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Gemini 4 Argon 模型介绍

一句话定位：Google DeepMind 于 2026-09-30 发布的 Gemini 4 代前沿模型，官方定位是「在复杂、长周期工作流中维持深度推理」，主攻真实软件工程、企业知识工作（法律 / 金融）、防御性网络安全，并在结尾单独点名创意写作能力。最大亮点是最大输出从 64K 提升到 100 万 tokens、同档最低幻觉率、首发价仅 $2/$10；短板是编码表现不均、终端类任务排名靠后。
✅ 上架状态：珂艾网关已上架，模型 ID 为 gemini-4-argon，按量计费（输入 / 输出均按 tokens），多分组可选——最低分组比官方首发价更低。分组与折算单价见文末「在珂艾网关怎么调」。
整理日期：2026-10-01 ｜ 上架信息更新：2026-10-15 ｜ 资料来源见文末 ｜ 相关：近期新模型总览
项目信息
模型名Gemini 4 Argon
模型 IDgemini-4-argon（珂艾网关同名可直接调用）
发布时间2026-09-30
厂商Google DeepMind（发布人：Koray Kavukcuoglu，SVP / Chief AI Architect）
定位长链路多步骤任务：软件工程、企业知识工作、网络安全防御、创意写作
上下文窗口1,000,000 tokens
最大输出官方明确 1,000,000 tokens（"industry-leading 1M tokens, up from the previous 64K"）；vals.ai 接口页标 262,144（推测为 API 单次配置上限）
官方定价首发价 输入 $2 / 输出 $10（每百万 tokens），缓存输入按输入价 95% off 即 $0.10；首发期后 $4 / $20（官方博客确认）
智能指数（AA，high 档）53（与 GPT-6 Astra 基本并列）
当前可用性珂艾网关已上架（gemini-4-argon）；Google 官方仍分阶段开放，截至 2026-10-01 仅面向 Fairwind 计划受信防御者

一、官方上线介绍#

Gemini 4 Argon 是 Google 新一代前沿模型，官方称其「为在复杂、长周期工作流中维持深度推理而打造」，正在从根本上改变 Google 内部的工作与构建方式。它首批通过 Fairwind Program 向一批受信任的网络安全防御者开放。
三大主攻方向（官方表述）
1.
真实软件工程：大型代码库迁移、重构、跨语言改写。
2.
企业知识工作：法律、金融等需要长文档理解与严谨推理的场景。
3.
防御性网络安全：自主发现、验证并修复关键软件漏洞。
4.
另加一项官方在结尾明确提到的：创意写作（creative writing）。
规格亮点
最大输出 100 万 tokens：官方原文——"we are significantly expanding the model's output token limit to an industry-leading 1M tokens, up from the previous 64K tokens"，即从上代 64K 直接提升到 100 万。官方解释：当模型有足够空间「一口气生成数十万 tokens」时，一次就能把难题做透，不用分段拼接。
缓存便宜：缓存输入按输入价的 95% off，即 $0.10/百万，长文档反复问答、长会话 Agent 很划算。
定价（首发价 → 标准价）
首发期：输入 $2 / 输出 $10（每百万 tokens），缓存输入 = 输入价 95% off。
首发期结束后：输入 $4 / 输出 $20。Google 官方博客原文：
"After the introductory period expires, the price of $4 per 1M input tokens and $20 per 1M output tokens will apply."
官方未公布首发期截止时间，长期预算建议按 $4/$20 估算。
分阶段开放（官方节奏）
1.
Fairwind 计划：先给受信任的网络安全防御者，且不带网络安全限制（no cyber guardrails），以便发挥完整的前沿防御能力；
2.
同时参与美国政府的前置访问（pre-release access）自愿流程，边扩量边迭代护栏；
3.
面向开发者、企业、消费者开放时，先开放给付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅用户。
官方基准
基准Gemini 4 Argon官方说明
DeepSWE v1.1（真实长周期软件工程）77.9%刷新 SOTA（GPT-6 Astra 74.1%）
Vals Index（金融/编码/法律/税务，按对美国 GDP 贡献加权）领先官方称「leading model」
Vals Finance Agent v2（多步金融研究）65.4%领域内领先
Harvey Legal Agent Benchmark（法律研究与起草）19.6%领域内领先
AutomationBench（Zapier，端到端业务执行）51.3%第 1 名（GPT-6 Astra 41.4%）
LVBench（长视频理解）91.7%SOTA
CWE-bench v1（漏洞修复）68%并列第 1（承接 3.8 Flash Cyber 在 v0 的表现）
GraphWalks（256K–1M 长上下文推理）84.2%长上下文结构化推理
Terminal-Bench 4.0（终端复杂任务）57.58%独立测评值，见下文短板说明
Google 内部实战效果（官方披露）
量子算法优化：帮助量子计算研究员优化子程序的时空资源（qubits × gates），几分钟内比公开基线提升 40%。
内存效率：一队 Argon Agent 分析全集群 profiling 数据，自主定位并应用内存优化，上线后释放 300+ TiB 内存，预计总计可省 500 TiB～1 PiB。
大规模代码迁移：把 C/C++ 代码库迁移到 Rust，规模从 re2、libgav1 等核心库的数万行，一直到 Fuchsia Zircon 内核的 80 万行以上；因系统关键性，改写需经过自动化 + 人工审计、仿真测试与复核才上生产。
libgav1 视频解码器：Agent 在已有的 Rust 移植版上，通过多轮性能分析实验替换掉 3.2 万行 SIMD 代码，产出安全 Rust 让编译器自动向量化，最终比原 Rust 版本快 2.7 倍，视频输出完全一致，性能逼近优化后的 C++。
内部使用广度：数千名 Google 员工在日常使用 Argon，覆盖专项编码、深度研究和写作质量提升。
防御性网络安全（官方重点）
Argon 可自主发现、验证并修补关键软件漏洞。
Wiz 实战案例：Wiz 已通过 Scan for Good 计划（免费保护关键公共基础设施、发现并修复高危暴露）使用 Argon。早期演示中，Argon 发现了一个暴露敏感个人信息的严重漏洞——该漏洞影响全球医院使用的医疗软件，且在此前多个前沿模型都漏掉了。
Google 内部综合漏洞基准：Argon 在覆盖 20 种编程语言的复杂代码库中发现了大量暴露面。
Wiz 内部黑盒渗透测试基准（无源码、只测真实在线系统）：Argon 在攻击面发现、漏洞识别、生成 PoC 验证证据三项上均优于 3.8 Flash Cyber。
安全护栏（官方四道防线）
1.
防滥用：拒绝网络攻击与 CBRN（化生放核）类有害请求，同时保留合法的两用科研；新增对模型**内部激活（internal activations）**的监控技术；经内外部红队用人工 + 自动化攻击组合做鲁棒性测试。
2.
防提示注入：官方称 Argon 是其迄今对间接提示注入（indirect prompt injection）最有韧性的模型，在 Gray Swan 间接提示注入（IPI）基准上领先。
3.
防越界（misalignment）：部署监控其思维链与动作的机制，必要时中止执行；对训练过程也用了类似监控并接入专门的应急响应团队。
4.
加固系统：按「Agent 控制路线图」，在高风险训练或评测前对沙箱环境做隔离与封存。

二、KOL / 评测机构真实反馈#

官方口径之外，独立评测和媒体给出的是一个更有反差的画像：知识工作和写作是真强、幻觉少，但编码「看榜很强、上手不稳」。
爱范儿：标题直接点题——「Gemini 4 正式发布，我们终于有了一个写作强于代码的前沿模型」。能力强弱大致是 知识 / 写作 > 编码 > 终端操作，适合当「严谨的知识型助手」，而非纯编码机器。
Artificial Analysis（独立评测）：
智能指数 53（high 档），与 GPT-6 Astra 基本并列、比 GPT-6.1 Sol 高约 1 分，低于 Claude Opus 5.5（57.6）和 Sonnet 5.5（56）；
幻觉率 15%，是所有智能指数 45 分以上模型中最低的——更愿意说「不知道」，不爱编；
但 AA-Omniscience 知识准确率只有 50%，说明少编 ≠ 知道得更多；
AutomationBench-AA 排 第 1（77.5%）；
跑完整套指数成本：首发价约 $1.99、标准价约 $3.98，首发期比 GPT-6 Astra（$3.26）更便宜。
Vals.ai：Vals Index 第 1（68.90%）——与官方说法一致，金融、法律等企业任务表现突出。
LMArena（真人盲测）：Text Arena 第 1（1525 分），对话与写作体验受欢迎；Code Arena WebDev 仅第 8（1679 分）——前端网页生成非其强项。
Wiz（官方披露的真实落地）：在医疗软件中发现了此前多个前沿模型都漏掉的严重漏洞，并通过 Scan for Good 免费修复关键基础设施风险——这是目前公开可见的最有分量的真实战果。
编码短板（独立测评）：在 FrontierSWE v2 和 Terminal-Bench 4.0 的独立测评中排名靠后，与官方 DeepSWE 新纪录形成明显反差。
Bloomberg 报道：有 Google 内部员工对它在真实任务中的表现持保留态度，称其「在处理某些编码任务时有困难」；社区也有「刷榜（bench-maxxed）」的质疑声。

三、核心优势#

1.
幻觉率同档最低：15%，45 分以上模型里最低，对法律、金融、研究等准确性优先的场景价值很大。
2.
单次输出 100 万 tokens：从上代 64K 提升到 100 万，长报告、长文档、大规模代码改写一次完成。
3.
知识工作 / 写作领先：LMArena Text 第 1、Vals Index 第 1、AutomationBench 第 1，官方也把创意写作列为四大能力之一。
4.
首发价很香：$2/$10 拿到指数 53，与 Sonnet 5.5、GPT-6.1 Sol 同价，智能指数与 GPT-6 Astra 持平（Astra 是 $10/$50）。
5.
缓存极便宜：缓存输入 $0.10，长文档反复问答、长会话 Agent 成本低。
6.
多模态 + 长上下文强：LVBench 长视频 91.7% 为 SOTA，GraphWalks 256K–1M 84.2%，能读图表、长视频与成套文档并据此行动。
7.
安全防护突出：Gray Swan IPI 基准领先、官方称抗提示注入最强，另有思维链越界监控与四道护栏体系。
8.
大规模代码迁移有真实案例：Rust 改写、Zircon 内核迁移、libgav1 提速 2.7 倍。

四、适合用在哪#

企业知识工作：合同审阅、法律检索、财报 / 研报分析、尽调材料整理（Vals Finance / Harvey 法律基准领先）。
长文写作与报告生成：长篇报告、白皮书、文档批量生成，一次输出即可很长。
对事实准确性要求高的场景：知识库问答、研究综述、需少编造的内容生产。
超长文档 / 长视频 / 图表理解：百万级上下文资料、会议录像、课程视频、专业图表分析。
大规模代码迁移 / 改写：跨语言迁移、批量重构（官方建议配合测试与人工复核）。
防御性安全审计：漏洞发现、验证与修补（CWE-bench v1 并列第 1，有 Wiz 医疗软件实战案例）。
需要抗提示注入的 Agent：间接提示注入韧性最强，适合处理外部不可信内容的工作流。
经验法则：把 Argon 当「严谨的知识型主力」——写作、分析、长文档、安全审计交给它；纯终端操作、前端 UI 生成交给更擅长的模型。

五、劣势与注意事项#

1.
编码表现不均：官方 DeepSWE 是新纪录，但独立测评里 FrontierSWE v2、Terminal-Bench 4.0 排名靠后，真实编码体验不稳定。
2.
前端 / UI 生成一般：LMArena WebDev 仅第 8，做 UI 建议用 Claude Sonnet 5.5。
3.
少编 ≠ 知道得多：幻觉率低，但知识准确率只有 50%，冷门事实仍需核实。
4.
首发价是限时的：首发期后涨到 $4/$20，长期预算按标准价估算。
5.
最大输出口径不一致：官方明确 100 万 tokens，vals.ai 接口页标 262,144，实际上限以开放后的官方 API 文档 / 珂艾网关为准。
6.
Google 官方尚未全面开放：目前仅限 Fairwind 计划受信防御者，之后才到付费 API 与 Google AI Ultra；但珂艾网关已上架（gemini-4-argon），可直接调用。
7.
无网络安全护栏版本的双刃剑：给受信防御者的是不带 cyber 限制的版本，能力强但只对受审核对象开放。
8.
「刷榜」质疑：有评论认为官方基准与真实体验有落差，建议上架后先小范围试用再切主力。

六、与近期新模型排位对比 / 不同推荐维度#

近期新模型智能指数排位（Artificial Analysis Intelligence Index，越高越好）#

排名模型指数发布定价（$in/$out 每百万）备注
1Claude Opus 5.557.609-22$4 / $20综合最强
2Claude Sonnet 5.55609-28$2 / $10编码 + UI 美学标杆
3Claude Fable 5.153.409-01$10 / $50知识 / 写作最强之一
4Gemini 4 Argon5309-30$2 / $10（首发）→ $4 / $20幻觉最低、知识工作强；珂艾已上架
4GPT-6 Astra52.709-03$10 / $50科研 / 电脑操作旗舰
6GPT-6.1 Sol51.8–5209-29$2 / $10最佳性价比
7Claude Opus 550.807 月$5 / $25上代 Opus
8GPT-6 Sol47.509-22$2 / $10上代 Sol
注：其他模型为 v4.3.2 max 档数据；Gemini 4 Argon 的 53 为 AA 在 high 档的测评值，与 GPT-6 Astra 基本并列，故列为并列第 4。指数高不代表所有场景都强。

不同推荐维度（Argon 上架后）#

你想解决什么首选理由
综合最强智能Claude Opus 5.5指数 57.6
编码 + UI 美学Claude Sonnet 5.5Argon WebDev 仅第 8
企业知识工作（法律 / 金融）Gemini 4 ArgonVals Index 第 1、AutomationBench 第 1
事实准确 / 低幻觉Gemini 4 Argon幻觉率 15%，同档最低
超长输出 / 长文写作Gemini 4 Argon单次输出 100 万 tokens，LMArena Text 第 1
长视频 / 图表理解Gemini 4 ArgonLVBench 91.7% SOTA
防提示注入 / 安全审计Gemini 4 ArgonGray Swan IPI 领先；有 Wiz 实战案例
最难科研 / 电脑操作GPT-6 AstraOSWorld、Terminal-Bench Science 领先
长链路 Agent / 终端（省钱）GPT-6.1 Sol终端任务比 Argon 更稳，同价
性价比GPT-6.1 Sol / Gemini 4 Argon（首发期）同为 $2/$10，Argon 首发期结束后翻倍

推荐搭配（组合推荐统一在总览页）#

单篇不再展开组合方案。多模型搭配工作流见 近期新模型总览 · 组合推荐。

七、推荐总结#

推荐给谁#

你的情况建议
企业知识工作（法律 / 金融研报 / 尽调）首选 Argon：Vals Index、AutomationBench 第 1，幻觉率同档最低
长文写作 / 白皮书 / 超长报告首选：单次输出 100 万 tokens，LMArena Text 第 1
对事实准确性要求高、怕编造首选：幻觉率 15%，同档最低
长视频 / 图表 / 百万级文档理解首选：LVBench 91.7% SOTA，百万上下文
纯编码 / 前端 UI 生成不选：交给 Claude Sonnet 5.5（WebDev 仅第 8）
最难科研 / 自主电脑操作交给 GPT-6 Astra
想省钱跑长链路 Agent / 终端选 GPT-6.1 Sol（同价更稳）

一句话建议#

把 Argon 当「严谨的知识型主力」——写作、分析、长文档、安全审计交给它；纯终端操作、前端 UI 交给更擅长的模型。

在珂艾网关怎么调#

模型 ID：gemini-4-argon（珂艾网关同名可直接调用）
计费方式：按量计费，输入 / 输出均按 tokens 计；支持 gemini 与 openai 两种端点
上下文 / 最大输出：1,000,000 tokens 上下文；最大输出以网关实时配置为准
可用分组与折算单价（每百万 tokens）：
分组输入输出缓存输入
Anti-Gemini-1$0.184$0.919$0.0092
Cli-Gemini-1$0.184$0.919$0.0092
Aistudio-Gemini-1$0.441$2.206$0.0221
Vertex-Gemini-1$0.500$2.500$0.0250
Aistudio-Gemini-2$0.662$3.309$0.0331
Aistudio-Gemini-3$1.103$5.515$0.0551
Vertex-Gemini-2$1.125$5.625$0.0563
Vertex-Gemini-3$2.250$11.250$0.1125
Aistudio-Gemini-4$2.390$11.949$0.1195
性价比提示：最低分组（Anti / Cli）输入约 $0.18、输出约 $0.92 每百万 tokens，比官方首发价（$2 / $10）低约 91%；高倍率分组（Aistudio-Gemini-4）略高于官方价。选分组即可，无需改模型 ID。
实际单价以珂艾网关价格页为准。

八、来源#

1.
Google 官方博客 — Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence（原文）：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
2.
爱范儿 — Gemini 4 正式发布，我们终于有了一个写作强于代码的前沿模型：https://mp.weixin.qq.com/s/SjRSeuvcL5lrTOkqXCer0A
3.
Vals.ai — Gemini 4 Argon 模型评测页：https://www.vals.ai/models/google_gemini-4-argon
4.
Vals Index：https://www.vals.ai/benchmarks/vals_index
5.
CWE-bench：https://cwe-bench.com/
6.
Wiz — Scan for Good：https://www.wiz.io/scan-for-good
7.
Fairwind Program：https://deepmind.google/fairwind-program/
8.
Artificial Analysis — Intelligence Index / 幻觉率 / AutomationBench-AA：https://artificialanalysis.ai/
9.
LMArena — Text Arena / WebDev 排行：https://lmarena.ai/
10.
Bloomberg — 关于 Google 内部员工对 Gemini 4 Argon 编码表现的报道（媒体转引）
说明：官方基准与内部案例均来自 Google 博客自报；独立评测与媒体观点已单独标注。价格分首发价与标准价；模型已在珂艾网关上架（模型 ID：gemini-4-argon），实际分组单价见上文，最终以珂艾网关实时页面为准。
修改于 2026-11-02 17:01:23
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