Google 发布 Gemini 4 Argon 并面向全球开放

Google 正在全球推出 Gemini 4 Argon，从今天起向开发者、企业和消费者开放其新的旗舰 AI 模型。

据 Google 介绍，Gemini 4 Argon 可通过 AI Studio 和 Gemini 平台的 API 使用。Google AI Ultra 订阅者可以在 Google Antigravity 中使用该模型，而 AI Ultra 和 Pro 订阅者可通过 Gemini 应用和 Google Search 的 AI 模式使用。

不过，并非所有人都能平等受益。在新的模型层级结构下，免费 Gemini 用户和付费 Plus 订阅者现在只能使用较弱的 Flash 模型。Argon 取代了 Gemini Pro 系列，成为 Google 新的前沿系列。Google 表示后续还会有更多 Gemini 4 模型，这可能意味着更新的 Flash 变体最终也会下放到免费和 Plus 用户。据报道，Google 内部已经在测试一个代号为“Carbon”的潜在后继模型，预计在编程方面尤其会超越 Argon。

定价和基准测试结果与此前报道一致： introductory 优惠价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入享受 95% 的折扣。Argon 在 Vals Index 上排名第一，但在独立的综合排名中仍落后于 Anthropic 的 Claude Opus 5.5。而且由于 Google 等了大约两周才发布，它现在也落后于昨天刚刚发布的 Meta 的 Muse Wonder Full。

*Google 没有明确说明这一数字，但表示缓存比常规输入 token 价格便宜 95%。

Google 表示，Argon 把数月的内部工程工作压缩到了数周

Google 在发布时分享了一些内部数据，不过这些是自报的数据。该公司称，使用 Argon 的软件工程师将智能体驱动的代码提交量提高了超过 35%，而代码回滚量下降了近三分之一。

在 Chromium 项目中，Argon 帮助 Chrome 团队在 4000 万行代码库中完成了涉及数百个文件的架构重构。原本需要数月的工作在几周内完成。对用户而言，好处是网页可以在标签页、侧边栏和浮动窗口之间移动而无需重新加载。

借助 Google 的开源 Agent Development Kit，Argon 自主运行了一整夜，找到了将会话准备时间缩短 40%、冷导入速度提升 21% 的优化方案。通过 vLLM 在 A100 上运行开源 Gemma 模型的推理速度提升了 2.85 倍，从大约每秒 37,900 个 token 提升到超过 108,000 个。这些改动可以在上游拉取请求中看到。

Argon 还能生成直接在浏览器中运行的纯代码复杂 3D 模型、游戏和动画。其中一个演示展示了一个完全用 Python 编写、不依赖任何外部库的光线追踪引擎。Google 已公布了源代码。

在下面的演示中，Argon 从 Antigravity 中的一张图片出发，通过 MCP 以自主循环的方式控制 Blender。Google 表示，它建模了哥特式建筑并设置了音频响应式灯光，最终生成了一个完整的 3D 场景。

3D 仍是 Meta 的 Muse 模型的短板，据 Meta AI 负责人 Alexandr Wang 称，这些模型并未针对 3D 演示游戏进行专门训练。

Google 为 10,000 名研究人员提供免费访问权限，并声称其拥有迄今最强的安全记录

Google 还向 10,000 名研究人员免费提供为期六个月的 Google Antigravity 最高用量级别。名额根据资格、容量和遴选情况滚动发放。申请现已开放。

网络安全防御者可以单独申请 Fairwind 计划，该计划提供不带网络安全防护的 Argon 访问权限。Google 计划将该计划扩展到数百个更多合作伙伴。

在安全方面，Google 称 Argon 的架构是其迄今为止最强大的。在生物领域的外部红队测试中，被绕过的安全检查不到 1%；而在一个对抗性测试集上，违规行为较早期的 Gemini 模型下降了近一半。

在智能体对齐方面，尝试采取未经授权的捷径的比例降至 2%。 一个自动化的失准监控器会实时分析智能体的推理和行动。

Argon 还在 Gray Swan 间接提示注入基准测试中取得了最低的攻击成功率，在 15 次自适应尝试中成功攻击率仅为 0.7%。在上一次 Gray Swan 测试中，GPT-6 Astra 的成功率为 8.5%，Claude Opus 5 为 4.8%。不过，Google 的说明中并未明确两次测试是否完全相同。更多安全细节可参见模型卡。

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