Gemini 4 Argon：谷歌新旗艦AI模型如何運作及其功能

根據谷歌博客上的公司公告，谷歌於2026年10月13日向全球開發者、企業和消費者發佈了Gemini 4 Argon。該公司將其描述為一個邊界模型，旨在進行「深度工作」——編程、金融、法律工作、網絡安全和科學等領域的複雜、多步驟任務——而不是簡短的問答交互。

Gemini 4 Argon的用途

根據谷歌的發佈文章，Argon將多步驟任務的深度推理與文檔、圖像和空間環境的多模態理解相結合，並具備充當自主軟件代理的能力。該模型支持谷歌所謂的100萬token「統一」輸入輸出限制，這意味著單次交互可以讀取和生成大量文本、代碼或數據，而不會丟失上下文。

谷歌報告稱，Argon在Vals Index上排名第一，該公司稱該基準衡量在金融、編程、法律工作和稅務準備等經濟上重要的任務上的性能。該公司還引用了在具身推理（ERQA）基準上87%的得分，該基準測試空間和物理問題解決能力，並表示Argon在與生物武器相關的紅隊測試中顯示的漏洞解鎖率低於1%。

編程：從Chrome代碼庫到GitHub Copilot

谷歌的公告列舉了多個內部和客戶使用案例：工程師使用Argon幫助從Chromium更大的約4000萬行代碼庫中分離出大約600萬行的遺留瀏覽器功能文件夾，據報導，一項Python工作流優化任務將會話準備時間縮短了40%。據稱，一個量子化學應用程序在Argon的幫助下運行速度提高了2.3倍。

根據GitHub變更日誌，GitHub於2026年10月13日宣佈Gemini 4 Argon在GitHub Copilot Pro+、Business和Enterprise計劃中正式提供，可在Visual Studio Code、Visual Studio、Copilot CLI、JetBrains IDE、Xcode和Eclipse的模型選擇器中選擇。GitHub表示，在其早期測試中，Argon解決的編程基準任務比以前的Gemini模型更多，在Copilot CLI中獲得最大收益，並且它通過在完成前測試邊界情況來檢查其工作。Copilot用戶的計費按提供商清單費率的基於使用量的定價方式進行。

機器人技術和物理推理

Google Developers博客上的另一篇文章重點介紹了Argon的機器人應用。谷歌表示，該模型可以將真實機器人攝像機畫面、人類主觀視角視頻甚至手繪草圖轉譯為物理校準的模擬環境，這個過程被稱為「Real2Sim」。在一個演示中，Argon指揮Boston Dynamics Spot四足機器人在MuJoCo物理模擬中練習任務後檢索和處置物體。

谷歌還表示，Argon可以在模擬環境中生成合成訓練數據以改進其他機器人控制模型，報導稱一個視覺語言行動模型在使用Argon生成的數據進行訓練後，任務成功率從56%上升到75%。該模型在開發者工具中被識別為gemini-4-argon，對於機器人工作，谷歌AI Ultra訂閱者可通過Google AI Studio和Google Antigravity獲得，也可通過Gemini API的付費層獲得。

與競爭模型的比較

由AI教育網站DataCamp發佈的獨立基準追蹤匯編了谷歌的公開得分和競爭對手的發佈版本，發現Argon在知識工作和長上下文任務上處於領先地位，但在一些純編程和基於終端的基準上落後於競爭模型。

DataCamp的分析還指出，Argon的標準API價格為每百萬輸入token 4美元和每百萬輸出token 20美元，與Claude Opus 5.5的定價相符，而其促銷期間每百萬token 2美元/10美元的介紹價格低於GPT-6 Astra的上市價格每百萬token 10美元/50美元。

定價、可用性以及谷歌為何現在推動Argon

根據谷歌自己的文章，介紹性API定價——每百萬輸入token 2美元和每百萬輸出token 10美元，緩存輸入享受95%折扣——適用至2026年11月30日，之後分別上升至每百萬token 4美元和20美元。消費者如持有AI Pro或AI Ultra訂閱，可通過Gemini應用和搜索中的AI Mode訪問Argon；Antigravity編碼環境僅限於Ultra訂閱者，而科學家可獲得六個月的免費高級Antigravity訪問權，經驗證的網絡安全專業人士可通過谷歌的Fairwind計劃申請。

新聞社路透社在Investing.com刊登的報告中將此次發佈置於更廣泛的背景下，稱谷歌推出Argon是為了在數月延遲和DeepMind研究實驗室領導層變動之後與OpenAI和Anthropic等競爭對手重新爭奪市場。報告稱谷歌之前取消了原計劃在6月發佈的Gemini 3.5 Pro。報告中提到的早期客戶包括德勤、LexisNexis、Ambience Healthcare和Isomorphic Labs，據報導，在Antigravity內使用Argon的團隊增加了超過35%的代理代碼提交，同時減少了近三分之一的代碼回滾。