刚刚，谷歌Gemini 4 Argon上线，API价格限时五折 - 胜负彩开奖结果

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谷歌DeepMind现在正式在全球范围推出了Gemini 4系列中的首个前沿模型——Gemini 4 Argon，此前该系列已多次延期。

官方表示，Gemini 4 Argon的设计初衷是应对现实世界中的复杂挑战，重点领域包括软件工程、企业知识工作以及网络防御。目前，该模型正逐步向全球开发者、企业用户和消费者开放。

在核心基础能力方面，Gemini 4 Argon延续了谷歌在长上下文和多模态原生架构上的优势：它支持100万token（1M）的上下文输入，并能原生处理文本、高分辨率图像、视频和音频。针对需要超长链条处理的复杂任务，Argon还能在跨请求场景中连续输出多达上百万token，从而解决Agent在执行长周期规划任务时常见的超时和断流问题。

在Artificial Analysis发布的首批基准测试中，Argon在Intelligence Index榜单上获得了53分，与GPT-6 Astra（Max）表现相当。然而，由于其在结构效率和定价比方面的优势，在同等高智力任务中，其单任务加权成本仅为后者的约60%。

从官方公布的定价来看，目前Argon的API价格为：输入每百万token收费2美元，输出每百万token收费10美元。对于长程交互中频繁使用的上下文缓存，还提供了高达95%的折扣。

不过，需要注意的是，这个优惠价格将持续到11月30日，之后将恢复至正常水平，即输入每百万token收费4美元，输出每百万token收费20美元。

目前，全球的开发者和企业用户可以通过Gemini API的付费版本以及Gemini平台使用该模型。同时，Google Antigravity的Ultra订阅用户，以及Gemini应用和搜索中的Ultra、Pro订阅用户也能体验该模型。

几周内完成Chrome数月的重构工作

编程是Gemini 4 Argon此次重点展示的能力。

谷歌表示，在公司内部，Argon已被广泛应用于复杂的软件工程任务。在过去几周内，借助Antigravity，团队由Agent完成的代码提交量增长了超过35%，而代码回滚量则下降了近三分之一。

一个典型的案例是Chrome。

Chromium拥有约4000万行代码，其中包含浏览器功能的一个历史遗留目录就有约600万行代码。

Chrome团队一直希望将核心网页处理逻辑与浏览器功能代码分离，这样网页就能在标签页、侧边栏和浮动窗口之间自由切换，而无需重新加载。但这涉及数百个文件的架构调整。

在Argon的帮助下，团队通过多批次代码修改，将原本需要数月的重构工作压缩到了几周，为上述功能的实现奠定了基础。

在谷歌开源的Agent Development Kit（ADK）中，同样因为Argon而实现了效率提升。

工程师只向Argon提供了项目规则文件和一段简短的目标描述，要求它降低框架开销，同时保持现有应用的兼容性。

Argon独立运行了一整夜，所提出的优化方案现已合入开源项目，使得长会话中的内存会话准备耗时减少了40%，冷启动导入速度提升了21%。

在模型推理方面，Argon还帮助团队优化了Gemma 4 E2B。

仅用几天时间，团队就在A100 GPU上实现了2.85倍的端到端推理加速，吞吐量从每秒约3.79万Token提升至超过10.8万Token，同时保持了输出Token的完全一致。

除了底层工程，Argon在视觉编程方面也有所提升。

谷歌展示了多个通过Antigravity完成的案例，包括使用Blender自主构建复杂的寺庙建筑、将真实桌面照片转化为可玩的迷你赛车游戏，以及从零开始编写Python光线追踪引擎。

专业工作流：金融分析结果与人工模型高度一致

企业知识工作是Argon的另一项核心能力。

谷歌强调，Argon在法律、金融等专业领域具备更强的推理、视觉理解和写作能力，能够处理包含大量文档、图表及复杂约束的多步骤任务。

在早期测试中，金融分析平台Kepler使用Argon根据美国证券交易委员会（SEC）的申报文件构建多年财务报表，并分析复杂资本结构和企业收购。

结果显示，Argon生成的数值中，超过99%与分析师构建的参考模型一致。

企业内容管理平台Box则表示，Argon在其内部评测中的准确率相比Gemini 3.1 Pro提升了14%。

它能够关联多份文档中的信息，包括隐藏在图表中的细节，再综合完成多步骤分析。

在法律领域，LexisNexis也报告了积极的早期测试结果，涉及法律知识检索、合同审查、诉状分析和研究备忘录撰写等任务。

谷歌还展示了一个更贴近日常工作的案例。

用户向Gemini提供装有零散项目资料的文件夹，Argon可以调用自定义Skill整理内容，制作面向客户的提案演示文稿，再起草并发送邮件，同时创建自动化工作流，处理后续客户请求。

Argon发现了此前模型遗漏的医院系统漏洞

网络安全是Argon此次发布中受到重点关注的领域。

早在全球开放前，谷歌就通过Fairwind Program，让经过审核的安全防御人员率先使用模型。

安全公司Wiz利用Argon发现了医院软件中的一个关键漏洞。

根据谷歌披露的信息，该漏洞涉及公开文件下载限制绕过，并可能导致主密钥泄露及管理员权限被获取。

Argon帮助团队识别并修复了漏洞，降低了数十万份患者记录面临的风险。

但更强的安全能力也意味着更高的滥用风险。

因此，谷歌为其部署了多层防护，包括危险请求识别、实时行为监测，以及对异常任务执行的拦截。

谷歌还特别关注Agent为了完成目标而绕过系统限制的行为，要求模型在遇到权限边界或不可逆操作时主动暂停，并请求人工确认。

在Gray Swan间接提示词注入评测中，经过15次自适应攻击尝试后，Argon的攻击成功率为0.7%。

科学研究：几小时设计五种新酶，实验验证有效

Argon的能力在科学研究领域也有充分展示。

在生命科学方面，谷歌研究团队利用Argon设计了一组新的丝氨酸酯酶。这类酶能够催化特定分子中的酯键断裂，在回收、药物制造、生物燃料和洗涤剂等领域具有应用价值。

Argon在数小时内整理相关数据、完成模型调整，并根据生物化学原理筛选候选方案，最终得到五种新的酶设计。

随后的实验室测试确认，这五种设计均表现出催化活性。

在量子计算领域，Argon参与优化了谷歌的机器学习量子纠错解码器AlphaQubit，将内部版本转换为高度优化的硬件计算内核，使推理吞吐量接近翻倍，同时满足实时处理要求。

罕见病研究也有新的进展。

Gamow Labs利用Argon分析罕见发育性肺部疾病新生儿的去标识化基因组数据。在其中一个案例中，Argon识别出常规软件多年来未发现的染色体重排，并解释了此前遗漏的原因。

这些成果展示了模型参与科学发现、算法优化和实验设计的潜力。

谷歌还宣布，计划向符合条件的1万名科学家提供六个月的Antigravity最高使用额度免费资格。

学人类扔沙包，Apollo连续投中七次

更值得关注的是，Gemini 4 Argon的能力并没有停留在数字空间。

Google DeepMind展示了一项机器人实验：Argon观看一段人类玩Cornhole（扔沙包游戏）的视频后，分析其中的空间关系和动作轨迹，计算人体动作所对应的关节运动，并自动生成机器人模拟代码。随后，这套能力被迁移到Apptronik的Apollo人形机器人上。

最终，Apollo在真实环境中连续完成了7次投掷命中。

谷歌DeepMind研究员Norman Di Palo表示：“我到现在还有点难以置信，我们让Gemini Argon教Apollo人形机器人玩扔沙包游戏，它竟然零样本完成了任务。”

显然，这一过程并不是传统机器人训练方式。

过去，人形机器人通常需要人工设计动作、建立仿真环境、编写控制策略、大量训练……

而Argon展示的是另一种路径：Video → Simulation → Real Robot，即视频理解 → 构建模拟环境 → 生成动作策略 → 部署真实机器人。

官方认为，这种方式可以大幅降低机器人训练成本，让普通视频成为机器人学习现实世界技能的新数据来源。

那么你呢，如何看待沉寂已久的谷歌此次发布的新模型，关于在评论区留言、交流！

参考链接： https://x.com/GoogleDeepMind/status/2110039274922131792 https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content= https://x.com/normandipalo/status/2110054176382206379 https://x.com/ArtificialAnlys/status/2110068185793970576

本文来自微信公众号“机器之心”（ID：almosthuman2014），作者：关注AI的，36氪经授权发布。

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