谷歌 Gemini 4 Argon 全球上线：定价仅竞品五分之一，独立榜还没登顶？

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本周二，谷歌正式发布新一代前沿模型Gemini 4 Argon——这是自 Gemini 3 之后，谷歌时隔近一年再度亮出的旗舰[1]。

模型当日全球可用：开发者经 AI Studio 与 Gemini 平台 API 调用，AI Ultra 订阅者可在Antigravity（谷歌面向智能体开发的编程平台）中使用[1]。

Ultra 与 Pro 订阅者还能在 Gemini 应用和搜索 AI 模式里直接体验；Argon 同日面向软件工程、企业知识工作与网络安全防御的复杂工作流开放[1][2]。

官方把定位写成一句话[1]：

「Argon excels at deep work in complex, real-world tasks across domains including coding, finance, legal, cybersecurity, and science.」[1]

——Argon 擅长的是深度工作：编码、金融、法律、网络安全、科学这些真实世界的复杂任务。

①

价格是这次发布最锋利的武器。推广期内每百万输入 token2 美元、输出10 美元，缓存输入按5%计价[1]。

作为对照，GPT-6 Astra 与 Claude Fable 5.1 的输入价都是10 美元——Argon 只收五分之一[3]。

图来源：谷歌开发者博客[2]

便宜不是没有代价。价格表显示推广期结束后 Argon 将价格翻倍，本轮优惠持续到 11 月底[3][5]。

规格上，Argon 通过 API 提供1M token的统一输入输出上限，官方称之为行业领先[1]。

②

谷歌用一批内部工程数据佐证实力，但注意——这些都是自报数字[1]。

Antigravity 里，工程师团队的智能体代码提交量增加超35%，回滚减少近三分之一[1]。

最夸张的案例在Chromium（谷歌浏览器 Chrome 的开源底层项目）：Argon 帮团队把核心网页处理从 4000 万行代码库中约 600 万行的遗留目录里剥离，跨数百个文件完成架构重构——数月的活，几周干完[1]。

图：Artificial Analysis Intelligence Index 横向柱状图，标注 Gemini 4 Argon 与各竞品的分数排位（来源：The Decoder[4]）

开源侧同样有产出：Gemma 4 E2B 在 A100 上经 vLLM 推理提速2.85 倍，从约 37900 冲到 108000 token/秒以上，且 token 输出完全一致[1][4]。

Argon 虽登顶 Vals Index，但在独立综合榜上仍落后Claude Opus 5.5；比 Meta 前一天发布的 Muse Wonder Full 也晚了半拍[3]。

更尴尬的是分层：免费用户和 Plus 订阅者在新分级下只能用较弱的 Flash 系模型[3]。

③

安全是官方着墨最重的部分，数字相当具体[1]：

外部 bio 红队测试中，能被解锁的危险子任务不到1%；对抗集上违规率较前代近减半[1]。

智能体未经授权走捷径的尝试降到2%，为谷歌历代最佳；间接提示注入基准 Gray Swan 上，15 次自适应攻击只成功0.7%[1]。

参照系补充如下：此前测试中 GPT-6 Astra 的攻击成功率是 8.5%、Claude Opus 5 是 4.8%——不过是否同一套测试集并未说明[3]。

生态动作同步展开：Fairwind（谷歌向网络安全防御者提供无护栏版本模型的计划）向数百名新伙伴开放；1 万名科学家可免费使用 Antigravity 最高用量档 6 个月[1]。

Deloitte 的早期评价也被官方收录[1]：

「for long-running tasks across these workflows, it completed successfully 100% of the time in our evals, maintaining context and running through multiple tools across impressive spans.」[1]

——在这些工作流的长时任务中，它在我们的评测里百分之百成功完成，能在很长的任务跨度上保持上下文、并连贯调用多个工具。

背景同样值得玩味：谷歌 9 月刚刚砍掉了原定年中发布的 Gemini 3.5 Pro，DeepMind 也在 CEO Hassabis 卸任后经历重组[5]。

一场时隔近一年的回归，用五分之一的价格开场。你会为 Argon 迁移工作流吗？评论区见。

参考来源：

[1] Gemini 4 Argon: built to solve your hardest problems — Google Official Bloghttps://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/

[2] Gemini 4 Argon is now available for developers — Google Developer Bloghttps://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-gemini-4-argon/

[3] Gemini 4 Argon is now available worldwide as Google's most capable frontier model — The Decoderhttps://the-decoder.com/gemini-4-argon-is-now-available-worldwide-as-googles-most-capable-frontier-model

[4] Google Gemini 4 Argon closes the gap with OpenAI and Anthropic, but doesn't take a clear lead — The Decoderhttps://the-decoder.com/google-gemini-4-argon-closes-the-gap-with-openai-and-anthropic-but-doesnt-take-a-clear-lead

[5] Google launches flagship AI model Gemini 4 Argon for developers, businesses — CNA/Reutershttps://www.channelnewsasia.com/business/google-launches-flagship-ai-model-gemini-4-argon-developers-businesses-6456726

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