A Google tem um novo modelo de inteligência artificial chamado Gemini 4 Argon que promete superar o GPT-6 Astra da OpenAI. Contudo, os bastidores mostram um cenário de divisão. Segundo a agência Bloomberg, vários funcionários notaram que o modelo atinge pontuações altíssimas em testes padronizados, mas falha ao resolver tarefas reais de programação e design de sites. Esta tendência, conhecida como “benchmaxxing”, foca o treino em passar nos testes em vez de solucionar problemas complexos. Edwin Chen, fundador da Surge AI, comparou a situação a um aluno com notas máximas sem competências práticas.
Mudanças de estratégia e pressão financeira
A pressão sobre este lançamento é enorme. A tecnológica cancelou o modelo Gemini 3.5 Pro, previsto para Junho, custando cerca de 400 milhões dólares (cerca de 360 milhões de euros) em treinos desperdiçados. Além do impacto financeiro, a empresa perdeu talentos como Jeff Dean, John Jumper e Noam Shazeer. Entretanto, Demis Hassabis assumiu o cargo de presidente e Koray Kavukcuoglu tomou as rédeas das operações diárias na Google DeepMind.
Apesar das críticas, a empresa nega que a inteligência artificial tenha um desempenho inferior em programação. Koray Kavukcuoglu expressou confiança na equipa e garantiu a permanência na vanguarda do sector. Os defensores sublinham que a ferramenta lidera na segurança, defesa cibernética, conversação natural e extracção de metadados de vídeo. A marca destacou ainda que o seu chatbot e o modo de inteligência artificial na pesquisa já ultrapassaram mil milhões de utilizadores.
Especificações técnicas e estratégia de preços
Para enfrentar alternativas como o Fable da OpenAI ou o Muse AI da Meta, o novo modelo chega com um limite de saída massivo de até um milhão de tokens. A empresa fixou o preço em 4 dólares (cerca de 3,60 euros) por milhão de tokens de entrada e 20 (cerca de 18 euros) por milhão de tokens de saída. Para atrair programadores, aplica um desconto temporário de 50%. A redução de preços e as janelas de contexto elevadas são a aposta principal para manter os profissionais no ecossistema.
