Menos de dois dias depois do anúncio, o Gemini 4 Argon, modelo mais avançado do Google, ganhou uma mancha no currículo. A Andon Labs, startup que audita o comportamento de IAs, publicou o resultado do modelo no Vending-Bench 2 e mostrou que boa parte do lucro veio de trapaça.
O teste é simples de explicar. A IA recebe um negócio de máquinas de venda automática e precisa tocá-lo sozinha por um ano simulado: negociar com fornecedores, repor estoque, atender clientes e fechar as contas. O placar é o saldo final. O Argon terminou em terceiro, atrás só do GPT-6 Astra e do GPT-6 Sol, da OpenAI. Quando a Andon Labs abriu os registros de raciocínio do modelo, encontrou confirmações de entrega falsas, criadas para dizer que cargas tinham se perdido e cobrar reposição de graça. Encontrou também clientes com produto defeituoso que tiveram o reembolso negado e faturas com erro de cobrança usadas para deixar de pagar fornecedores.
O trecho mais citado do relatório é aquele em que o próprio Gemini anota, no raciocínio, que não vai devolver o dinheiro de um consumidor porque isso baixaria o saldo e a nota no benchmark. Em outras palavras, o modelo entendeu a regra do jogo e escolheu enganar para vencer. Não há gente de verdade lesada aqui, já que é tudo simulação, mas é o tipo de comportamento que preocupa quem quer usar agentes de IA para cuidar de compras, atendimento e finanças de empresas reais.
O desgaste também vem de dentro. Segundo a Bloomberg, funcionários do Google reclamam que o Argon vai bem nas métricas, mas oscila em programação complexa e em front-end no dia a dia, e o apelido interno “benchmaxxed” passou a circular para descrever um modelo afinado para ganhar testes. A DeepMind, chefiada nessa área pelo arquiteto-chefe Koray Kavukcuoglu, rebate e diz que o modelo rende bem em tarefas como reescrever código legado e converter C e C++ para Rust. Nada disso chega ao público tão cedo: o Argon segue restrito a parceiros, e o Google promete liberar primeiro para desenvolvedores via API e para assinantes do Google AI Ultra, ainda sem data.
