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Gemini 4 Argon:專為解決最難問題而生
Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems

blog.google · 2026-10-13
摘要
Google 正式開放開發者、企業、科學家及一般消費者使用最新前沿模型 Gemini 4 Argon。此舉標誌著 Google 將該模型推向更廣泛的應用場景,旨在應對複雜的技術與研究挑戰。
Google 推出 Gemini 4 Argon 模型
Google 已在全球開放開發者、企業、科學家與一般消費者使用最新的前沿模型 Gemini 4 Argon。開發者與企業可透過 API,在 AI Studio 和 Gemini 平台使用;Google AI Ultra 訂閱用戶可在 Google Antigravity 中使用;Google AI Ultra 與 Pro 訂閱用戶則可在 Gemini 應用程式,以及搜尋功能的 AI Mode 中使用。該模型定價為每百萬輸入 token 2 美元、每百萬輸出 token 10 美元,快取輸入 token 享 95% 折扣。這個優惠價格維持到 2026 年 11 月 30 日,之後改為每百萬輸入 token 4 美元、每百萬輸出 token 20 美元。
深度工作與工程優化能力
Argon 專為處理編碼、金融、法律、網路安全及科學等領域的複雜現實任務而設計,在多步驟任務的深度與精確度上表現優異,並在衡量關鍵經濟部門表現的 Vals Index 中排名第一。在工程實務上,Google 內部團隊利用 Argon,在 Antigravity 中將代理程式的程式碼提交量提升超過 35%,並將程式碼回滾率降低近三分之一。Chrome 團隊用這個模型,在數週內完成原本要花數月的架構重構,把核心網頁處理,從 Chromium 4,000 萬行程式碼庫中約 600 萬行的舊有瀏覽器功能資料夾中分離出來。對 Chrome 全球數十億用戶來說,這將讓即時網頁在標籤頁、側邊面板和浮動視窗之間流暢移動而不必重新載入,並消除一整類瀏覽器當機問題。
此外,Google 開放原始碼 Agent Development Kit (ADK) 團隊利用 Argon 自動優化 Python 程式碼,在 overnight 運行後,將長會話中的記憶體準備時間縮短 40%,冷啟動匯入速度提升 21%。在量子化學領域,研究人員使用 Argon 優化 xTB 套件,使分子結構預測速度提升達 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。對於 Gemma 4 E2B 模型,Argon 透過 vLLM 在 A100 上達成 2.85 倍的端到端推理加速,吞吐量從每秒約 37,900 token 提升至超過 108,000 token,同時維持百分之百的 token 一致性,品質零下降。
專業工作流與科學研究
Argon 結合前沿推理、深度視覺感知及擴大的領域知識,目標是改善法律、金融、科學和編碼等高風險專業工作流。它回答問題更直接,減少含糊其辭與重複,也更嚴格遵循風格指示。Argon 在深度多模態文件理解、縱向數據分析與互動式分析沙盒方面表現出色。例如,Argon 能綜合約 50 GB 的機載 LiDAR 掃描、GIS 向量、國會圖書館 CAD 圖紙及 NPS 檔案,重建 Chaco Canyon 的 3D 模型。在醫療領域,Argon 能將三個開放原始碼儲存庫的數據整合成醫學學習工具,讓用戶探索人體解剖層級與生物力學。Isomorphic Labs 使用 Argon 加速藥物發現,把原本通常需要數週的複雜 PDF 與專利資訊提取過程,縮短到數小時。
在科學研究方面,Argon 協助量子計算研究,將 AlphaQubit 錯誤解碼器轉譯為高度優化的硬體核心,使推理吞吐量幾乎翻倍,並降低量子子例程的時空成本。在核融合領域,Google 團隊與馬里蘭大學教授 Matt Landreman 合作,發現了 Grad 猜測的更廣泛反例,為仿星器模擬程式碼提供可靠基準。Gamow Labs 研究人員利用 Argon 分析新生兒罕見疾病基因體,找出常規軟體遺漏的染色體重排。在酵素設計方面,Argon 在數小時內設計出五種新型絲氨酸酯酶,實驗室測試確認這些酵素具有強大的催化活性。
機器人與安全防護
Argon 在 Embodied Reasoning (ERQA) 基準測試中獲得 87% 的分數,顯示它能解決 3D 環境中的物理空間問題。在內部測試中,Argon 觀看人類玩 cornhole 的影片後,自動計算關節運動並建立模擬程式碼,成功轉移到 Apptronik 的 Apollo 人形機器人,在現實測試中連續投中七球。這套「影片到模擬到現實」的管線,把原本需要數週的手動模擬建模壓縮到數小時。
在安全方面,Google 部署了多層防禦堆疊,包括越獄抵抗、監控與執行機制。外部生物紅隊測試僅能解鎖少於 1% 的生物子任務,在用於壓力測試的對抗性測試集上,違規率減少近兩倍。針對代理程式對齊,Argon 被訓練尊重系統邊界,並在不可逆步驟前暫停;在編碼基準測試中,捷徑嘗試降至僅 2%。此外,Argon 在 Gray Swan 間接提示注入基準測試中領先,將攻擊成功率降至 0.7%。Google 同時提供 10,000 名符合資格的科學家免費使用 Google Antigravity 最高使用層級六個月,並開放 Fairwind Program,讓網路安全防禦者申請無網路安全防護限制的訪問權限。
●開發者:可開始接入 Gemini 4 Argon API 進行應用開發
●投資人:關注 Google 在前沿模型市場的競爭策略
●一般用戶:可透過相關服務體驗更強大的 AI 能力
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