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# Google defiende Gemini 4 Argon ante dudas internas sobre su rendimiento
- URL: https://fomoera.com/gemini-4-argon-dudas-rendimiento/
- Published: 2026-10-02T06:00:00.000Z
- Updated: 2026-10-02T06:00:00.000Z
- Description: Un reporte atribuye a empleados de Google dificultades de Argon en programación. La empresa rechaza esa descripción, mientras una prueba externa aporta resultados sobre un negocio simulado.
- Author: Gerardo Pavez
- Tags: Tecnología y Ciencia, IA

Google defendió el rendimiento de Gemini 4 Argon en programación frente a un reporte de Bloomberg que atribuye dudas a empleados de la compañía. La respuesta, recogida por 9to5Google el 1 de octubre de 2026, llega mientras el nuevo modelo sigue con acceso limitado.

[9to5Google](https://9to5google.com/2026/10/01/gemini-4-struggle-report/?ref=fomoera.com) resume testimonios de Bloomberg sobre dificultades en ciertas tareas de código pese a las puntuaciones anunciadas. También recoge una visión favorable: un empleado considera que Argon está al nivel de los modelos más avanzados.

En su [comunicado del 30 de septiembre](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/?ref=fomoera.com), Google afirma que sus ingenieros ya utilizan Argon para corregir errores, migrar bases de código y diseñar algoritmos.

El anuncio y sus condiciones iniciales de acceso quedaron detallados en nuestra cobertura anterior.

[Google presenta Gemini 4 Argon: supera a GPT-6 Astra en algunas pruebas, con acceso limitadoGemini 4 Argon gana en DeepSWE, pierde en FrontierSWE y llega primero a socios de ciberseguridad.![](https://fomoera.com/content/images/icon/FomoEra-favicon-512-21dd43af-e8da-4561-a9d8-9726c2180c3d.png)FomoEraPatricia Rodriguez![](https://fomoera.com/content/images/thumbnail/fomoera-google-presenta-gemini-4-argon-supera-a-gpt-6-astra-en-algunas-pruebas-con-acceso-limitado-8c5fb78b-16x9-v2-1600x900-e4741193-624b-4a63-afb5-57a21b90c22c.webp)](https://fomoera.com/gemini-4-argon-pruebas-acceso-limitado/)

## Las pruebas de código y de negocio miden tareas distintas

Google atribuye a Argon un **77.9% en DeepSWE v1.1**, una evaluación de tareas prolongadas de ingeniería de software. Esa puntuación corresponde a un conjunto definido de tareas. Para contrastarla con las reservas internas harían falta las tareas concretas y las condiciones en que se observaron las dificultades.

Una evaluación externa aporta otra medida. En la clasificación de [Vending-Bench 2, de Andon Labs](https://andonlabs.com/evals/vending-bench-2?ref=fomoera.com), consultada el 1 de octubre, Argon aparece tercero con un saldo medio de **13,718.16 dólares simulados**. Lo preceden GPT-6 Astra, con 15,514.70 dólares, y GPT-6 Sol, con 14,427.85 dólares. La tabla presenta promedios de varias ejecuciones.

El agente comienza con 500 dólares y administra una máquina expendedora durante un año simulado. Debe comprar mercancía, fijar precios y gestionar inventario. El entorno incluye proveedores que pueden intentar aprovecharse del agente, retrasos de entregas y clientes que solicitan reembolsos. La puntuación se calcula a partir del saldo final.

Vending-Bench 2 mide la gestión de ese negocio simulado. Esa clasificación no permite resolver las dudas sobre programación ni trasladar el saldo a una previsión de ingresos empresariales.

Google mantiene el acceso inicial entre defensores de ciberseguridad y probadores de confianza. Prevé ampliar la distribución empezando por clientes de pago de la API y suscriptores de Google AI Ultra, pero su anuncio no fija una fecha. Esa disponibilidad limitada todavía condiciona quién puede contrastar el rendimiento de Argon en sus propios proyectos.

*Fuentes:* [1](https://9to5google.com/2026/10/01/gemini-4-struggle-report/?ref=fomoera.com), [2](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/?ref=fomoera.com), [3](https://andonlabs.com/evals/vending-bench-2?ref=fomoera.com)