时隔7个月，谷歌终于更新了Flash模型之外的大模型，重新加入最前沿大模型的竞争。
北京时间10月14日，谷歌正式发布Gemini 4 Argon，这一模型主打复杂、多步骤的现实任务，覆盖软件工程、金融、法律、网络安全和科学研究等领域。与主要负责对话和内容生成的模型相比，Argon更强调多步骤推理与任务执行，希望直接进入专业工作流，完成代码重构、业务分析、漏洞修复，甚至辅助科研实验设计。
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但这次发布备受关注的是开放方式，新模型不免费，仅对Gemini App中的Pro和Ultra订阅用户，以及开发平台Antigravity中的Ultra订阅用户开放，此外，开发者也可以通过付费版Gemini API及Google AI Studio使用该模型。
这引起了一些个人开发者的不满，因为要想在开发环境中直接调用Argon，门槛推高至100美元的Ultra订阅，而以往的旗舰模型只需约20美元的Pro会员。
在众多质疑声中，谷歌AI Studio产品负责人Logan Kilpatrick站出来回应表示，Argon是典型的“大模型”，所以谷歌“在广泛提供它的能力上受到限制”，但他提到内部正在开发Gemini 4新的版本，将对数十亿人开放使用。
“这只是 Gemini 4时代的开始。”Kilpatrick称，未来Gemini的迭代速度也会很快。
从智能排名来看，根据Artificial Analysis测试，Argon目前在榜单第6位，在智能指数得分上与GPT-6 Astra和Claude Fable 5.1同样，都是53分。
谷歌在发布的同时公布了临时五折的优惠价，因此在性价比上相对同智能模型来说更为突出，据Artificial Analysis测算，Argon目前的每任务成本为1.99美元，与 GPT-6 Astra相比，智能水平相当的情况下成本降低约40%。
目前Argon优惠定价为每百万输入/输出token 2美元/10 美元，在11月 30 日后价格将恢复至4美元/20美元。
在具体能力上，据测算，Argon在智能体能力上有了大幅提升，在几个基准测试中表现出显著改进。此外，Artificial Analysis表示，谷歌在幻觉控制上有优势。在关注知识可靠性和幻觉控制能力的指标上，Argon测出来的幻觉率为15%，至少是前十名的模型中最低的。
谷歌在官方博客中则重点强调了编程能力。谷歌称，在内部使用中，Argon帮助工程团队完成的智能体代码提交量增超35%，同时将代码回滚次数减少近三分之一。
官方博客还一一介绍了Argon在法律、金融、医疗等领域的应用，以及辅助科研、空间推理和机器人开发的案例。
在量子计算领域，谷歌称，Argon帮助研究人员优化量子纠错解码器，将推理吞吐量提升至原来的近两倍，以适应量子硬件对实时处理的要求。
Argon也可以帮助训练具身智能机器人。谷歌称，该模型在具身推理基准测试中取得87%的成绩，测试重点是模型理解并解决三维环境中的物理和空间问题。
在一项内部演示中，Argon观看人类进行玉米投掷游戏的视频，随后推断环境中的空间坐标、计算全身关节运动，并自主编写仿真代码。当这套方案被迁移至人形机器人后，机器人在真实场景测试中连续七次投中目标。这一思路是将普通视频转化为机器人可以学习的仿真环境，减少人工建模的时间成本。
与这一能力有关联的是，Argon实现复杂3D 可视化的能力也有提升，这是目前开发者测试中反馈较好的方向。
配资炒股有开发者用相同的提示在最高推理水平下测试了两个模型：Claude opus 5.5 和Gemini 4 Argon，结果几乎相同，但opus 5.5花费了8.2美元，而Argon花费为1.2美元，以更低的成本接近了opus 5.5 的水平。
但也有用户称，3D生成效果好是好，但Argon模型的消耗速度太快了，“体感是3.8 Flash模型的十倍”，这也会进一步推高模型在实际任务的成本。目前来看，开发者对Argon的反馈呈现出两面性，大部分认可Argon的能力，但负面反馈集中在使用成本和较高的订阅门槛上。
回顾9月至今，海外头部模型几乎都迭代了一遍，GPT-6 Astra、Grok 4.7、Claude Opus 5.5等模型相继登场，谷歌此次推出Gemini 4 Argon，进一步加剧了前沿模型之间的竞争。
从智能排位来看，谷歌暂列模型厂商第四位，领先于Grok。不过，头部模型之间的差距正在变得更加复杂，榜单无法完整反映模型在真实业务中的稳定性、响应速度和单位任务成本。
对于开发者和企业而言，选择模型也不是看排行榜，而是关注模型能否融入现有工作流涛航资本，带来的效率提升能否覆盖使用成本。谁会被市场选择，还需等待模型发布后较长一段时间的验证，以及更直接的厂商财报数据印证。
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