Gemini 4 Argon：下一代前沿模型
来自 Google DeepMind · 期号 2026-10-01
摘要
Google DeepMind 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon。 它的核心变化是大幅扩展了输出上限：从上一代的 64K token 提升到 100 万 token，让模型可以在单次推理中生成数十万 token 的深度思考。 Argon 在 DeepSWE v1.1 上达到 77.9%，在 Zapier 的 AutomationBench 上以 51.3% 排名第一，在 LVBench 长视频理解上达到 91.7%。 定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元（缓存输入 token 优惠 95%），试用期后分别涨至 4 美元和 20 美元。 目前仅通过 Fairwind 计划向受信任的网络安全防御者开放，后续将逐步向 API 客户和 Google AI Ultra 订阅者推出。
深读
导读 Google DeepMind 正式发布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon。它的核心变化是将输出上限从上一代的 64K token 大幅提升至 100 万 token，使模型能在单次推理中生成数十万 token 的深度思考。读完本文可以了解 Argon 在软件工程、企业知识工作、网络安全防御等领域的实测表现、定价策略以及 Google 在安全方面的具体部署。 关键信息 - 输出 token 上限从上一代的 64K 提升至 100 万 token，为业界最高。 - 在 DeepSWE v1.1（真实世界长周期软件工程任务）上达到 77.9%，为当前最佳。 - 在 Zapier 的 AutomationBench（端到端业务流程执行）上以 51.3% 排名第一。 - 在 LVBench（长视频理解）上达到 91.7%，为当前最佳。 - 定价：每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 优惠 95%；试用期后分别涨至 4 美元和 20 美元。 - 目前仅通过 Fairwind 计划向受信任的网络安全防御者开放，后续将逐步向 API 客户和 Google AI Ultra 订阅者推出。 逐节讲解 发布背景与安全策略 Google DeepMind 宣布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon，通过 Fairwind 计划首先向受信任的网络安全防御者开放。公司采取分阶段发布策略，同时积极参与美国政府发布前的模型访问自愿流程。在逐步扩大访问范围之前，会收集早期测试者的反馈并迭代安全护栏。 内部应用成果 Argon 已在 Google 内部投入使用，数千名员工在专业编码、深度研究和写作质量方面使用该模型。具体成果包括三个案例：在量子算法优化中，Argon 帮助研究人员优化子程序的时空资源（量子比特 × 门），在几分钟内将已发表的基线提升了 40%；在内存效率方面，一组 Argon 代理分析全集群性能遥测数据，自主识别并应用内存优化，释放了超过 300 TiB 内存，预计总节省量在 500 TiB 到 1 PiB 之间；在大规模代码库迁移中，Argon 代理正在将 Google 内部的 C/C++ 代码库迁移至 Rust，涉及核心库 re2、libgav1 以及 Fuchsia Zircon 内核（超过 80 万行代码）。其中，对于 libgav1 视频解码器，Argon 代理通过多轮配置引导实验，用安全 Rust 替换了 3.2 万行 SIMD 代码，最终生成的视频解码器比 Rust 移植版快 2.7 倍，且视频输出一致。 核心能力与基准测试 Argon 将输出 token 上限从 64K 提升至 100 万，使模型能在单次推理中生成数十万 token 的深度思考。在编码方面，它在 DeepSWE v1.…