, di risposta agli incidenti o di test di attacco. Serve l’autenticazione a più fattori. Secondo Business Today, l’accesso non si può rivendere né cedere.

E c’è un dettaglio da leggere due volte. Google annuncia che ai difensori selezionati e ai suoi team interni rilascerà una versione di Argon senza le restrizioni sulle richieste di sicurezza informatica: senza i blocchi che normalmente gli fanno rifiutare le domande che potrebbero servire a un attacco. Così potranno usare tutta la sua capacità di difesa.

La motivazione di Google sta in una frase: dare ai difensori un accesso anticipato è una finestra di tempo per rinforzare i loro sistemi prima che chi attacca possa sfruttare le nuove capacità.

Una falla trovata è una falla che qualcuno chiuderà o userà. Conta chi la trova per primo.

Anthropic, OpenAI, Google: tre strade, un segnale

Argon arriva dopo altri due casi, e i tre casi messi in fila raccontano una storia, anche se le strade sono diverse.

Il 7 aprile Anthropic ha presentato Claude Mythos Preview e l’ha dato solo ai partner del Project Glasswing, fra cui Amazon Web Services, Apple, Microsoft, Google e Cisco, e a oltre 40 organizzazioni che mantengono software critico, per lavoro di sicurezza. Anthropic ha scritto che il modello aveva trovato migliaia di vulnerabilità gravi, alcune in ogni sistema operativo e browser principale, e che non prevede di renderlo disponibile a tutti.

Il 28 settembre la CNBC ha confermato che OpenAI aveva deciso di non rilasciare GPT-6.1 Astra. Saachi Jain, che guida i sistemi di sicurezza dell’azienda, ha spiegato che il modello non era del tutto all’altezza su due aspetti: il rispetto dei limiti del compito e delle autorizzazioni, e il modo di riferire all’utente il lavoro svolto.

Il 30 settembre Google ha aperto Argon a un gruppo selezionato di difensori, con un rilascio più largo annunciato per dopo. Nell’annuncio scrive di partecipare al processo volontario del governo americano per l’accesso ai modelli prima del rilascio. Il giorno prima, alla Casa Bianca, i capi delle grandi aziende dell’AI avevano firmato un accordo volontario sui controlli dei modelli più avanzati.

Un modello tenuto per pochi partner, uno fermato, uno distribuito a tappe. Io leggo questi tre casi come un segnale: l’annuncio di un modello avanzato non basta a dirti se e quando potrai usarlo. Fra la presentazione e la disponibilità c’è uno spazio, e a decidere quanto dura è chi l’ha costruito.

Il modello che hai in mano è il più forte che qualcuno ha deciso di darti.

Annunciare una cosa che non si può avere

Qui entra il mio mestiere, che è guardare come si comunica una cosa oltre a cosa si comunica.

Le ragioni di sicurezza che Google scrive sono serie, e sono il motivo dichiarato. Secondo me, però, un accesso così limitato produce anche un effetto da edizione limitata. Nella persuasione il meccanismo ha un nome: scarsità. Una cosa difficile da avere tende a sembrarci più preziosa di una che sta sullo scaffale. E un modello che va prima ai difensori degli ospedali porta con sé, nella mia lettura, un messaggio implicito: è così potente che bisogna stare attenti a chi lo usa.

Ci sono poi i numeri. Le classifiche rendono un annuncio più facile da ricordare di una spiegazione. E c’è il prezzo di lancio. Il primo numero che senti può diventare il metro con cui giudichi i successivi: è l’effetto ancoraggio. Il prezzo di 2 e 10 dollari è quello che leggerai nei titoli; quello di 4 e 20 è quello che pagherai finito il lancio.

Disponibilità limitata, classifiche e prezzo di lancio fanno parte del modo in cui si presenta un prodotto importante, e nella mia lettura influenzano anche il modo in cui lo percepisci. Conoscerli ti serve a leggere l’annuncio per quello che è: una promessa con la data in bianco.

Quanto costerà e quando arriva

La sequenza l’ha scritta Google. Dopo i difensori e i primi utilizzatori incaricati delle prove, Argon arriverà a sviluppatori, aziende e consumatori, cominciando dai clienti paganti delle API e dagli abbonati di Google AI Ultra. Una data non c’è: Google dice «il prima possibile», dopo aver raccolto i pareri dei primi tester e rifinito le protezioni.

I prezzi riguardano chi usa il modello tramite API, cioè chi lo collega ai propri programmi e paga a consumo:

• prezzo di lancio: 2 dollari per milione di token in entrata, 10 dollari per milione di token in uscita;
• i token in entrata recuperati dalla cache, una memoria che permette di riusare contenuti già inviati, costano il 95% in meno della tariffa normale in entrata;
• finito il periodo di lancio: 4 dollari in entrata e 20 in uscita.

Per avere un riferimento, Engadget riporta per GPT-6 Astra 10 dollari in entrata e 50 in uscita. Anche al prezzo pieno, quindi, Argon costerebbe meno per token. Ma un modello che può scrivere un milione di token in una risposta può anche consumarli: nei test dell’indice di Artificial Analysis, Argon nella configurazione «High» ha generato più token della mediana dei modelli comparabili. Il prezzo per token conta. Conta di più quanti token occorrono per finire il lavoro.

Cosa cambia per chi lavora con l’AI

Argon oggi è fuori dalla tua portata. Due cose dell’annuncio, però, ti riguardano già.

La prima è la prompt injection. Google la definisce così: istruzioni o contenuti malevoli usati per prendere il controllo del comportamento di un modello. In parole di tutti i giorni è un ordine nascosto dentro una pagina web, una mail o un documento che il modello legge mentre lavora per te, scritto per fargli fare altro da quello che gli hai chiesto. Google presenta Argon come il suo modello più resistente a questi attacchi, primo nel test di Gray Swan. Se usi un agente che legge la tua posta o naviga i siti al posto tuo, come quelli di cui abbiamo parlato a proposito di Dots di OpenAI, il problema è già tuo, qualunque modello ci sia sotto.

La seconda è il disallineamento: il modello che, per finire un compito, prende una strada che va oltre quello che avevi in mente. Google scrive di sorvegliare il ragionamento e le azioni di Argon e di fermarlo quando va oltre le intenzioni di chi lo usa. È lo stesso tema su cui OpenAI ha fermato GPT-6.1 Astra: restare dentro i limiti del compito e delle autorizzazioni. Quando i laboratori più grandi del mondo mettono questo problema in cima alla lista, chi delega lavoro a un agente fa bene a guardarlo da vicino.

Poi c’è il quadro più largo. Anthropic l’ha scritto ad aprile: con gli ultimi modelli, il costo, la fatica e la competenza che servono per trovare e sfruttare le falle del software sono crollati. Google chiude la presentazione di Fairwind con un’idea simile: il vantaggio di chi difende sta nell’accorciare il tempo fra la scoperta di una falla e la sua correzione.

Gli stessi strumenti, nelle mani sbagliate, possono accelerare anche chi attacca. È il motivo per cui i difensori li ricevono per primi.

Come portarlo nel tuo lavoro

Una notizia su un modello che ancora non puoi usare sembra una notizia da guardare e basta. Qualche mossa concreta, invece, la puoi fare da oggi.

1. Prepara i tuoi compiti di prova. Scegli tre o quattro lavori veri che fai spesso: un contratto da riassumere, un foglio di calcolo da leggere, una risposta difficile a un cliente. Salvali. Quando Argon, o il prossimo modello, arriverà, lo metterai alla prova lì. Le classifiche misurano il lavoro di altri.
2. Fai i conti sul prezzo pieno. Se stai valutando di costruire qualcosa sopra un modello via API, usa il prezzo dopo il lancio, non quello dei titoli. Un progetto che regge solo con lo sconto ha già una data di scadenza.
3. Stringi i permessi degli agenti. Un agente che legge la posta, i documenti o il web deve avere accesso solo a quello che gli serve per quel compito. Le azioni che escono verso l’esterno, come una mail inviata o un pagamento, falle confermare a te.
4. Aggiorna. Sito, plugin, gestionale, telefono, computer: tieni aggiornati gli strumenti che usi e applica le correzioni di sicurezza appena sono disponibili. Se trovare una falla costa meno a tutti, un aggiornamento rimandato lascia la porta aperta più a lungo.
5. Chiedi cosa c’è sotto. Quando un fornitore ti propone uno strumento con «l’AI più potente», chiedi quale modello usa e da quando è disponibile. È una domanda semplice e dice molto di chi ti risponde.

Argon, quando arriverà, sarà un’altra prova da fare. Il modello su cui conviene lavorare oggi è quello con cui apri il computer domattina: conoscerne limiti e permessi vale più di qualunque classifica.

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Domande frequenti

Cos’è Gemini 4 Argon?

È il nuovo modello di punta di Google, il primo della famiglia Gemini 4, annunciato il 30 settembre 2026. È pensato per lavori lunghi e complessi: sviluppo software, lavoro legale e finanziario, difesa informatica. Può scrivere fino a un milione di token in una risposta, contro i 64.000 del modello precedente.

Posso usare Gemini 4 Argon adesso?

Per ora Google lo sta distribuendo a un gruppo selezionato di partner del programma Fairwind, cioè organizzazioni che difendono sistemi critici, e lo usa nei suoi team interni. In seguito arriverà a sviluppatori, aziende e consumatori, cominciando dai clienti paganti delle API e dagli abbonati Google AI Ultra. Google non ha indicato una data.

Quanto costa Gemini 4 Argon?

Via API, il prezzo di lancio è di 2 dollari per milione di token in entrata e 10 dollari per milione di token in uscita, con uno sconto del 95% sui token in entrata già in cache. Finito il periodo di lancio, il prezzo sale a 4 e 20 dollari.

Cos’è il programma Fairwind?

È un programma ad accesso riservato che Google ha lanciato il 2 settembre 2026 per governi, clienti di Google Cloud e aziende di sicurezza informatica, con oltre 650 partner. Dà accesso ai modelli più avanzati di Google per trovare e correggere vulnerabilità, solo alle squadre di sicurezza delle organizzazioni ammesse e con l’autenticazione a più fattori.

Gemini 4 Argon è meglio di GPT-6 Astra o di Claude?

Secondo un portavoce citato da Engadget, Google lo considera paragonabile a GPT-6 Astra e ad Anthropic Opus sui principali test. L’indice di Artificial Analysis gli dà 53 punti nella configurazione «High», lo stesso punteggio di GPT-6 Astra secondo Engadget, a un costo per compito più basso con i prezzi di lancio. Per il tuo lavoro la risposta vera arriva solo provandolo sui tuoi compiti, quando sarà disponibile.

Quali restrizioni toglie la versione di Argon per i difensori?

Google ha annunciato che ai difensori selezionati e ai suoi team interni rilascerà una versione di Argon senza le restrizioni sulle richieste di sicurezza informatica, cioè senza i blocchi che normalmente gli fanno rifiutare le domande legate agli attacchi. Serve a usare tutta la sua capacità di trovare e correggere falle. Per la versione destinata al pubblico, Google dice che il modello è progettato per rifiutare le richieste che possono favorire un attacco.

Fonti

• Google, Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence, 30 settembre 2026
• Google, Google’s Fairwind Program: Cyber defense tools for trusted partners, 2 settembre 2026
• SecurityWeek, Google Launches Gemini 4 Argon With Guardrail-Free Access for Vetted Defenders, 1 ottobre 2026
• The Hacker News, Google Rolls Out Gemini 4 Argon to Trusted Cyber Defenders, 1 ottobre 2026
• Engadget, Google’s first Gemini 4 model is «Argon», 1 ottobre 2026
• Business Today, Gemini 4 Argon: features, API prices and access limits, 1 ottobre 2026
• Artificial Analysis, Gemini 4 Argon: Intelligence, Performance & Price Analysis
• Anthropic, Project Glasswing, 7 aprile 2026
• CNBC, OpenAI abandons plan to release upcoming model as safety concerns escalate, 28 settembre 2026