O Google está de volta. Em 14 de outubro, o Gemini 4 Argon será lançado globalmente. É a primeira vez em mais de 7 meses que o Google lança um modelo de grande porte acima do nível Flash
Primeiro, vamos falar do que ele tem de bom, sem complicação:
① Dá conta de «tarefas longas de uma só vez»: o limite de saída por solicitação passou de 64 mil para 1 milhão de tokens. É como pedir para ele revisar um grande repositório de código inteiro de uma vez, sem interromper no meio
② Lidera nos benchmarks: ficou em primeiro lugar no índice Vals, que abrange finanças, programação, direito e tributação, com 68,9%. Na comparação oficial, ficou em primeiro em 14 dos 19 critérios
③ Preço agressivo: metade do preço no lançamento — 2 dólares por milhão de tokens de entrada e 10 dólares por milhão de tokens de saída. Depois de 30 de novembro, o preço dobra para 4/20 dólares
Mas há um ponto fraco sério:
- Em programação via linha de comando (Terminal-bench 4.0), marcou apenas 57,4%, 9 pontos abaixo do Claude Opus 5.5. Em código longo e tarefas no terminal, ainda não superou a concorrência
- Acesso restrito: usuários gratuitos e assinantes do Plus, que custa 5 dólares, não podem usar. É preciso pagar 20 dólares pelo Pro ou 100 dólares pelo Ultra
Minha opinião: isto não é «a virada do Google», mas sim «o Google de volta à disputa». Não dá para compensar 7 meses ficando para trás — com o adiamento do Gemini 3.5 Pro e a turbulência na liderança da DeepMind — com um único lançamento. Sobretudo na programação, que é o caso de uso mais valioso, ele ainda não se firmou entre os líderes. O que realmente merece atenção não são os benchmarks, mas a tendência de «modelos de ponta cada vez mais baratos». A guerra de preços das APIs começou, e quem acaba se beneficiando são os aplicativos downstream e a demanda por poder computacional
Uma lição para nós, do setor cripto: a corrida armamentista dos grandes modelos continua, e a demanda por poder computacional só tende a crescer. A narrativa de IA + poder computacional (computação descentralizada, tokens de agentes de IA) pode entrar na lista de observação, mas lembre-se: narrativa é narrativa; não a confunda com fundamentos
Em quem vocês apostam mais: Google, OpenAI ou Anthropic? Vamos conversar nos comentários
#谷歌发布Gemini4Argon模型 #Gemini4Argon #AI #谷歌 #PoderComputacional
Primeiro, vamos falar do que ele tem de bom, sem complicação:
① Dá conta de «tarefas longas de uma só vez»: o limite de saída por solicitação passou de 64 mil para 1 milhão de tokens. É como pedir para ele revisar um grande repositório de código inteiro de uma vez, sem interromper no meio
② Lidera nos benchmarks: ficou em primeiro lugar no índice Vals, que abrange finanças, programação, direito e tributação, com 68,9%. Na comparação oficial, ficou em primeiro em 14 dos 19 critérios
③ Preço agressivo: metade do preço no lançamento — 2 dólares por milhão de tokens de entrada e 10 dólares por milhão de tokens de saída. Depois de 30 de novembro, o preço dobra para 4/20 dólares
Mas há um ponto fraco sério:
- Em programação via linha de comando (Terminal-bench 4.0), marcou apenas 57,4%, 9 pontos abaixo do Claude Opus 5.5. Em código longo e tarefas no terminal, ainda não superou a concorrência
- Acesso restrito: usuários gratuitos e assinantes do Plus, que custa 5 dólares, não podem usar. É preciso pagar 20 dólares pelo Pro ou 100 dólares pelo Ultra
Minha opinião: isto não é «a virada do Google», mas sim «o Google de volta à disputa». Não dá para compensar 7 meses ficando para trás — com o adiamento do Gemini 3.5 Pro e a turbulência na liderança da DeepMind — com um único lançamento. Sobretudo na programação, que é o caso de uso mais valioso, ele ainda não se firmou entre os líderes. O que realmente merece atenção não são os benchmarks, mas a tendência de «modelos de ponta cada vez mais baratos». A guerra de preços das APIs começou, e quem acaba se beneficiando são os aplicativos downstream e a demanda por poder computacional
Uma lição para nós, do setor cripto: a corrida armamentista dos grandes modelos continua, e a demanda por poder computacional só tende a crescer. A narrativa de IA + poder computacional (computação descentralizada, tokens de agentes de IA) pode entrar na lista de observação, mas lembre-se: narrativa é narrativa; não a confunda com fundamentos
Em quem vocês apostam mais: Google, OpenAI ou Anthropic? Vamos conversar nos comentários
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