{"id":1642,"date":"2026-11-09T10:00:00","date_gmt":"2026-11-09T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/chatx.ai\/blog\/gemini-4-argon-2\/"},"modified":"2026-11-10T18:00:47","modified_gmt":"2026-11-10T18:00:47","slug":"gemini-4-argon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/chatx.ai\/blog\/es\/gemini-4-argon\/","title":{"rendered":"Gemini 4 Argon ya est\u00e1 disponible en ChatX"},"content":{"rendered":"<p class=\"intro\">El 13 de octubre de 2026, Google present\u00f3 Gemini 4 Argon, el primer modelo de la nueva familia Gemini 4. En ChatX, Argon es ahora el modelo de Gemini m\u00e1s potente. A su lado siguen Gemini 3.8 Flash como todoterreno y Gemini 3.5 Flash Lite como opci\u00f3n econ\u00f3mica. Aqu\u00ed te contamos d\u00f3nde va Argon por delante, d\u00f3nde no y para qu\u00e9 tareas conviene cada uno de los tres modelos.<\/p>\n<nav class=\"toc\">\n<ul>\n<li><a href=\"#argon\">Qu\u00e9 distingue a Gemini 4 Argon<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#benchmarks\">Benchmarks: a menudo por delante, pero no en todo<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#auswahl\">\u00bfArgon, 3.8 Flash o Flash Lite?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#test\">Nuestra prueba: tres tareas, tres modelos<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#kosten\">Cu\u00e1nto cuesta una respuesta en ChatX<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#tipps\">Consejos para empezar<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/nav>\n<h2 id=\"argon\">Qu\u00e9 distingue a Gemini 4 Argon<\/h2>\n<p>En su <a href=\"https:\/\/blog.google\/innovation-and-ai\/models-and-research\/gemini-models\/introducing-gemini-4-argon\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">anuncio<\/a>, Google describe Argon como un modelo para las tareas m\u00e1s dif\u00edciles (\u201cbuilt to solve your hardest problems\u201d). Se refiere a an\u00e1lisis largos, c\u00f3digo exigente, matem\u00e1ticas y preguntas de ciencias.<\/p>\n<p>En el d\u00eda a d\u00eda importan tres caracter\u00edsticas:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Contexto muy largo:<\/strong> la entrada y la salida pueden sumar hasta 1 mill\u00f3n de tokens. Eso alcanza para documentos muy largos o historiales de chat extensos.<\/li>\n<li><strong>Conocimientos recientes:<\/strong> seg\u00fan la <a href=\"https:\/\/deepmind.google\/models\/model-cards\/gemini-4-argon\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ficha del modelo<\/a>, sus conocimientos llegan hasta marzo de 2026. Para todo lo posterior, activa la b\u00fasqueda web en ChatX.<\/li>\n<li><strong>Im\u00e1genes como entrada:<\/strong> puedes subir fotos, capturas de pantalla o diagramas y hacer preguntas sobre ellos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Argon razona antes de cada respuesta. Con qu\u00e9 profundidad lo hace lo controlas en ChatX con los niveles <strong>Bajo<\/strong>, <strong>Medio<\/strong> y <strong>Alto<\/strong>. Este modelo no tiene un nivel \u201cDesactivado\u201d. ChatX no muestra los pasos del razonamiento, pero s\u00ed cuentan en la facturaci\u00f3n.<\/p>\n<p>A finales de octubre, Google ya anunci\u00f3 un modelo todav\u00eda m\u00e1s potente, Gemini 4 Carbon. Por ahora solo est\u00e1 abierto a socios de seguridad seleccionados, as\u00ed que en ChatX no entra en juego.<\/p>\n<h2 id=\"benchmarks\">Benchmarks: a menudo por delante, pero no en todo<\/h2>\n<p>Los valores proceden de la ficha del modelo de Google de octubre de 2026. Para comparar, al lado aparecen tres modelos que tambi\u00e9n conoces de ChatX.<\/p>\n<table style=\"width: 100%;border-collapse: collapse;text-align: left\" border=\"1\" cellpadding=\"10\">\n<thead style=\"background-color: #f0f0f0\">\n<tr>\n<th scope=\"col\" style=\"text-align: left\">Prueba<\/th>\n<th scope=\"col\" style=\"text-align: left\">Gemini 4 Argon<\/th>\n<th scope=\"col\" style=\"text-align: left\">GPT-6 Astra<\/th>\n<th scope=\"col\" style=\"text-align: left\">Claude Fable 5.1<\/th>\n<th scope=\"col\" style=\"text-align: left\">Claude Opus 5.5<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left\">Trabajo intelectual (Vals Index)<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">68,9 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">63,1 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">65,8 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">67,0 %<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left\">Programaci\u00f3n (DeepSWE v1.1)<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">77,9 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">74,1 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">67,4 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">74,2 %<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left\">Textos muy largos (GraphWalks, de 256k a 1M)<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">84,2 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">71,8 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">65,0 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">66,8 %<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left\">Comprensi\u00f3n de v\u00eddeos largos (LVBench)<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">91,7 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">87,5 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">79,7 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">83,7 %<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left\">Programaci\u00f3n (FrontierSWE v2)<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">55,0 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">65,5 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">56,3 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">62,3 %<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left\">Trabajo en la terminal (Terminal-bench 4.0)<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">57,4 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">58,2 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">57,9 %<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">66,4 %<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Donde m\u00e1s se nota la ventaja es en los textos muy largos: con entradas de entre 256.000 y 1 mill\u00f3n de tokens, Argon queda m\u00e1s de doce puntos por delante del siguiente modelo. Eso indica que Argon se maneja bien con un manual voluminoso o con muchos archivos a la vez.<\/p>\n<p>En programaci\u00f3n, el panorama es desigual. En DeepSWE lidera Argon, mientras que en FrontierSWE v2 y Terminal-bench 4.0 van por delante GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5. Conviene que sepas dos cosas m\u00e1s: las cifras las ha publicado la propia Google. Y Claude Fable 5.2, disponible desde el 9 de noviembre, todav\u00eda no aparece en la tabla.<\/p>\n<h2 id=\"auswahl\">\u00bfArgon, 3.8 Flash o Flash Lite?<\/h2>\n<p>En ChatX hay ahora tres modelos de Gemini para elegir. Se diferencian sobre todo en la profundidad y en el precio.<\/p>\n<table style=\"width: 100%;border-collapse: collapse;text-align: left\" border=\"1\" cellpadding=\"10\">\n<thead style=\"background-color: #f0f0f0\">\n<tr>\n<th scope=\"col\" style=\"text-align: left\">Modelo<\/th>\n<th scope=\"col\" style=\"text-align: left\">Pensado para<\/th>\n<th scope=\"col\" style=\"text-align: left\">Acceso<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left\">Gemini 4 Argon<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">tareas dif\u00edciles, documentos largos, c\u00f3digo complejo<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">cuenta gratuita<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left\">Gemini 3.8 Flash<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">el d\u00eda a d\u00eda: textos, an\u00e1lisis, traducciones, c\u00f3digo<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">cuenta gratuita<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left\">Gemini 3.5 Flash Lite<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">preguntas r\u00e1pidas y sencillas, textos cortos<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">sin registro<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Gemini 3.8 Flash est\u00e1 en el mercado desde el 2 de septiembre de 2026. Google lo llama su caballo de batalla m\u00e1s inteligente (\u201cour most intelligent workhorse model\u201d). Para la mayor\u00eda de las preguntas es la opci\u00f3n sensata. Flash Lite puedes probarlo al instante, sin registrarte.<\/p>\n<h2 id=\"test\">Nuestra prueba: tres tareas, tres modelos<\/h2>\n<p>Pusimos a los tres modelos de Gemini las mismas tareas: un problema de c\u00e1lculo con dos trenes, un correo breve al casero y una funci\u00f3n en PHP para validar un IBAN. Cada modelo se ejecut\u00f3 una vez con su configuraci\u00f3n predeterminada, es decir, Argon y 3.8 Flash en el nivel de razonamiento Bajo.<\/p>\n<table style=\"width: 100%;border-collapse: collapse;text-align: left\" border=\"1\" cellpadding=\"10\">\n<thead style=\"background-color: #f0f0f0\">\n<tr>\n<th scope=\"col\" style=\"text-align: left\">Tarea<\/th>\n<th scope=\"col\" style=\"text-align: left\">Gemini 4 Argon<\/th>\n<th scope=\"col\" style=\"text-align: left\">Gemini 3.8 Flash<\/th>\n<th scope=\"col\" style=\"text-align: left\">Gemini 3.5 Flash Lite<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left\">Problema de c\u00e1lculo<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">13,4 segundos, unos 1.500 tokens<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">9,7 segundos, unos 1.000 tokens<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">2,1 segundos, unos 370 tokens<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left\">Correo al casero<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">7,9 segundos, unos 450 tokens<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">3,4 segundos, unos 170 tokens<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">1,2 segundos, unos 100 tokens<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left\">Validaci\u00f3n de IBAN en PHP<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">9,7 segundos, unos 1.300 tokens<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">4,7 segundos, unos 440 tokens<\/td>\n<td style=\"text-align: left\">1,4 segundos, unos 220 tokens<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>En el problema de c\u00e1lculo, Argon y 3.8 Flash dieron con el resultado correcto: los trenes se cruzan poco despu\u00e9s de las 10:10. Flash Lite se equivoc\u00f3 en las cuentas y dijo las 10:29. Argon, adem\u00e1s, verific\u00f3 su resultado con una comprobaci\u00f3n. El correo fue aprovechable en los tres modelos. Para tareas as\u00ed basta con Flash Lite, que termin\u00f3 en poco m\u00e1s de un segundo.<\/p>\n<p>La prueba es una muestra con una sola ejecuci\u00f3n por tarea. Aun as\u00ed, deja ver el patr\u00f3n: Argon tarda m\u00e1s y cuesta m\u00e1s, pero a cambio dio la respuesta m\u00e1s rigurosa en el problema de c\u00e1lculo, que ten\u00eda su miga.<\/p>\n<h2 id=\"kosten\">Cu\u00e1nto cuesta una respuesta en ChatX<\/h2>\n<p>ChatX cobra seg\u00fan el coste real del proveedor. En nuestra prueba, una respuesta de Argon cost\u00f3 entre unos 450 y 1.500 tokens, con 3.8 Flash fueron de unos 170 a 1.000 tokens y con Flash Lite de unos 100 a 370 tokens. Seg\u00fan la tarea, Argon cuesta as\u00ed entre una vez y media y el triple que 3.8 Flash. En un chat m\u00e1s largo se suma como entrada el historial acumulado. En los niveles Medio y Alto, el modelo razona durante m\u00e1s tiempo y el consumo sube de forma notable.<\/p>\n<p>Importante a la hora de planificar: Google ofrece Argon a precio de lanzamiento hasta el 30 de noviembre de 2026. A partir del 1 de diciembre, Google duplica el precio. Entonces en ChatX tambi\u00e9n se descontar\u00e1 el doble de saldo, es decir, en nuestra prueba unos 900 a 3.000 tokens por respuesta. En Gemini 3.8 Flash, el precio de lanzamiento termina con el cambio de a\u00f1o.<\/p>\n<h2 id=\"tipps\">Consejos para empezar<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Primero Flash, luego Argon:<\/strong> hazle tu pregunta primero a Gemini 3.8 Flash. Si la respuesta se queda corta, cambia a Argon en el mismo chat.<\/li>\n<li><strong>Bajo para textos:<\/strong> los correos, los res\u00famenes y las traducciones no necesitan un razonamiento largo. As\u00ed ahorras tokens.<\/li>\n<li><strong>Alto para los casos duros:<\/strong> los c\u00e1lculos enrevesados, la b\u00fasqueda de errores en el c\u00f3digo o la comparaci\u00f3n de varios documentos largos son el terreno para el que se cre\u00f3 Argon.<\/li>\n<li><strong>B\u00fasqueda web para temas de actualidad:<\/strong> los conocimientos de Argon terminan en marzo de 2026. Para noticias, precios o productos nuevos, activa la b\u00fasqueda web.<\/li>\n<li><strong>Consulta los documentos largos con preguntas concretas:<\/strong> aqu\u00ed es donde Argon rinde mejor seg\u00fan los benchmarks. Eso s\u00ed, cuanto m\u00e1s larga sea la entrada, m\u00e1s tokens cuesta cada mensaje.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gemini 4 Argon, el nuevo modelo estrella de Google, ya est\u00e1 disponible en ChatX. 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