Gemini 4 Argon ganó 14 puntos en Box, no en tu prueba
Ricardo Argüello, 29 de octubre de 2026
CEO & Fundador
Resumen general
Aaron Levie, CEO de Box, reportó que Gemini 4 Argon superó a Gemini 3.1 Pro por 14 puntos en la prueba interna de Box. El post de Box sobre la prueba no publica cuántas tareas tiene, quién califica ni cuánto costó correrla. Y el precio de lanzamiento de Argon ($2 y $10 por millón de tokens) termina el 30 de noviembre y pasa a $4 y $20. Un resultado así justifica probar, no cambiar.
- Box reporta 85% para Gemini 4 Argon contra 71% para Gemini 3.1 Pro en su prueba de trabajo complejo con documentos, y por industria las mejoras van de 11 a 30 puntos.
- El post de Box no dice cuántas tareas tiene la prueba, quién califica, con qué configuración se corrió ni cuánto costó.
- Google cobra $2 por millón de tokens de entrada y $10 de salida hasta el 30 de noviembre de 2026. Desde el 1 de diciembre son $4 y $20, el doble.
- Para decidir con tus datos necesitas un conjunto de referencia hecho con trabajo real, los mismos prompts para ambos modelos, costo por respuesta correcta, latencia y un registro de cómo falla cada uno.
- Escribe antes de correr nada qué resultado te haría cambiar, y calcula el costo al precio posterior al 30 de noviembre.
Imagina que un taller mecánico publica que cierto neumático nuevo frena 14% mejor que el anterior en su pista de pruebas. Puede ser cierto. Pero su pista no tiene tus calles, tu carga ni tu clima. Antes de cambiar las cuatro llantas de la flota, pones dos en un camión tuyo y lo manejas por tus rutas. Con un modelo de IA pasa igual, y lo que mides es tu pista.
Resumen generado con IA
Aaron Levie, el CEO de Box, publicó el 13 de octubre que Gemini 4 Argon saltó 14 puntos porcentuales sobre Gemini 3.1 Pro en la prueba interna de Box. Lo probaron una semana.
El dato es real y sirve. Sirve para decidir qué probar. Para decidir qué comprar no alcanza, y la diferencia vale dinero.
Qué midió Box y qué no dijo
Leí el post de Box sobre la prueba, firmado por Aditi Tuli, product manager de Box AI. Cada tarea le da a un agente un paquete de contenido empresarial (hojas de cálculo, PDF, presentaciones, imágenes) y pide el trabajo terminado. Califican con rúbricas ponderadas y corren las tareas varias veces.
El 14 sale de 85% contra 71%. Por industria, el salto no es parejo. Sector público de 76% a 94%, ciencias de la vida de 61% a 88%, salud de 57% a 87%, legal de 64% a 75% y medios de 65% a 79%. Son entre 11 y 30 puntos. Por tipo de trabajo, el mayor avance está en análisis de datos, con 23 puntos.
Lo que el post no publica: cuántas tareas tiene la prueba, quién califica, con qué configuración se corrió cada modelo y cuánto costó. Dice que el peor caso de tiempo de ejecución es más ajustado, sin cifras. Y compara contra Gemini 3.1 Pro. Si tu producción corre sobre otro proveedor, ese 14 no te dice nada sobre tu cambio.
Eso no invalida el resultado. Es una prueba de Box, sobre el trabajo de Box. Los ejemplos que da Levie en su hilo son buenos. Gemini 3.1 Pro con frecuencia tomó filas equivocadas y llegó a reportar una retención sobre 100%. También declaró completo, a veces, un registro de medidor que se corta en noviembre. Son modos de falla concretos, y sirven de plantilla para lo que debes buscar en tus propios documentos.
El precio de hoy se duplica el 1 de diciembre
Google lista Argon a $2 por millón de tokens de entrada y $10 de salida hasta el 30 de noviembre de 2026. Desde el 1 de diciembre son $4 y $20, según la propia nota de Google Cloud. Mismo consumo, factura al doble.
Si tu piloto mide costo con la tarifa de lanzamiento, el número que presentas al CFO tiene fecha de vencimiento. Calcula siempre con $4 y $20.
La prueba que puedes correr con tus documentos
Ya escribí antes sobre por qué el precio por token no es el costo por tarea y sobre por qué tus evaluaciones son un activo que se acumula. Esta es la versión corta para decidir un cambio de proveedor.
- Arma un conjunto de referencia (golden set) con trabajo real. Unas decenas de tareas que tu equipo ya hizo: el análisis de una hoja de cálculo, el resumen de un contrato, la conciliación de dos reportes. Quien hace ese trabajo escribe la respuesta correcta antes de que ningún modelo corra. Incluye casos donde la respuesta correcta es “faltan datos”, porque ahí falló el modelo viejo en el ejemplo de Box.
- Usa los mismos prompts, los mismos documentos y la misma configuración para los dos modelos. Si retocas el prompt para uno, retócalo para el otro o anota la diferencia.
- Corre cada tarea varias veces. Un resultado de una corrida es una anécdota, y en el estudio que cité en ese post el mismo modelo con la misma consulta varió el costo hasta 9,7 veces entre corridas.
- Calcula el costo por respuesta correcta: gasto total, reintentos incluidos, dividido entre las respuestas buenas. Un modelo más caro por token que termina el trabajo a la primera puede salir más barato.
- Mide la latencia, el promedio y el peor caso. Tu usuario espera el peor caso.
- Anota cómo falla cada uno. Filas equivocadas, datos omitidos sin avisar, un trabajo que se detiene a medias. Dos modelos con el mismo puntaje pueden fallar de maneras muy distintas, y una falla que se nota cuesta menos que una que pasa callada.
Pesa los errores por lo que cuesta cada uno en tu negocio. Un cálculo de financiamiento mal hecho no vale lo mismo que un resumen con una frase floja.
Cuándo cambiar
Antes de la primera corrida, escribe el umbral. Por ejemplo, cuánto tiene que mejorar el costo por respuesta correcta, y cuántos errores graves toleras. Si lo defines después de ver los números, estás justificando una decisión que ya tomaste.
Cambiar de proveedor también cuesta. Hay prompts afinados, revisión de seguridad y cumplimiento, y un contrato. Al leer la ficha de GPT-6 Astra como documento de compra, vimos qué le falta para servir como tal. Esa revisión también cuenta al cambiar de proveedor.
Si la prueba sale a favor de Argon con tus documentos, cambia. Si sale parejo, quédate donde estás y vuelve a probar cuando termine la promoción.
Si quieres ayuda para armar ese conjunto de referencia, escríbenos con los tres tipos de documento que más dinero mueven en tu operación y partimos de ahí.
Preguntas Frecuentes
Según Box, Gemini 4 Argon obtuvo 85% contra 71% de Gemini 3.1 Pro en su prueba de trabajo complejo con documentos empresariales, una mejora de 14 puntos porcentuales. Por industria va de 11 puntos en legal a 30 en salud. Es un resultado de Box con sus propias tareas, que no publicó.
Gemini 4 Argon cuesta $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de salida hasta el 30 de noviembre de 2026, según Google. Desde el 1 de diciembre cuesta $4 y $20. Al mismo consumo, la factura de Argon se duplica, así que cualquier piloto debe calcularse con el precio nuevo.
Arma un conjunto de referencia con tareas reales de tu equipo y respuestas correctas escritas antes de correr nada. Pasa los mismos prompts y documentos por Gemini 4 Argon y por tu modelo actual, varias veces. Mide costo por respuesta correcta, latencia y cómo falla cada uno. Decide con un umbral escrito de antemano.
Es el gasto total de correr un modelo sobre tu conjunto de pruebas, incluidos reintentos, dividido entre las respuestas correctas. Compara a Gemini 4 Argon y a tu modelo actual por trabajo terminado y no por precio de lista por token, y se calcula con la tarifa que pagarás en producción.
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