谷歌 CEO Sundar Pichai 正式官宣 Gemini 4 系列，首发型号为 Gemini 4 Argon。此次发布标志着谷歌在人工智能领域的又一重大突破，其性能与定价策略对 OpenAI 和 Anthropic 构成了强力挑战。
Gemini 4 Argon：内部代号实锤，性能全面领先
此前业内猜测的 Gemini 4 Pro 内部代号“Argon”（氩，一种惰性气体）得到官方证实。从基准测试数据来看，Gemini 4 Argon 的表现极为强劲，多项指标位居行业第一。
在编程基准测试 DeepSWE v1.1 中，Gemini 4 Argon 得分 77.9%，超越 OpenAI 的 GPT-6 Astra（74.1%）以及 Anthropic 的 Claude Opus 5.5（74.2%）和 Claude Fable 5.1（67.4%）。
在综合经济影响力基准 Vals Index（68.9%）和长视频理解 LVBench（91.7%）中，该模型同样斩获第一。尤其在法律测试 Harvey's Legal Agent Benchmark 中，其得分高达 19.6%，远超第二名 Claude Fable 5.1 的 6.7%，展现出碾压级的优势。
当然，在部分编程测试如 FrontierSWE v2 中，Gemini 4 Argon（55.0%）略逊于 GPT-6 Astra（65.5%），但整体实力依然处于第一梯队。
极致性价比：顶级模型对标中杯价格
Gemini 4 Argon 最引人注目的亮点在于其极具竞争力的定价策略。作为与 Astra、Fable 同级别的旗舰模型，其定价却与中杯模型 Sol、Sonnet 持平：
- 输入价格：2 美元/百万 tokens
- 输出价格：10 美元/百万 tokens
相比之下，GPT-6 Astra 的输入价格为 10 美元，输出价格为 50 美元。这意味着 Gemini 4 Argon 的成本仅为竞品的 20%，便宜了 80%。此外，其缓存输入价格低至每百万 tokens 0.1 美元，仅为正常输入价格的 5%。
技术突破：百万级输出 Token 上限
Gemini 4 Argon 将输出 Token 上限提升至 100 万，刷新业界纪录。需要注意的是，这是指单次输出的长度，而非上下文窗口大小。相较于上一代 Gemini 3.1 Pro 的 6.4 万输出上限，这一提升接近 16 倍。
超长输出能力使得模型能够在单轮对话中持续推理，无需拆分任务即可解决复杂问题，极大提升了工作效率和体验。
内部应用成效显著
目前，谷歌内部已大规模部署 Gemini 4 Argon，并在多个关键领域取得显著成果：
- 量子计算：团队利用该模型在几分钟内将基线性能提升 40%。
- 基础设施优化：智能体自主分析全球数据中心性能数据，识别并实施内存优化方案，成功释放 300 TiB 内存。
- 代码迁移：正在将 Fuchsia 操作系统内核超过 80 万行的 C/C++ 代码迁移至 Rust，并为开源视频解码器 libgav1 替换了 3.2 万行 SIMD 代码。生成的 Rust 版本性能比前代移植版提升 2.7 倍。
结语：暂未向公众开放
尽管 Gemini 4 Argon 性能卓越且价格诱人，但目前该模型主要服务于谷歌内部及特定合作伙伴，普通用户暂时无法使用。具体对外开放时间表尚未公布，值得关注后续动态。