Gemini 4 Argon ya está aquí: ¿es tan bueno como parece? Mis pruebas con webs, juegos y código

Gemini 4 Argon apareció en mi suscripción de Google AI Pro y quise comprobar qué podía hacer más allá de las demostraciones de lanzamiento. Me interesaba especialmente su comportamiento al crear webs, aplicaciones y código. Así que pasé el día pidiéndole cosas que pudiera utilizar, modificar y revisar por mi cuenta.

La impresión que me dejó es bastante concreta: hay resultados interesantes, pero todavía hay errores que te obligan a intervenir. Conseguí una simulación de gravedad con controles, un juego de carreras y una web de arquitectura con una casa tridimensional interactiva. También encontré un problema de interfaz y una presentación que incumplía una restricción sencilla, aunque el modelo aseguraba lo contrario.

No me parece justo reducirlo todo a que funciona de maravilla o a que no sirve. La diferencia está en lo que pides, en el entorno al que tienes acceso y, sobre todo, en cuánto compruebas después. Una aplicación puede tener buen aspecto y no cumplir todas sus instrucciones. Un archivo puede descargarse correctamente y contener un error.

Estas pruebas y las condiciones de disponibilidad corresponden al 14 de octubre de 2026. Conviene tener presente esa fecha porque el acceso depende del plan y no es igual en Gemini que en Antigravity.

Tabla de contenido

• 🧠 Qué es Gemini 4 Argon y qué conviene entender antes de probarlo
• 🔒 La primera limitación: Google AI Pro no me dio acceso en Antigravity
• 🪐 Primera prueba: una simulación de gravedad con controles reales
• 🏎️ Segunda prueba: un juego de carreras que responde al teclado
• 🏠 Tercera prueba: una web de arquitectura con una casa 3D interactiva
• 📊 Una presentación útil y un error que Gemini no detectó
• 🎮 Las demos oficiales son llamativas, pero hay más herramientas detrás
• 💳 Quién puede usar Gemini 4 Argon y cómo funcionan los límites
• ✅ Cómo probarlo sin confundir una buena apariencia con un trabajo terminado
• 📝 Mi conclusión: una base interesante, todavía con trabajo por revisar

🧠 Qué es Gemini 4 Argon y qué conviene entender antes de probarlo

Gemini 4 Argon estrena la nueva familia de modelos de Google. Está orientado a tareas que requieren analizar información y resolver varios pasos, desde programar hasta estudiar documentos o investigar un tema. Google presenta las principales novedades en su anuncio oficial de Gemini 4 Argon.

Entre las mejoras destacadas están la programación visual y el razonamiento espacial. Dicho de forma sencilla, esto último tiene que ver con entender formas, posiciones y relaciones entre objetos. En mis pruebas decidí explorar esa parte mediante escenas tridimensionales que no fueran solamente decorativas.

El modelo admite texto, imágenes, audio y video como información de entrada. Pero aquí hay una distinción importante: que pueda trabajar con distintos tipos de información no significa que genere directamente todos los elementos que aparecen en una demostración.

En las tres pruebas 3D que hice, Gemini escribió código. Después, el navegador ejecutó ese código para dibujar las escenas y responder a mis acciones. No eran videos generados ni imágenes que aparentaban moverse. Había una aplicación detrás, con controles, cámara y cambios de estado.

El papel de Three.js y Canvas

Para orientar los resultados pedí expresamente que utilizara Three.js, una biblioteca que permite crear gráficos tridimensionales para el navegador. Mantuve esa elección en la simulación, en el juego y en la casa de arquitectura.

Probé las aplicaciones en Canvas, el espacio que Gemini abre dentro de la conversación. Eso me permitió pasar de las instrucciones a un resultado utilizable y, cuando encontré algo que no me convencía, solicitar una modificación sin editar el código a mano.

Ese es el tipo de avance que me interesa evaluar: no solo si el modelo produce código, sino si ese código se convierte en algo que puedo usar y corregir. Aun así, mis pruebas fueron proyectos pequeños. No permiten concluir cómo se comportaría en cualquier desarrollo ni sustituyen la revisión necesaria antes de entregar un trabajo real.

🔒 La primera limitación: Google AI Pro no me dio acceso en Antigravity

Mi intención inicial era probar Gemini 4 dentro de Antigravity, el entorno de Google para desarrollar proyectos con ayuda de agentes de inteligencia artificial. Ahí encontré el primer freno: mi suscripción Google AI Pro no incluía el modelo en ese entorno.

Con mi cuenta podía seleccionarlo en Gemini, pero no utilizarlo en Antigravity. Para las cuentas personales, el acceso allí estaba reservado a Google AI Ultra. Por eso hice todas las pruebas desde Gemini con mi plan Pro.

Me parece una limitación importante, especialmente si lo que más te interesa es programar. Tener acceso a un modelo dentro de una suscripción no implica disponer de él en todos los productos de la misma empresa. En este caso, esa diferencia condicionó directamente cómo pude probarlo.

También condiciona las comparaciones con las demostraciones oficiales. Si una demo utiliza Antigravity y otras herramientas, no sería razonable esperar exactamente el mismo proceso desde una conversación en Gemini con Pro.

Antes de contratar un plan por una función concreta, revisaría tanto la información de acceso en Gemini como la documentación de modelos de Antigravity. Son dos comprobaciones distintas. Yo sigo interesado en probar Gemini 4 dentro de Antigravity, pero esa no fue la experiencia que pude evaluar con mi suscripción.

🪐 Primera prueba: una simulación de gravedad con controles reales

Empecé con una simulación visual relativamente acotada. Quería bolas de colores cayendo y rebotando dentro de un recipiente transparente. La escena debía responder a cambios en la gravedad y en la fuerza del rebote, además de permitir girar la cámara.

Las instrucciones principales incluían estos requisitos:

• Crear una simulación 3D interactiva con Three.js.
• Mostrar bolas de colores dentro de un recipiente transparente.
• Permitir girar la cámara con el mouse.
• Incorporar controles para cambiar la gravedad y el rebote.
• Añadir opciones para agregar bolas, pausar y reiniciar.

La idea no era pedir una escena bonita y quedarme con su apariencia. Cada control tenía que producir un efecto que pudiera comprobar. Si agregaba bolas, debían aparecer. Si cambiaba la gravedad, el movimiento tenía que responder.

Qué pude utilizar

Gemini preparó la aplicación y pude probarla en Canvas. Al agregar más bolas, cambiaba el contador y aparecían nuevos elementos en la escena. Al bajar la gravedad a cero y pulsar la opción de agitar, las bolas se dispersaban por el recipiente.

También pude aumentar la fuerza del rebote y observar cambios en el movimiento. La simulación permitía pausar y girar la cámara para examinar el recipiente desde otro ángulo. Había una relación visible entre lo que hacía en el panel y lo que ocurría en la escena.

Eso me pareció un buen primer resultado. No estaba simplemente leyendo una explicación de cómo podría funcionar una simulación. Tenía una aplicación con la que podía experimentar.

La interfaz necesitó una corrección

La versión inicial tenía un problema: el panel de controles estaba abajo y tapaba parte del recipiente. Aunque la escena funcionara, la distribución dificultaba utilizarla.

Le pedí que moviera los controles a una columna lateral compacta y que reservara el resto del espacio para mostrar la escena completa. Gemini aplicó ese cambio. Pude mejorar el resultado mediante una instrucción concreta, sin entrar a modificar el código manualmente.

Hay una lección práctica aquí: cuando algo no funciona como necesitas, conviene describir el problema y el resultado esperado. En lugar de pedir una interfaz mejor, indiqué qué estaba tapando la escena y dónde quería los controles. El cambio era específico y fácil de verificar.

Una animación convincente no valida la física

La simulación cumplió como demostración visual, pero no comprobé su precisión científica. Que las bolas caigan y reboten de una manera convincente no demuestra que el cálculo físico sea exacto.

Por eso separo dos conclusiones: pude controlar una escena interactiva, pero no validé un simulador científico. Si el objetivo fuera utilizarla para cálculos o enseñanza rigurosa de física, haría falta una comprobación diferente. Mis pruebas no justifican dar ese salto.

🏎️ Segunda prueba: un juego de carreras que responde al teclado

Después quise probar una aplicación que dependiera del teclado y tuviera una secuencia de juego. Una escena puede resultar atractiva sin exigir demasiada interacción. Un minijuego, en cambio, obliga a comprobar movimiento, obstáculos, colisiones y reinicio.

Le pedí un juego 3D de carreras con Three.js, ambientado en una ciudad nocturna de neón. El auto debía esquivar obstáculos y recolectar cápsulas de energía. Añadí requisitos concretos para que el resultado no se quedara únicamente en la ambientación:

• Controles sencillos con las flechas o las teclas A y D.
• Una cámara situada detrás del auto.
• Un marcador visible durante la partida.
• Dificultad que aumentara progresivamente.
• Un botón para volver a jugar después de chocar.

El resultado encajó con la estética que había pedido. La carretera y los edificios tenían iluminación de neón, y la cámara seguía al auto desde atrás. Pero lo importante era ponerlo en marcha.

Lo que sí comprobé

Pude mover el auto de un lado al otro con el teclado para esquivar las barreras. El marcador aumentaba durante la partida. Al chocar, aparecía una pantalla de fin de juego y podía empezar otra vez con el botón correspondiente.

Es un juego sencillo, pero ya había una estructura reconocible: comenzar, conducir, acumular puntuación, chocar y reiniciar. Eso permite evaluar algo más que una captura atractiva. La aplicación respondía y podía recorrer su ciclo básico de uso.

La combinación de movimiento y reinicio también importa. No basta con que el auto se desplace si después del primer choque la aplicación deja de servir. En las partidas que hice, pude volver a empezar.

Lo solicitado no es lo mismo que lo verificado

No di por cumplido todo el encargo. No pude confirmar la recolección de cápsulas de energía. Tampoco consideré que unas partidas cortas fueran suficientes para valorar bien la progresión de dificultad.

Esto no equivale a demostrar que esas funciones estuvieran ausentes. Significa que no las comprobé. Prefiero mantener esa diferencia antes que presentar como validado algo que solo figuraba en las instrucciones.

Mi conclusión sobre el juego se limita a lo que utilicé: movimiento, marcador, choques y reinicio. La estética coincidía con lo pedido y el funcionamiento básico estaba ahí. Para afirmar que cumplía todo, habría necesitado seguir probando las otras mecánicas.

Esta forma de revisar también evita una trampa bastante común con la IA: leer una lista de funciones en la respuesta y asumir que todas existen. La lista describe lo que el modelo afirma haber hecho. La aplicación es donde se comprueba.

🏠 Tercera prueba: una web de arquitectura con una casa 3D interactiva

La tercera prueba fue la que más me gustó. Quería una web para un estudio ficticio de arquitectura llamado Forma, con una casa tridimensional integrada en la página.

Aquí no bastaba con generar una escena aislada. La maqueta tenía que convivir con una portada clara, una breve presentación del proyecto y una navegación sencilla. Buscaba una página con cierta coherencia, no una colección de elementos desconectados.

El protagonista debía ser una casa moderna construida con Three.js, que pudiera girar con el mouse. Pedí ventanas, terraza y algo de vegetación. También limité expresamente el alcance a una sola casa y sin cargar modelos externos.

Las interacciones principales eran dos:

• Cambiar entre día y noche, con un efecto visible en la escena.
• Elegir tres acabados de fachada: madera, hormigón y blanco.

Especifiqué que los cambios debían notarse sobre la casa. No quería botones que solo modificaran su propio aspecto o mostraran una selección en el panel. La maqueta tenía que responder.

Una maqueta con volumen, no una imagen plana

Pude girar la casa y examinarla desde distintos ángulos. Se apreciaban el volumen, las ventanas y la vegetación alrededor. La posibilidad de rotarla permitía comprobar que no era una imagen plana colocada en el centro de la web.

Al pasar de madera a hormigón y después a blanco, el cambio se aplicaba sobre la casa. Eso permitía comparar alternativas dentro de la misma escena, sin depender de imágenes separadas.

El modo nocturno también respondió. El entorno se oscurecía y se encendían las luces interiores. Después podía volver a girar la cámara para observar la iluminación desde otra posición.

Más abajo aparecía la sección del proyecto con otra vista de la maqueta. Podía examinarla desde arriba y seguir rotándola. La página mantenía una estética bastante coherente entre los textos, los controles y la casa.

Por qué fue el resultado más interesante

De las tres aplicaciones, esta combinó mejor una presentación visual con una interacción que tenía sentido. Cambiar materiales y alternar la iluminación no eran añadidos arbitrarios: ayudaban a explorar la propuesta de la casa.

Para enseñar una idea o preparar una primera aproximación de diseño, me parece una base interesante. Se puede conversar sobre algo concreto, comparar acabados y comprobar cómo cambia la escena, en lugar de explicar todo únicamente con texto.

Eso sí, una buena base no es un proyecto listo para entregar. Antes de utilizarla en un trabajo real seguiría revisando el funcionamiento y adaptando el contenido. El estudio era ficticio y el encargo estaba deliberadamente limitado.

Si tu objetivo es convertir una primera propuesta en una web completa, también puede servirte esta guía sobre la estructura de una página de inicio efectiva. La escena interactiva puede ser protagonista, pero no elimina la necesidad de explicar con claridad el proyecto.

📊 Una presentación útil y un error que Gemini no detectó

También hice una prueba menos vistosa, pero muy relacionada con el trabajo cotidiano de crear contenido. Le pasé notas desordenadas sobre cómo grabar con el celular un video de una cafetería y le pedí que las organizara en una presentación.

El encargo tenía tres restricciones fáciles de identificar:

• Preparar seis diapositivas.
• Proponer cinco planos que sumaran 20 segundos.
• No superar las 25 palabras por diapositiva.

Gemini preparó la presentación y pude descargarla como PowerPoint. El plan de grabación distribuía los cinco planos en 3, 4, 5, 4 y 4 segundos. Esa parte sumaba correctamente los 20 segundos pedidos.

Pero al revisar el archivo encontré una diapositiva con 27 palabras. El límite era 25. Lo más relevante no fue únicamente que se pasara por dos palabras, sino que Gemini aseguraba que todas las diapositivas cumplían la restricción.

Es un error pequeño en tamaño, pero muy claro como ejemplo. El modelo había producido un archivo útil y había acertado en la suma de tiempos. Eso no garantizaba el cumplimiento de otra condición del mismo encargo.

La confirmación del modelo no sustituye la revisión

Si hubiera aceptado su comprobación sin abrir el archivo, habría dado por válida una presentación que no cumplía todo lo pedido. Fue la revisión del resultado lo que permitió detectar el fallo.

La enseñanza no es dejar de utilizar la herramienta para presentaciones. Es separar la generación de la validación. Puedes aprovechar la organización inicial, el diseño y el archivo descargable, pero las restricciones siguen necesitando comprobación.

Lo mismo aplica al trabajar con textos: una respuesta fluida puede transmitir más seguridad de la que merece su cumplimiento real. Si utilizas IA para redactar, la guía sobre cómo escribir artículos con ChatGPT complementa esa parte del proceso. Aquí mi prueba fue una presentación, pero la necesidad de revisar el contenido final es igual de importante.

🎮 Las demos oficiales son llamativas, pero hay más herramientas detrás

Google muestra proyectos bastante más elaborados que mis pruebas. Uno es un circuito construido a partir de fotografías de un escritorio. Otro es una escena de una pagoda con varios edificios y vegetación.

Ambos sirven para entender el tipo de resultados que Google está presentando, pero conviene distinguirlos de mi experiencia. Son demostraciones oficiales, no proyectos que yo haya reproducido.

En la demo oficial del circuito de escritorio intervienen varias herramientas:

• Antigravity, dentro del entorno de desarrollo utilizado.
• Blender, para los elementos tridimensionales.
• Nano Banana, para las texturas.
• Otro modelo de Gemini, para el audio.
• Gemini 4, coordinando trabajos y escribiendo código.

Esa combinación importa al interpretar el acabado. No sería correcto atribuir cada textura, objeto o sonido a una generación directa de Gemini 4. Tampoco esperaría reproducir exactamente esa demo solo con mi acceso Pro en Gemini.

La demostración oficial de la pagoda muestra otra escena muy elaborada. Me interesa como referencia de lo que Google está enseñando, pero no la utilizo como prueba de que mi cuenta pueda producir el mismo resultado siguiendo un único encargo.

Esta distinción no le quita valor al modelo. Le da contexto. Una cosa es evaluar qué puede aportar dentro de un proceso con varias herramientas y otra es comprobar qué consigues desde el producto y el plan que tienes disponibles.

💳 Quién puede usar Gemini 4 Argon y cómo funcionan los límites

La disponibilidad verificada para estas pruebas era la siguiente:

Si utilizas Gemini gratis, puedes probar Canvas con los modelos disponibles en tu cuenta, pero eso no significa que estés utilizando Gemini 4 Argon. Tampoco había una fecha confirmada para su llegada al plan gratuito.

Los planes se ofrecían en España y en muchos países de Latinoamérica, incluidos México, Colombia, Argentina, Chile y Perú. Aun así, antes de decidir conviene consultar las condiciones correspondientes a tu cuenta.

No hay una cifra universal de mensajes

Los límites se organizan por períodos de cinco horas y también de forma semanal. No hay un número fijo de mensajes que describa todos los casos: las tareas largas y las revisiones consumen más.

Esto es relevante para proyectos como los que probé. Crear una primera versión es solo una parte del trabajo. Mover controles, detectar un problema y pedir una corrección también forma parte del uso real que haces de la herramienta.

Empecé a revisar el uso restante desde los ajustes de Gemini. Para consultar las condiciones, la referencia es la ayuda sobre planes y límites de uso. No asumiría que una suscripción equivale a poder iterar sin restricciones.

✅ Cómo probarlo sin confundir una buena apariencia con un trabajo terminado

Después de estas pruebas, mi recomendación es empezar con un proyecto pequeño que puedas revisar tú mismo. No necesitas pedir una aplicación enorme para descubrir si el modelo te está resolviendo algo.

De hecho, limitar el alcance facilita entender dónde está funcionando y dónde no. En la casa pedí una única construcción sin modelos externos. En el juego definí unas mecánicas concretas. En la presentación utilicé límites que podía contar.

1. Describe el resultado y sus acciones. No pidas solo una web moderna o un juego entretenido. Indica qué debe poder hacer la persona que lo utiliza.
2. Convierte las instrucciones en comprobaciones. Si pides un cambio de materiales, prueba cada acabado. Si pides reinicio, termina una partida y vuelve a empezar.
3. Separa lo comprobado de lo pendiente. No confirmes una función únicamente porque el modelo diga que la incluyó.
4. Pide correcciones concretas. Explica qué falla, dónde ocurre y cómo debería quedar.
5. Revisa el archivo o la aplicación final. La explicación que acompaña al resultado no sustituye utilizarlo.

Si trabajas con IA de forma habitual, esta manera de evaluar encaja también con el objetivo de usar asistentes de IA para mejorar la productividad: aprovechar lo que resuelven sin perder el control sobre el resultado.

📝 Mi conclusión: una base interesante, todavía con trabajo por revisar

Gemini 4 Argon me dejó resultados concretos: una simulación que pude controlar, un juego que respondió al teclado y una web con una casa cuyos materiales e iluminación podía cambiar. La web de arquitectura fue la propuesta que más me convenció por cómo integró diseño e interacción.

También hubo límites claros. Tuve que corregir la distribución de un panel, quedaron funciones del juego sin confirmar y la presentación superó un máximo de palabras que el propio modelo daba por cumplido. Además, mi plan Pro no me permitió probar el modelo dentro de Antigravity.

Me interesa seguir utilizándolo, pero no daría un trabajo por terminado solo porque Gemini diga que está listo. El valor aparece cuando puedes utilizar lo creado, detectar qué falta y avanzar desde esa base.

Si ya tienes acceso, empieza por algo que puedas comprobar. Mueve los controles, juega una partida, cambia los materiales o abre el archivo descargado. Ahí se ve cuánto te ha resuelto la herramienta y qué parte sigue necesitando tu intervención.