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Google 終於發布 Gemini 4 Argon 模型
Google finally releases Gemini 4 Argon

blog.google · 2026-10-13
摘要
Google 在經歷數月的沉寂後,正式推出備受期待的 Gemini 4 Argon 模型,宣稱其具備前沿推理能力並能顯著減少 AI 常見的敷衍與重複問題。該模型在編碼、網路安全、科學、金融及法律等多項基準測試中,宣稱表現優於 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 與 Claude Opus 5.5 等競爭對手,且 Google 已將其應用於內部工作流程。
Google 正式推出 Gemini 4 Argon 模型
Google 已在全球發布最新前沿模型 Gemini 4 Argon,開發者、企業、科學家和一般消費者現在都能使用。開發者可透過 API,在 AI Studio 與 Gemini 平台使用;Google AI Ultra 訂閱用戶可在 Google Antigravity 中試用;Google AI Ultra 與 Pro 訂閱用戶則可在 Gemini 應用程式及搜尋的 AI Mode 中使用。據稱,該模型在編碼、網路安全、科學、金融及法律等領域能處理深度工作,並在多項基準測試中表現優異,其中包括在衡量關鍵經濟部門表現的 Vals Index 排名第一。
定價策略與初期應用成效
Gemini 4 Argon 即日起以優惠價開放使用:每百萬輸入令牌 2 美元,每百萬輸出令牌 10 美元,快取輸入令牌享 95% 折扣。優惠價維持到 2026 年 11 月 30 日,之後調整為每百萬輸入令牌 4 美元、每百萬輸出令牌 20 美元。Google 內部團隊與合作企業已用這個模型處理複雜的工程問題,例如大型程式碼重構與優化。Chrome 團隊的案例中,Argon 協助把約 600 萬行舊版瀏覽器功能程式碼,從 4,000 萬行的 Chromium 主程式碼庫中分離出來,原本要花數月的工作縮短到數週完成,還能消除一整類瀏覽器崩潰問題。
另外,Google 開放原始碼的 Agent Development Kit (ADK) 團隊用 Argon 在 overnight 自動執行效能工程,長時間工作階段的記憶體準備時間減少 40%,冷啟動導入速度提升 21%。在量子化學領域,Argon 協助優化 xTB 套件,分子結構預測速度最高提升 2.3 倍,構象搜尋速度提升 1.8 倍,相關變更已貢獻至 GitHub 官方儲存庫。至於 Gemma 4 E2B 模型,Argon 透過 vLLM 在 A100 晶片上讓端到端推理加速 2.85 倍,每秒令牌吞吐量從約 37,900 提升到超過 108,000,同時維持百分之百令牌同位性,品質也沒有下降。
強化專業工作流程與科學突破
Argon 結合前沿推理、深度視覺感知與擴充後的領域知識,用來改善法律、金融、科學及編碼等高風險專業工作流程。這個模型被設計成能更直接地回答問題,減少含糊其辭與不必要的重複,也避免陳腔濫調。搶先體驗計畫中的企業客戶與新創公司已取得明顯成效,Argon 在深度多模態文件理解與縱向數據分析上表現出色。例如,Argon 能整合約 50 GB 的機載 LiDAR 掃描、GIS 房間向量、國會圖書館 CAD 圖紙及 NPS 檔案,重建查科峽谷的 3D 模型,把零碎的考古記錄轉成可供探索的數位遺產站點。
在科學研究方面,Argon 帶動了多項突破。量子計算上,Argon 把 AlphaQubit 量子錯誤糾正解碼器轉譯成單一、高度優化的硬體核心,推理吞吐量幾乎翻倍;Argon 也在降低量子子例程的時空成本。核融合研究上,Google 團隊與馬里蘭大學教授 Matt Landreman 合作,找出 Grad 猜測更廣泛的一類反例,為仿星器模擬程式碼提供可靠的基準。罕見疾病研究上,Gamow Labs 用 Argon 分析新生兒去識別化基因組,找出常規軟體漏掉的染色體重排,並在 RareBench 與 LabBench 評估中名列前茅。此外,Argon 協助設計絲氨酸酯酶,在數小時內找出五種新設計,實驗室測試確認這些設計具有強勁的催化活性。
機器人發展與安全防護機制
Argon 整合先進的視覺語義推理與自主程式碼生成,加快機器人開發。在 Embodied Reasoning (ERQA) 基準測試中,Argon 以 87% 的得分超越所有其他前沿模型;這項測試評估模型在 3D 環境中解決物理與空間問題的能力。內部測試顯示,Argon 只看人類玩 cornhole 的原始影片,就能映射環境空間座標、計算全身關節運動,接著自行建立模擬程式碼。轉移到 Apptronik 的 Apollo 人形機器人後,該機器人在現實試驗中連續投進七球,原本需要數週的手動模擬建模壓縮到數小時。
在安全與責任方面,Google 表示 Argon 具備最全面的安全與防護堆疊。針對濫用與越獄防禦,外部生物紅隊測試只能解鎖不到 1% 的生物子任務,違規行為減少近兩倍。在代理對齊方面,Argon 被訓練成尊重系統邊界,並在採取不可逆步驟前暫停,等待人類確認;在編碼基準測試中,走捷徑的嘗試降到只有 2%。在提示注入抵抗方面,Argon 在 Gray Swan 間接提示注入 (IPI) 基準測試中領先,15 次自適應攻擊的成功率降至 0.7%。Google 同時提供 10,000 名符合資格的科學家六個月免費使用 Google Antigravity 最高使用層級,並擴大 Fairwind Program 的夥伴範圍,讓網路安全防禦者能在沒有網路防護欄的情況下使用 Argon。
●開發者:可關注 Argon 在編碼與複雜工作流中的效能提升
●投資人:留意 Google 在前沿 AI 模型競賽中的策略回擊
●一般用戶:未來可能體驗到更精確且少廢話的 AI 對話服務
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