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刚刚，Gemini4 全球上线！

AI有道

2026-10-14

转自 | 新智元

Gemini 4时代正式开启

新一代旗舰Gemini 4 Argon全球首发。Pro用户可在Gemini应用和搜索AI模式中体验，开发者可通过付费API在AI Studio、Android Studio调用；Ultra用户除拥有Pro体验外，还能在AI Studio和Antigravity中深度使用。

Gemini 4 Argon将图像、视频和语言理解与推理、代码执行深度融合。AI在理解任务后，能主动调用工具、执行代码以推进任务进程。

性能对标全球第一梯队

在官方公开的19项基准对比中，最高思考档的Gemini 4 Argon拿下13项单独最高及1项并列最高，实力直接对标GPT-6 Astra和Fable 5.1，重回全球第一梯队。

第三方Artificial Analysis智力指数显示，Argon（high）得分为53分，与GPT-6 Astra（max）持平，高于GPT-6.1 Sol（max）1分。

核心亮点：从工程重构到科学突破

除了基准测试，谷歌展示了Argon在解决真实工程、科学和机器人难题上的成果。Google内部超过10万名员工已参与实战测试。

高效工程交付：Argon无人值守运行11小时，跑完16892项单元测试；Chrome架构重构周期从数月压缩至数周。
AI加速AI：在指定推理配置下，Gemma 4 E2B提速2.85倍，输出token保持一致。
虚实结合：机器人连续投中7次沙包；AI辅助设计的5种新酶全部通过实验室催化活性验证。
百万Token窗口与优惠价格：输入、思考与输出共用百万窗口。截至11月30日，每百万输入/输出token价格分别为2美元和10美元（此后恢复为4美元和20美元）。

代码生成3D世界：从寺庙到赛车场

「代码写完，直接生成可运行的3D世界」是Argon的吸睛能力。在Antigravity中，Argon通过Blender建模、多Agent反复检查与修改，成功搭建出包含飞檐、斗拱及光影细节的中国风寺庙建筑群。

此外，Argon能将办公桌照片转化为微型赛车场：利用Blender搭建场景并检查碰撞，Nano Banana补充纹理，Three.js接入物理模拟，最终实现小车在桌面障碍物间真实运行。

更硬核的是，Argon无需现成3D引擎，仅用Python和NumPy编写光线追踪程序，从零渲染出图书馆场景，并配套生成视频工具和混音器。在巫师国际象棋项目中，Argon完成棋子骨骼绑定、动作贴图及网页交互开发，生成可直接玩的3D棋局。

机器人控制：从视频模仿到真机实操

谷歌让Argon观看人类投沙包视频，随后在仿真世界练习并迁移至Apollo真机。通过观察落点并微调释放位置，机器人最终连续投中7次。这一过程将原本需数周的人工仿真建模压缩至几小时。

重构Chrome与优化开源框架

面对Chromium约4000万行代码，Argon协助团队并行推进多组修改，将横跨数百个文件的架构重构周期从数月压至数周，实现了网页在标签页、侧边栏间移动无须重新加载，并消除了一类浏览器崩溃问题。

在开源Agent框架ADK优化中，Argon无人值守运行11小时，处理约20.5万行Python代码，跑完16892项单元测试，提交了涉及32个文件、6项优化的合并请求。最终长会话内存准备耗时减少约40%，冷导入耗时减少21%。

得益于约100万token的统一工作空间，Argon能支撑此类长任务。在Google内部，Argon的使用使Agent代码提交量增加超35%，代码回滚减少近三分之一。

科学前沿：核聚变猜想与新酶设计

在核聚变领域，谷歌团队与马里兰大学教授合作，借助Argon去除了原有解中的「仿星器对称性」限制，找出了更广一类的精确平衡解，为检查模拟程序准确性提供了「标准答案」。

在生物制药方面，谷歌科学家与Argon共同设计了5种新酶，用于切开特定化学键。设计环节从几个月压缩至几小时，且5种候选酶均通过实验室催化活性验证。

此外，Argon还优化了内部AlphaQubit纠错解码器，使数据处理速度接近翻倍；写出了通过Lean形式化验证的量子子程序，时空开销降至已有方案的1/100以下；并在罕见病研究中帮助发现了一例被漏检多年的染色体重排。

全网实测：3D生成与创意互动

全球上线后，网友实测显示Argon在3D物理测试和代码生成方面表现优异。BridgeMind测试中，Argon解决熔岩灯题耗时不到2分钟，花费0.18美元，远优于竞品。

开发者演示了Argon搭建3D版鲁布·戈德堡装置，跑通复杂物理因果推理。网友仅用两次指令、约9分钟便生成了纯代码编写的Three.js版宫古岛海景，以及SVG绘制的初音未来动画。

结语：谷歌全面反攻AI竞赛

此次发布标志着谷歌将二十多年的工程积累推向AI竞赛最前线。从Chrome代码库到DeepMind科学难题，Argon在真实任务中接受检验并将改进反哺产品。AI已开始为研发抢时间，争夺软件编写速度、想法验证效率及下一代工具的定义权。对谷歌而言，这是一场必须押上家底的战役，旨在通过模型、工具与产品的全面整合，重新确立其定义未来的地位。

参考资料：

https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/

https://x.com/Google/status/2110041297360699856?s=20

https://x.com/GoogleDeepMind/status/2110039274922131792?s=20

编辑：桃子摩西

【声明】内容源于网络

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