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Google lanza Gemini 4 Hydrogen, su modelo rápido de la familia Gemini 4, en el buscador, la app y la API
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
Gemini 4 Hydrogen es el modelo rápido de Google DeepMind para programar y mover agentes, y según la empresa puntúa por encima de Argon en el índice de Artificial Analysis. Desde hoy llega al buscador, la app, la API de Gemini y Google AI Studio. Google cobra 1,50 dólares por cada millón de tokens que recibe y 7,50 por cada millón que genera.
Google suma un modelo rápido a su familia Gemini 4 y lo lleva el mismo día al buscador.
Google DeepMind ha presentado Gemini 4 Hydrogen, pensado para programar y trabajar con agentes con rapidez y eficiencia. Completa a Gemini 4 Carbon y Gemini 4 Argon, los modelos más avanzados de la familia, que la compañía reserva para los razonamientos largos y difíciles. Según Google, en su nivel de razonamiento por defecto (el alto, de cuatro posibles) supera a Argon en el índice de inteligencia de Artificial Analysis, por 51 a 50, y llega a 54 en el nivel máximo. Para quien venga de Gemini 3.8 Flash, la empresa asegura que termina las tareas 2,5 veces más rápido y que inventa más de cinco veces menos afirmaciones.
Desde hoy empieza a llegar a todo el mundo: al buscador de Google para todos los usuarios, a la app de Gemini, a la API de Gemini y a Google AI Studio (la plataforma para desarrolladores), además de a Gemini para empresas y, para los suscriptores de pago de Google AI Pro y Ultra, a Google Antigravity. Cuesta 1,50 dólares por millón de tokens de entrada y 7,50 por millón de salida, con el mismo precio en toda su ventana de contexto de un millón de tokens.
En el blog del buscador, Google lo califica como la mayor mejora de modelo de su buscador hasta ahora: dice que entiende mejor las preguntas con varias partes, enlaza a más sitios y muestra más tablas e imágenes. Todas las cifras de rendimiento las da la propia Google.
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Lo relevante no es solo el modelo, sino dónde aterriza: al entrar en el buscador para todos, Hydrogen pasa a influir en las respuestas que mucha gente ve a diario y en qué webs reciben visitas desde ellas. Para quien desarrolla, la propuesta es repartir el trabajo, con los modelos más avanzados para pensar a fondo y uno ágil y más barato para las tareas de cada día. Que un modelo de la gama rápida supere a uno de los más avanzados de la casa en un índice externo indica lo deprisa que se abaratan estas capacidades. Falta verlo fuera de las pruebas de Google: las cifras de velocidad y fiabilidad son suyas, y conviene contrastarlas con tareas propias antes de cambiar de modelo.
Fuente oficial: Google · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
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Afecta sobre todo a dos perfiles en España y Latinoamérica. El primero, quien ya usa la API de Gemini o Google AI Studio para automatizar tareas, como pequeñas agencias, desarrolladores autónomos o empresas con algún asistente propio: el nuevo modelo cuesta 1,50 dólares por millón de tokens de entrada y 7,50 por millón de salida, con el mismo precio en toda su ventana de contexto de un millón de tokens. Para quien venga de Gemini 3.8 Flash, Google lo presenta como una opción más rápida y con muchas menos afirmaciones inventadas. A quien solo abre la app de Gemini de vez en cuando le cambia poco.
El segundo perfil es cualquier negocio que dependa de que lo encuentren en Google. El buscador incorpora el modelo para todos los usuarios y, según Google, lanza búsquedas simultáneas sobre cada parte de la pregunta, enlaza a más sitios que antes y muestra más tablas comparativas e imágenes. Nuestro consejo es revisar estos días si la web propia aparece en esas respuestas para las búsquedas clave del sector, y que las páginas de producto o servicio respondan con claridad a preguntas concretas.
Para probar el modelo en un flujo real, lo prudente es empezar con una tarea acotada, comparar durante unos días resultados y coste con el modelo que ya se usa y vigilar el consumo de tokens antes de pasarlo a producción. Las cifras de rendimiento las da Google, así que conviene contrastarlas con datos propios.
