¿Qué pasó con Gemini 3.5 Pro? Gemini 4 Argon, retrasos y la carrera de IA de Google

Google se perdió la fecha Gemini 3.5 Pro que anunció. Gemini 4 Argon es real, pero anunciar un modelo y ponerlo a disposición del público no es lo mismo.

Si ha estado esperando un nuevo modelo Gemini Pro, los últimos meses han sido confusos. Google dijo que Gemini 3.5 Pro llegaría en junio de 2026. Junio ​​pasó. Google siguió lanzando modelos Flash más rápidos y más baratos, mientras que OpenAI y Anthropic enviaron nuevos sistemas de vanguardia. Luego, el 30 de septiembre, Google avanzó una generación y anunció Gemini 4 Argon.

Parece que la espera ha terminado. No lo es, al menos no para la mayoría de la gente. Argon se está implementando inicialmente para un pequeño grupo de socios confiables de ciberseguridad, y Google no ha dado una fecha firme para su lanzamiento más amplio API, empresarial o para consumidores.

Entonces, ¿Google se está quedando atrás? La respuesta más justa es: Google se quedó atrás en cuanto al tiempo de lanzamiento del buque insignia y la disponibilidad pública, pero la evidencia inicial no muestra que haya quedado fuera de la carrera por los modelos de frontera. El rendimiento informado de Argon parece competitivo. El problema es que los desarrolladores y suscriptores aún no pueden verificar ampliamente ese rendimiento.

Este artículo separa lo que Google ha confirmado, lo que dicen los informes creíbles y lo que sigue siendo especulación. Cody no vende acceso a Gemini 4 Argon; Esta es una cobertura editorial independiente para personas que siguen el mercado de modelos de IA en rápido movimiento.

¿Qué pasó con Gemini 3.5 Pro?

En Google I/O el 19 de mayo, el CEO Sundar Pichai dijo que Gemini 3.5 Pro se estaba usando internamente y llegaría “el próximo mes”. Eso situó el lanzamiento esperado en junio de 2026.

Google lanzó Gemini 3.5 Flash y continuó actualizando su línea de modelos de menor costo. Pero el modelo Pro prometido no apareció en junio. En julio, Bloomberg informó, basándose en conversaciones con empleados actuales y anteriores, que 3.5 Pro tenía meses de retraso mientras Google trabajaba para mejorar sus capacidades, especialmente la codificación. El informe también describió la frustración dentro de la organización y un proceso de aprobación más lento creado por los muchos equipos involucrados en la implementación de Gemini en los productos de Google.

Google no canceló públicamente 3.5 Pro. Tampoco anunció que el modelo había cambiado de nombre. En cambio, la compañía pasó el verano enviando modelos Flash, Live y especializados antes de presentar un nuevo nombre insignia: Gemini 4 Argon.

Gemini Pro y Argon: la línea de tiempo

Fecha	que paso	Por qué es importante
19 de febrero de 2026	Google lanzó Gemini 3.1 Pro.	Este siguió siendo el modelo Pro de gama alta ampliamente disponible de Google mientras los competidores avanzaban.
19 de mayo de 2026	Google lanzó Gemini 3.5 Flash y dijo que 3.5 Pro llegaría el mes siguiente.	Google creó una expectativa clara para junio en su propia conferencia magistral.
Junio ​​de 2026	La ventana anunciada pasó sin un lanzamiento de 3.5 Pro.	Este es el retraso confirmado, no simplemente un rumor.
16 de julio de 2026	Bloomberg informó que el modelo tenía meses de retraso y necesitaba más trabajo de codificación.	La razón son informes creíbles de fuentes anónimas, no una explicación publicada formalmente por Google.
julio-septiembre de 2026	Google continuó lanzando modelos Flash, Live, audio y Gemini especializados.	Todo el programa Géminis no quedó congelado; la brecha se concentró en el nivel Pro insignia.
30 de septiembre de 2026	Google anunció Gemini 4 Argon a los ciberdefensores de confianza a través de su Fairwind Program.	Google regresó con un nuevo buque insignia, pero no con un lanzamiento público normal.
2 de octubre de 2026	No se ha anunciado una fecha de lanzamiento amplia firme ni una identificación pública del modelo API.	La disponibilidad del argón sigue siendo la cuestión central.

¿Gemini 4 Argon es el Gemini 3.5 Pro retrasado?

Google no lo ha dicho. Es razonable inferir que la investigación, las ejecuciones de capacitación, el trabajo de evaluación y las lecciones de productos del esfuerzo Pro retrasado contribuyeron a Argon. No es razonable presentar "3.5 Pro pasó a llamarse Argon" como un hecho confirmado.

El nombre sugiere un reinicio más sustancial. Argon es parte de la generación Gemini 4, y dijo un portavoz de Google a Reuters que es más grande que la línea Pro de gama alta anterior de la compañía. El anuncio de Google también enfatiza resultados inusualmente largos, ciberseguridad defensiva y trabajo sostenido en tareas profesionales largas y de varios pasos.

La interpretación más segura es que 3.5 Pro perdió su ventana pública y Argon se convirtió en el próximo buque insignia anunciado por Google,. No se ha documentado públicamente si Google descartó un punto de control, continuó entrenándolo en otro o cambió el plan de lanzamiento por motivos del producto.

¿Qué es Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon es el nuevo modelo de frontera de Google para trabajos complejos y de larga duración. Google lo posiciona en cuatro áreas principales:

• Ingeniería de software: depuración de, grandes migraciones, optimización y codificación agente.
• Trabajo de conocimientos profesionales: investigación financiera, redacción jurídica, impuestos y automatización empresarial.
• Defensa de ciberseguridad: encuentra, valida y parchea vulnerabilidades.
• Razonamiento a largo plazo: sostiene un plan a lo largo de trayectorias mucho más largas en lugar de responder a un mensaje breve.

Google dice que la producción máxima de Argon ha aumentado de 64.000 a 1 millón de tokens. Esa es una afirmación de resultado, no un permiso para tratar cada respuesta de un millón de tokens como útil. Generaciones muy largas pueden aumentar la latencia, el costo, la carga de revisión y la posibilidad de que se agraven los errores. El valor práctico dependerá de si el modelo puede mantenerse coherente y comprobar su funcionamiento a lo largo de esos largos plazos.

Google también describe ejemplos internos: los agentes de Argon supuestamente identificaron optimizaciones de memoria del centro de datos que liberaron más de 300 TiB después del lanzamiento y trabajaron en migraciones de C o C++ a Rust que abarcaron hasta más de 800.000 líneas para el kernel Fuchsia Zircon. Estos ejemplos son interesantes, pero son Resultados internos informados por Google, estudios de casos no reproducibles de forma independiente.

¿Gemini 4 Argon está disponible ahora?

Sólo a un grupo inicial reducido. Google dice que Argon se está implementando a través de su Fairwind Program para ciberdefensores confiables. La compañía también participa en el proceso voluntario del gobierno de EE. UU. para el acceso previo al lanzamiento y dice que está utilizando la retroalimentación temprana para fortalecer las salvaguardas.

Google dice que una disponibilidad más amplia comenzará con:

• clientes pagados de Gemini API; y
• Suscriptores Google AI Ultra.

No ha anunciado la fecha exacta, la cobertura regional, los límites de tarifas, un identificador de modelo API, el acceso estándar a Google AI Pro ni la disponibilidad general. Si falta Argon en su aplicación Gemini o en su cuenta de Google AI Studio, es lo esperado.

Precios de Gemini 4 Argon

Google ha anunciado el precio a pesar de que el modelo no está ampliamente disponible. Las tarifas de lanzamiento son:

• $2 por millón de tokens de entrada
• $10 por millón de tokens de salida
• $0,10 por millón de tokens de entrada almacenados en caché, lo que refleja un descuento de caché del 95 por ciento

La nota a pie de página de Google dice que el período introductorio finaliza el 31 de diciembre de 2026. Después de eso, las tarifas enumeradas aumentan a $4 de entrada y $20 de salida por millón de tokens. Esos precios aún se compararían favorablemente con varios sistemas fronterizos, pero un precio simbólico no es lo mismo que un precio de tarea. Un modelo que razona durante más tiempo, produce muchos más tokens o necesita más reintentos puede costar más de lo que sugiere la hoja de tarifas.

Lo que realmente nos dicen los puntos de referencia de Argon

El material de lanzamiento de Google informa resultados sólidos en codificación, trabajo empresarial, comprensión de vídeos y defensa cibernética. Los aspectos más destacados incluyen un 77,9 por ciento en DeepSWE v1.1, una puntuación número uno de 51,3 por ciento en AutomationBench y un empate en el primer lugar con un 68 por ciento en CWE-bench v1.

Esas cifras respaldan la afirmación de que el argón pertenece a la conversación sobre la frontera. No establecen que es el mejor modelo para cada puesto de trabajo. Los puntos de referencia utilizan diferentes arneses, configuraciones de esfuerzo, acceso a herramientas, reglas de puntuación y conjuntos de indicaciones. Google también eligió qué resultados presentar.

Una instantánea independiente es más útil. Artificial Analysis actualmente obtiene una puntuación de Argón de 53 en su índice de inteligencia. Eso lo coloca en el grupo líder y alrededor de las configuraciones más fuertes del GPT-6 Astra, mientras que Claude Opus 5.5 obtiene una puntuación más alta en la comparación actual. La misma página todavía enumera la velocidad de producción pública de Argon como desconocida.

La conclusión sensata no es “Google ganó” o “Google fracasó”. Es que la capacidad evaluada de Argon parece competitiva, mientras que la disponibilidad, la latencia, la confiabilidad y el comportamiento de producción real aún no se pueden probar en términos generales.

Gemini 4 Argon frente a GPT-6 Astra, Claude y Gemini Flash

modelo	Disponibilidad el 2 de octubre	Tarifa API estándar o anunciada	Lectura practica
Gemini 4 Argon	Socios cibernéticos de confianza; Se promete un despliegue más amplio.	$2 de entrada / $10 de salida introductoria; después $4 / $20	Los primeros resultados y precios son muy competitivos, pero la mayoría de los usuarios no pueden probarlo.
GPT-6 Astra	Implementación en los planes ChatGPT, API, Azure y Bedrock	$10 de entrada / $50 de salida	Más caro, pero lo suficientemente disponible para que los equipos realicen evaluaciones reales.
Claude Opus 5.5	Disponible a través de Claude y API compatible o canales en la nube	$4 de entrada / $20 de salida	Fuertes resultados independientes actuales con una trayectoria de desarrollador establecida.
Claude Fable 5.1	Generalmente disponible en Anthropic y las principales nubes	$10 de entrada / $50 de salida	Una opción premium para trabajos difíciles de codificación y conocimiento.
Gemini 3.8 Flash	Generalmente disponible	$0,75 de entrada / $3,75 de salida introductorio	La elección práctica de Google hoy en día cuando la velocidad, el volumen y el costo importan.

La comparación expone el problema inmediato de Google. El argón puede verse excelente en un gráfico, pero OpenAI y Anthropic ya han puesto sus lanzamientos fronterizos de septiembre en manos de los clientes. Para un equipo de producción, un modelo que se puede probar hoy tiene una ventaja sobre un modelo con un mejor precio prometido la próxima semana o el próximo mes.

Entonces, ¿Google se está quedando atrás en IA?

Depende de lo que signifique "detrás".

En ejecución de lanzamiento emblemático: sí

Google estableció sus propias expectativas para junio para 3.5 Pro y no las cumplió. La compañía no proporcionó un reinicio público claro y el anuncio del sucesor aún carece de una fecha de lanzamiento amplia. Eso daña la confianza entre los desarrolladores que deciden dónde invertir.

En acceso público: temporalmente, sí

Los rivales más cercanos de Argon están disponibles para más clientes. Hasta que los desarrolladores comunes puedan llamar a Argon a través del API, la capacidad informada no puede borrar la brecha de implementación.

Sobre la capacidad del modelo en bruto: no está claro

Los resultados de Google y la primera evaluación independiente sitúan a Argon en el grupo de vanguardia. La evidencia disponible no respalda la afirmación de que Google ya no puede construir modelos líderes. Respalda una afirmación más limitada: Google tardó más en convertir su próximo buque insignia en un producto ampliamente utilizable.

Sobre modelos eficientes y distribución de productos: no

Si bien Pro cayó, Google siguió enviando modelos Flash y Live, incluido Gemini 3.8 Flash. También controla la Búsqueda, Android, Workspace, Google Cloud y la aplicación Gemini. Esa distribución le da a Google formas de llegar a los usuarios que una tabla de clasificación de referencia no mide.

Por lo tanto, la crítica más fuerte no es que "Google está acabado". Es que La investigación de fronteras, la denominación de productos y el lanzamiento público de Google se han movido a diferentes velocidades. Argon puede cerrar la brecha de capacidad, pero sólo un lanzamiento creíble puede cerrar la brecha de confianza y disponibilidad.

¿Por qué Google retrasaría un modelo que tiene buenos puntos de referencia?

Hay tres explicaciones respaldadas por evidencia y todas pueden ser ciertas a la vez.

1. El modelo necesitaba más trabajo. El informe de julio de Bloomberg señaló el rendimiento de la codificación y los intentos decepcionantes de mejorarlo. Su informe de septiembre describió el escepticismo de algunos usuarios internos; Google cuestionó esa caracterización.
2. Google tiene una mayor superficie de implementación. Una versión de Gemini puede afectar la búsqueda, el espacio de trabajo, Android, la nube, la aplicación para el consumidor y las API externas. Más puntos de integración y revisión pueden ralentizar un lanzamiento.
3. Argon plantea verdaderas cuestiones de seguridad. Google lo entrenó para defensa cibernética avanzada y está enfatizando la resistencia a la inyección rápida, el monitoreo del uso indebido, la zona de pruebas y la revisión gubernamental previa al lanzamiento. Un lanzamiento por etapas es más defendible para un modelo con capacidad cibernética que para una actualización rutinaria de chatbot.

La seguridad puede explicar la liberación limitada de argón. No borra retroactivamente el compromiso 3.5 Pro perdido. Ambos hechos pertenecen a la historia.

Qué deberían hacer los desarrolladores y las empresas ahora

No planifique un sistema de producción en torno a una fecha de Argón no anunciada. Espere un identificador oficial API, elegibilidad de la cuenta, límites de tarifas, términos de datos, disponibilidad regional y latencia medida.

Si necesita un modelo de Google ahora, evalúe Gemini 3.8 Flash en la carga de trabajo real en lugar de esperar indefinidamente por una etiqueta Pro. Si el trabajo requiere la codificación o el razonamiento profesional más sólido disponible, compárelo con GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 y Claude Fable 5.1.

Utilice un pequeño conjunto de evaluación creado a partir de sus propias tareas. Realice un seguimiento de la precisión, la tasa de salida aceptada, la latencia, los reintentos, el éxito en el uso de la herramienta y el costo total. Un punto de referencia compuesto puede identificar modelos que vale la pena probar; no puede elegir uno para sus documentos, código base, políticas o clientes.

Cuando Argon esté disponible, pruébelo como un nuevo candidato, no como un ganador automático. Puedes seguir el catálogo en expansión en Cody's Biblioteca de modelos de IA.

¿Qué se confirma, se informa y aún se especula?

Reclamar	Estado	Mejor lectura
Gemini 3.5 Pro se esperaba para junio de 2026.	Confirmado	Google dijo "el próximo mes" en su discurso de apertura del 19 de mayo.
Se perdió la ventana de junio.	Confirmado	En junio no se produjo ningún lanzamiento público de 3.5 Pro.
La calidad de la codificación contribuyó al retraso.	Informes creíbles	Bloomberg atribuyó esto a empleados actuales y anteriores; Google no lo publicó como explicación oficial.
Argón pasa a llamarse Gemini 3.5 Pro.	Sin confirmar	La posible continuidad no es prueba de un simple cambio de nombre.
Google canceló Gemini 3.5 Pro.	Sin confirmar	Google no ha anunciado una cancelación, aunque Argon ahora ocupa el tema principal de conversación.
El argón estará ampliamente disponible pronto.	Dirección confirmada, fecha desconocida	Google nombró los primeros grupos objetivo, pero no dio una fecha del calendario.
Google está permanentemente detrás.	Opinión, no hecho	La ejecución de la versión se retrasó; La evidencia de capacidad sigue siendo competitiva.

Preguntas frecuentes

¿Se retrasó Gemini 3.5 Pro?

Sí. Google dijo el 19 de mayo de 2026 que Gemini 3.5 Pro llegaría el mes siguiente. Junio ​​pasó sin un comunicado público.

¿Se canceló Gemini 3.5 Pro?

Google no ha anunciado una cancelación. Gemini 4 Argon se ha hecho cargo de la conversación insignia, pero la compañía no ha explicado si el 3.5 Pro fue archivado, absorbido en trabajos posteriores o sigue siendo un modelo interno separado.

¿Se ha cambiado el nombre de Gemini 4 Argon simplemente a Gemini 3.5 Pro?

No hay confirmación de un simple cambio de nombre. Es justo decir que Argon siguió el esfuerzo retrasado de Pro; es especulación decir que son exactamente el mismo modelo.

¿Cuándo se lanzará Gemini 4 Argon?

Google no ha proporcionado una fecha. Dice que el acceso se ampliará después de las primeras pruebas de seguridad, comenzando con los clientes pagos de API y los suscriptores de Google AI Ultra.

¿Pueden los suscriptores de Google AI Pro utilizar Argon?

No en términos generales a partir del 2 de octubre de 2026. El anuncio de Google nombra específicamente a Google AI Ultra entre los primeros grupos más amplios y no ofrece un compromiso de tiempo para el plan Pro de menor precio.

¿Cuánto costará Gemini 4 Argon?

Google enumera el precio introductorio de API de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida, con entrada en caché de 0,10 dólares. Dice que los precios aumentarán a $4 de entrada y $20 de producción después del 31 de diciembre de 2026.

¿Es Gemini 4 Argon mejor que GPT-6 Astra o Claude Opus 5.5?

No hay un ganador universal. Argon es competitivo en el índice independiente actual y lidera algunas tareas comparativas publicadas, mientras que Astra y Opus lideran otras tareas y están disponibles más ampliamente. Aún faltan pruebas de producción para la mayoría de los usuarios de Argon.

¿Google se está quedando atrás de OpenAI y Anthropic?

Google se ha quedado atrás en el momento del lanzamiento de su buque insignia y en su disponibilidad pública inmediata. La evidencia de referencia actual no muestra un colapso decisivo de la capacidad, y los modelos Flash y la distribución de productos de Google siguen siendo puntos fuertes importantes.

Fuentes y metodología

Este artículo fue comparado con Google. Conferencia magistral de E/S 2026, el funcionario Anuncio Gemini 4 Argon, y la actual Catálogo de modelos de Google DeepMind. El contexto de retraso y desempeño interno proviene de Informe de julio de Bloomberg, Cobertura del lanzamiento de Axios, y Informes de Reuters. Usos del contexto de referencia independiente Artificial Analysis. La disponibilidad y los precios de la competencia se compararon con los oficiales. OpenAI y Anthropic anuncios. Todas las fuentes se revisaron el 2 de octubre de 2026. Los puntos de referencia de la empresa y los estudios de casos internos están etiquetados como informados por el proveedor; Las afirmaciones informadas no se presentan como hechos confirmados por Google.

El resultado final

La historia de Géminis no es "Google dejó de realizar envíos". Google envió muchos productos de inteligencia artificial en 2026. El verdadero problema es que su modelo insignia Pro prometido cayó mientras sus rivales pusieron a disposición sus sistemas de alta gama más nuevos.

Gemini 4 Argon es la respuesta de Google y la primera evidencia dice que puede ser seria. Su combinación de razonamiento a largo plazo, capacidades cibernéticas, un límite de producción de un millón de tokens y precios agresivos podría hacerlo muy atractivo. Pero el punto de referencia más importante en este momento es el acceso. Hasta que los desarrolladores puedan utilizar Argon a escala, Google ha anunciado un regreso, que no ha completado.