Gemini 4 Argon：解决最棘手的问题
来自 Google Blog · AI · 期号 2026-10-14
摘要
Google 发布最新前沿模型 Gemini 4 Argon，即日起通过 API、AI Studio 和 Google Antigravity 向全球开发者与企业开放。 Argon 在编码、金融、法律、网络安全和科学等领域的复杂多步骤任务上表现突出，在衡量经济关键领域模型表现的 Vals Index 中排名第一。 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 享 95% 折扣）。 Google 内部团队已用 Argon 取得显著成果：agent 代码提交量增加超过 35%，代码回滚减少近三分之一。具体案例包括：将 Chrome 浏览器一个约 600 万行的遗留代码库重构任务从数月缩短至数周；优化 Google 开源 Agent 开发框架 ADK，将长会话的内存准备时间削减 40%；将量子化学开源包 xTB 的分子结构预测速度提升至 2.3 倍。 在网络安全领域，Wiz 已使用 Argon 发现并修复了可能暴露敏感政府数据和医疗基础设施的关键漏洞。在科学研究方面，Argon 帮助将量子计算子程序的时空成本相比已发表基线降低了超过 100 倍。 本文是模型发布公告，附有多个工程与科学应用的详细案例。
深读
导读 Google 发布其最新前沿模型 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和科研用户开放。Argon 在编码、金融、法律等领域的复杂多步骤任务上表现突出，在衡量经济关键领域模型表现的 Vals Index 中排名第一。读完本文，你将了解 Argon 的核心能力、定价策略，以及它在工程、科研和网络安全等领域的实际应用案例。 关键信息 - 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 享 95% 折扣）。该价格为介绍期价格，2026 年 11 月 30 日后将调整为每百万输入 token 4 美元、每百万输出 token 20 美元。 - Vals Index 排名第一：该基准测试衡量模型在金融、编码、法律、税务等关键经济领域的表现，Argon 综合排名第一。 - 内部工程效率提升：Google 内部团队使用 Argon 后，agent 代码提交量增加超过 35%，代码回滚减少近三分之一。 - Chrome 代码库重构：Argon 帮助 Chrome 团队将一个约 600 万行的遗留浏览器功能代码库重构任务，从数月缩短至数周。 - ADK 性能优化：Argon 自主优化了 Google 开源 Agent 开发框架 ADK，将长会话的内存准备时间削减 40%，冷启动导入速度提升 21%。 - 量子化学包加速：Argon 使开源量子化学包 xTB 的分子结构预测速度提升至 2.3 倍，构象搜索速度提升至 1.8 倍。 - Gemma 模型推理加速：Argon 在 A100 上通过 vLLM 将 Gemma 4 E2B 的端到端推理吞吐量从约 37,900 token/秒提升至超过 108,000 token/秒，加速比达 2.85 倍，且保持 100% token 一致性和零质量损失。 - 安全评估：在外部生物红队测试中，Argon 仅解锁了不到 1% 的测试生物子任务；在对抗性测试集上，违规行为相比前代模型减少了近一半。在 Gray Swan 间接提示注入基准测试中，Argon 将 15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。 - 上下文窗口：通过 Gemini API 提供行业领先的 100 万 token 统一输入-输出限制。 逐节讲解 模型发布与核心定位 Google 正式发布 Gemini 4 Argon，通过 API、AI Studio、Google Antigravity 以及 Gemini 应用向全球开放。Argon 被定位为擅长处理复杂、真实世界多步骤任务的模型，覆盖编码、金融、法律、网络安全和科学等领域。文章强调其在 Vals Index 中排名第一，该基准专门衡量模型在金融、编码、法律、税务等关键经济领域的表现。定价方面，介绍期价格为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 to…