Gemini 4 时代，正式开启！

10 月 13 日，Google 宣布 Gemini 4 Argon 正式向全球开发者、企业和符合订阅条件的个人用户开放。距离 9 月底首次公布，Argon 终于进入了更多人可以直接使用的产品：Gemini API、Gemini App、搜索 AI Mode，以及 Google Antigravity 等开发工具。

Google 内部团队、各企业以及研究界已经开始使用 Argon，在多个领域取得了重大突破：

• 解决大型代码库重构和优化等重大工程问题

• 优化法律、金融和科学等跨领域的业务工作流

• 发现并修复关键的网络安全漏洞

• 推动量子计算、核聚变和生命科学领域的创新突破

  
  

Google 也将 Argon 用在了自己的产品和科研项目里，公开了部分已经合入开源代码库的修改。例如Argon 在一个约 20 万行代码的项目里连续工作了 11 小时；根据办公桌照片做出了可以玩的赛车游戏；观看人类投掷沙包的视频后，参与构建仿真与控制代码，让机器人在实地试验中连续命中 7 次等等。

这一次，Argon 正面对上 GPT-6 Astra 和 Fable 5.1，重回全球第一梯队。官方公布的 19 项基准测试中，最高思考档的 Gemini 4 Argon 在 13 项中独占第一，另有 1 项并列第一。

Google 表示，过去几周，Antigravity 中的 Argon 帮助内部团队将智能体代码提交量增加了 35% 以上，代码回滚减少近三分之一。Chrome 是其中一个规模较大的应用案例。

Chromium 约有 4000 万行代码，团队需要从一个约 600 万行的历史目录中拆出核心网页处理逻辑。Argon 协助推进跨越数百个文件的架构重构，将原本需要数月的工作缩短到数周。按照 Google 的说明，这项改造将支持网页在标签页、侧边栏和悬浮窗口之间移动时保持加载状态，并消除一类浏览器崩溃问题。

开源智能体框架 ADK 的案例则给出了更完整的过程。项目包含约 20.5 万行 Python 代码、近 800 个源文件。工程师提供维护规则和优化目标后，Argon 在第二轮实验中无人值守运行了 11 小时，完成 16,892 项单元测试，提交了涉及 32 个文件的 6 项优化提案。

维护者最终保留了其中 2 项，并结合第一轮成果合入代码库。上线后的改动让长会话中的内存会话准备耗时减少约 40%，包冷导入耗时减少 21%。这些数字对应框架自身的开销，尤其适合观察长会话、多次工具调用中反复累积的耗时。

Argon 的空间理解和可视化编程，有了更直观的呈现。

一个案例是用 Blender 制作寺庙建筑群。Argon 在 Antigravity 中调用多个智能体检查画面，再根据反馈修改建筑、植被和光照。最终交付的场景包含多座建筑，也保留了屋檐、庭院等细节。

另一个案例从办公桌照片开始。Argon 通过 Blender MCP 建立桌面物体、房间和赛道，检查碰撞关系；Nano Banana 提供纹理，Gemini Omni Flash 提供赛车引擎音效，最后由 Three.js 接入物理模拟、着色器与交互。照片里的桌面成了一条可以驾驶小车穿行的赛道。建模、纹理、声音与交互由不同工具配合完成。

这些案例展示了 Argon 在创作流程中的分工：读懂参考图、编写程序、调用工具，并检查生成结果。制作可交互的商品展示、游戏原型或空间讲解时，画面之外的模型结构和操作逻辑也能在同一任务里继续完成。

Argon 把一个文件夹中散乱的项目资料整理成客户提案演示稿，再衔接邮件与后续请求的定时处理流程。资料整理可以沿用自定义 Skill 中的要求，让不同项目使用同一套交付规范。

另一项演示处理的是约 50GB 的考古资料，包括机载激光雷达扫描、GIS 房间矢量、CAD 图纸和历史档案。Argon 综合这些资料，重建了查科峡谷遗址的三维模型，让分散记录可以在可探索的场景中查看。这是整个工具流程处理的数据规模，不代表把 50GB 原始文件一次装入模型上下文。

Google 还披露，Isomorphic Labs 使用 Argon 阅读复杂 PDF 和专利、提取药物研发所需信息，将通常需要数周的资料工作缩短到数小时。这里节省的是检索和整理研究信息的时间，后续实验仍由研究团队推进。

在具身推理问答测试 ERQA 中，Argon 得分 87%，高于同图列出的 Claude Opus 5.5 的 82.3%、GPT-6 Astra 的 81.0% 和 Claude Fable 5.1 的 74.0%。这项测试考察模型对三维环境中物理与空间问题的理解，采用不调用工具的设置。

Google 用投沙包任务展示了这项能力如何进入机器人开发。Argon 观看人类示范视频后，分析场地坐标和全身关节运动，编写仿真代码，再将相关控制方案迁移到 Apptronik 的 Apollo 人形机器人。官方披露，机器人在真实场地的试验中连续命中 7 次。

这一流程被称为 Video-to-Sim-to-Real，即从视频建立仿真，再迁移到实机。Google 表示，其中原本需要数周的人工仿真建模可以压缩到几小时。它减少了为新动作手动搭环境、编写模拟程序的准备工作，让开发者能够更快进入动作验证阶段。

防御滥用与越狱： Google 为 Argon 部署了多层防护机制。官方测试显示，外部生物安全红队成功诱导执行的子任务比例不到 1%，危险请求对抗测试中的违规率较此前模型降低约一半。

智能体对齐与监控： Google 训练 Argon 遵守权限边界、如实报告失败，并在不可逆操作前等待人工确认。相关编程测试中，模型尝试走捷径的比例降至 2%；实时监控器则负责识别并拦截非预期操作。

抗提示词注入： Argon 加强了对网页、邮件和代码中隐藏恶意指令的防御。在 Gray Swan 基准测试中，经过 15 次自适应攻击尝试，攻击成功率仅为 0.7%。

Argon 正式版采用 1,048,576 Token 的统一输入输出额度。输入资料、思考过程、工具调用和最终回答共享这一空间。对于需要深入推导或生成大量代码的任务，Argon 可以通过续接协议继续生成，让一个推理过程跨越单次请求的长度限制。

这给困难的数学证明、科研分析和复杂代码问题留出了更多尝试空间。模型可以继续检查推导、比较方案，把后续步骤做下去。接入方使用支持该协议的 SDK，可以自动处理分段续接。

它与 ADK 案例中的 11 小时运行属于不同层面：百万 Token 描述模型可用的输入输出空间；持续数小时的工作，则由 Antigravity 等工具组织多轮调用、保存目标并推进任务。

按照 10 月 13 日的发布安排，Google AI Pro 和 Ultra 用户可以在 Gemini App、搜索 AI Mode 中使用 Argon；Ultra 用户还可以在 Antigravity 和 AI Studio 中体验。开发者可通过 Gemini API 付费层调用，模型 ID 为 gemini-4-argon，也可在 AI Studio 和 Android Studio 中接入。企业入口包括 Gemini for business、API 和 Antigravity。

标准 API 的首发优惠截至 2026 年 11 月 30 日，12 月 1 日起调整：

以 10 万输入 Token、1 万输出 Token 为例，按标准 API 首发单价计算，模型费用为 0.30 美元；优惠结束后为 0.60 美元。不要求实时返回的任务，还可以选择 Batch 或 Flex，其公布的输入、输出单价为标准档的一半。Gemini API 免费层不提供 Argon，订阅产品的使用权限与 API 计费需分别查看，可详见Gemini API 官方价格页。

作为 Google Cloud 菁英合作伙伴，觅跃科技Meet Experience 为企业提供 Gemini 系列模型 API 的咨询、开通与接入支持，帮助团队更便捷地使用最新 Gemini 4 系列模型 、Gemini Omni等前沿模型能力，更快完成从模型了解、测试体验到 API 使用的第一步。

同时，Meet Experience 自研 Aideaon Growth Agent Workspace 率先接入 Google 最新模型，实现 Agent 从目标拆解到内容生成的全链路闭环。通过平台，你可直接进行 Agent 场景实测，快速锁定最新 Gemini 模型在跨境营销与智能体工作流中的最佳落地点。

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