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Gemini 4 Argon全球上线：百万Token仅2美元，硬刚GPT-6

资讯 腾讯网 作者：腾讯网 全文 3721 字 · 约 10 分钟读完 配图 3 张 分类GeminiOpusGPTGPT-6GoogleOpenAI

接连更新 Flash 3.5 至 3.8 系列后，迟迟未兑现旗舰 Pro 版本的谷歌，急需一款重磅产品稳住市场预期。两周前悄然开启小范围测试的Gemini 4 Argon，便承担着这一角色。 ....

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谷歌的 Flash 3.5 到 3.8 系列接连更新之后，旗舰 Pro 版本却一直没有兑现，市场预期需要一款重量级产品来稳住。两周前悄悄开始小范围测试的 Gemini 4 Argon，就是来补这个位的。Argon 这个名字指的是氩气，无色无味、性质稳定，焊接和半导体制造这些关键工艺里常用它做保护屏障。拿它命名，和谷歌眼下的处境对得上：少些噱头，靠一次扎实的发布把局面稳住。
就在刚刚，打磨了六个月、经过超过 10 万名谷歌内部用户实战检验的 Gemini 4 Argon 正式在全球上线。谷歌 AI 产品负责人 Logan Kilpatrick 在社交平台上说，这只是 Gemini 4 时代的开头，新模型从一开始就是为了帮人们去啃那些以前不敢想的硬骨头。

被催了半年的谷歌，把新旗舰端上来了

定位上，Gemini 4 Argon 把重心全压在复杂、多步骤的真实世界深度任务上，编程、金融、法律、网络安全、前沿科学都涵盖在内。衡量关键经济领域表现的 Vals Index 榜单里，Argon 直接排到了第一。Artificial Analysis 智能指数榜单中，Argon（High）拿到 53 分，和 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra 的 Max 档打平。Agent Arena 总榜上，Argon（High）排在第五，位置在 GPT-6 Astra（Max）之后、Claude Sonnet 5.5（Max）之前。
高强度长程任务要撑得住，谷歌这次在 API 里给出的统一输入输出 Token 上限达到 100 万，还配套上线了新的续写协议。算力消耗预期本来不低，但 Argon 首发优惠期的定价相当激进：每百万输入 Token 只要 2 美元，每百万输出 Token 为 10 美元，缓存输入的折扣更是给到 95%。
开发者现在可以通过 AI Studio、Android Studio 以及 Gemini API 接入这个模型。Google AI Pro 与 Ultra 订阅用户则能在 Gemini 应用、搜索 AI 模式以及智能体开发平台 Google Antigravity 里直接使用。
推向市场之前，谷歌内部工程团队已经把 Argon 当成主力生产力工具在用。过去几周，靠着 Antigravity 平台上的 Argon 模型，谷歌工程师的智能体代码提交量涨了 35% 以上，代码回滚率下降了近三分之一。
代码与模型优化方面，Argon 的自主性很高。它帮 Chrome 团队在几周内重构了 4000 万行代码库中的 600 万行遗留代码，一类浏览器崩溃问题被彻底消除。只拿到简短目标和规则的情况下，它夜间自主优化了谷歌智能体框架 ADK，把长会话内存准备时间缩短 40%；还在几天内让开源模型 Gemma 4 E2B 的端到端推理速度提升 2.85 倍，质量损失为零。
这种长程推理能力很快延伸到商业、科研与物理世界。早期评测中，德勤测出它的长周期跨工具任务完成率达到 100%，Kepler 发现它生成的多年期财报与人类分析师模型吻合度超过 99%，法律科技公司 MinutaIA 甚至用它找出了人类专家漏掉的案情细节。
科研上，量子化学计算与量子纠错解码被大幅加速，五种新型酶设计在几小时内完成，核聚变「格拉德猜想」的新反例也有它协助找出的份。
具身智能测试里，它只看了人类玩沙包的视频，几小时内就自主算出关节轨迹并写出仿真代码，直接部署到 Apollo 人形机器人上，真机连中七投。谷歌同时宣布，向全球万名科学家免费开放半年 Antigravity 最高使用权限。
能力扩张的同时，谷歌给它配了最严密的安全栈。推理步骤实时监测器引入后，模型在编程测试中走未授权捷径的比例降到 2%，间接提示词注入攻击成功率被压到 0.7%。

顶级 AI 多一个选择，用户就少一分将就

模型权限全面放开后，全球开发者与科技博主第一时间涌进平台实测，3D 空间构建、物理仿真与运行效率成了首批焦点。官方演示里，Argon 能用纯 Python 从零写 3D 光追引擎，也能把办公桌照片变成微缩赛车游戏。这种空间推理与编码能力，在网友实测中得到了直观印证。
博主 Bhavy 称它是一头猛兽，展示了一个没有外部 3D 资产和游戏引擎、纯靠数学代码在单浏览器文件中搭出的阳光书房，光影反射与窗外山脉细节都很逼真。
四方盲测的主题是「3D 鲸鱼跃出水面」，Argon 的照片级真实感压过了 Kimi K3、GPT-6 Astra 与 Claude Opus 5.5。
交互生成这一侧同样出彩。用户 Ashutosh 只给了几次提示词，就搭出一个带逼真水纹、还有物理操控感的海岛帆船游戏；开发者 Adit_Yah 测的微缩海岛树脂块，13 分钟、2% 周配额就做完了，焦散、波浪、果冻物理效果俱全，界面还能调节。
到了复杂综合任务的拆解环节，投资人 Justine Moore 没给任何图文数据，直接让 Argon 做一个互动式苹果电脑博物馆。模型自己从档案里抓 Mac 照片，自己写工具清图，又拉来横跨 50 年的硬件规格数据，最后交出一个 UI 随年代滑动自动变形的 3D 封面流网页。
我们也没等，第一时间上手实测了 Argon 的复杂代码构建和中文创意写作。
代码测试的题目是：用 Three.js 和 TypeScript 做一个东方纸本风古代战场「无双式」动作游戏原型，要有逻辑分层、连招判定和完整 HUD。产出的项目完成度很高，实战画面和交互效果都挺能打。
中文写作那边，测的是暴雨前菜市场的感官氛围、还有书店橘猫的视角。新模型延续了前代 Flash 系列一贯的稳定水准，文风还进步了一截——过去爱堆宏大词汇的毛病收了不少。
跟其他前沿大模型正面碰一碰，Argon 的速度和价格优势就更藏不住了。AIHubmix 团队走 API，用完全相同的提示词，让 Gemini 4 Argon 和 GPT-6 Astra 各生成一张像素风古建筑夜景。GPT-6 Astra 花了 25 分钟、11 美元；Argon 3 分钟搞定，只掏 0.50 美元，画面的色彩层次和光影细节一点不输。
对上 Claude Opus 5.5，Argon 的性价比同样突出。博主 Rubens Soto 让两个模型做同一件事——用电影级 3D 动画讲清特斯拉式电动机的原理，Argon 单次生成 3.83 美元，Opus 5.5 要 16.36 美元。另一位测评者 Pranav Reddy 拿 Three.js 测 3D 人形机器人的格斗与动作仿真，看生成的交互界面完整度和关节动作流畅度，Argon 在好几个关键指标上都超过了 Opus 5.5。
当然，刚上线的 Argon 不是每个场景都无懈可击。测试机构 AI/ML API 做「哥斯拉大战金刚」的 3D 场景生成对比时提到，Argon 的调用成本 4.22 美元，比 GPT-6 Astra 的 23.82 美元低得多，可碰上特定复杂生物模型，画质和形态还原上还有明显的提升余地。
从官方放出的硬核工程数据，到全网铺开的真实测评，能看出谷歌在 Gemini 4 世代的打法变了。它不再死磕单纯的聊天对话技巧，而是把推理成本压下去、把上下文窗口拉长、把代码和空间物理推理做强，让大模型真正进到工业级代码库、科学实验室和生产管线里。
眼下 Claude 封号严重、ChatGPT 频繁降智流口水，能力全面、API 价格又亲民的 Gemini 4 Argon 算是场及时雨，日常生产力工具的焦虑被缓解了不少，也实打实给友商上了强度。只是高强度推理带来的算力消耗摆在那儿，谷歌这个「地主家」似乎也没太多余粮。
图｜🔗 https://support.google.com/gemini/answer/17004136
按官方最新生效的访问规则，未付费用户现在默认由系统自动分配模型，绝大多数请求落到最轻量的 Flash-Lite 上，一旦关掉自动选择，就只能固定用 Flash-Lite。Gemini 应用这边也全面换成动态算力限额，每 5 小时刷新一次，并跟每周上限挂钩；调高思考等级、用 Deep Research 或者调用旗舰模型，都会加快额度消耗。想痛快体验满血版，终究绕不开按阶梯付费那道门槛。
不管怎么说，Gemini 4 Argon 这次上线，总算让谷歌在顶级模型的牌局里重新立住了一道扎实的防线——就像氩气在工业制造里承担的那种角色一样。
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