Gemini 4 Hydrogen发布：免费用户也能用

谷歌刚刚发布Gemini 4 Hydrogen（氢），这款模型强调速度与执行效率。与以往两轮高端模型更新不同，Hydrogen直接面向所有人开放：免费用户可通过Gemini App的自动模型选择调用，付费用户能手动挑选，开发者则可经Google AI Studio和Gemini API接入。

谷歌搜索同样接入了Hydrogen。按照谷歌的说法，它更能吃透复杂、零散甚至带拼写错误的问题，给出更直观的答案和更多相关网页链接。

谷歌表示，在默认High推理档位下，Hydrogen完成任务的速度是上一代Gemini 3.8 Flash的2.5倍，指令遵循能力进一步增强，编造事实的情况减少超过80%。在Artificial Analysis Intelligence Index（智能指数）榜单上，它的排名甚至压过了定位更高端的Gemini 4 Argon。

谷歌搜索产品副总裁Robby Stein把这次接入称为谷歌搜索迄今规模最大的一次模型升级。新模型已开始面向全球用户推送，覆盖AI模式支持的所有语言。

最直观的改变是，用户不必再费心琢磨搜索关键词。想法可以直接一股脑丢进搜索框——问题再长、条件再多，哪怕夹着拼写错误，Hydrogen也能更准确地判断用户到底想找什么，并据此组织回答。

搜索结果的呈现也更灵活了。谷歌称，升级后的搜索会针对问题挑选更合适的展示方式：需要对比信息时生成表格，遇到复杂的知识问题则用图片、可视化内容乃至交互工具帮用户理解。过去要打开好几个网站、反复对照才能办成的事，如今有机会在搜索页面上一次解决。

谷歌搜索还升级了Query fan-out（查询扩展）技术。碰上复杂问题，系统会同时检索多个相关方向，覆盖更广的信息来源，给出更多相关网页链接。这一点颇有意思：AI搜索此前一直挨批，说它把答案留在页面上，用户越来越没有理由点开外部网站；如今谷歌反倒强调，升级后的AI搜索能帮用户发现更多网站。

谷歌自身也扛着AI搜索的变现压力。10月28日的财报电话会议上，谷歌首席商务官Philipp Schindler承认，AI Mode的变现效率不如传统搜索，查询量快速攀升还拖累了搜索广告收入的增速。链接变多之后，网站能否重新拿回更多点击，只能等时间给出答案。

谷歌大概觉得Hydrogen（氢）这个代号已经够直白，名字里虽没有Flash，它承担的正是Gemini 4系列中高效率模型的角色。

Carbon和Argon被谷歌定位在复杂的深度推理任务上，Hydrogen更看重执行效率，编程、工具调用和多步骤任务尤其如此。

可这款主打速度与执行效率的模型，能力反而盖过了自家高端型号。第三方评测机构Artificial Analysis的Intelligence Index榜单显示，Hydrogen在High推理档位拿到51分，Xhigh档位升至54分，均高于Gemini 4 Argon的50分。

谷歌公布的官方Benchmark显示，Hydrogen在知识工作、自动化和推理三方面表现尤为抢眼。

考察AI处理复杂知识任务能力的Agents' Last Exam v1.1中，它拿下71.6%，高于Claude Sonnet 5.5的60.4%和GPT-6.1 Terra的69.8%。

模拟长期经营任务的Vending-Bench 2测试里，Hydrogen最终积累了14549美元的资金余额，同样领先另外两款模型。

编程能力上，SWE-sweep测试里Hydrogen拿到13.5%，排在前头；Terminal-Bench 4.1中却是57%，落后于Claude Sonnet 5.5的63.9%。

跑分只是一面。日常使用中，Hydrogen更听话，也更能干活。谷歌方面说，它在语气、格式和具体规则的遵守上更到位，多轮对话里能守住任务目标，来回返工的次数少了。

碰上复杂资料，Hydrogen会从上传的文件里提取信息，把表格和可视化内容整理出来，再结合Gmail、Google Drive，以及Airtable、Dropbox这些已连接的应用把活干完。

工具调用这块也有进步。按谷歌的说法，模型挑工具挑得更准；工具调用失败，或者搜索没返回结果，它也能自己调整后面的操作。

官方演示里有一段：Hydrogen借助Google Antigravity，照着一则YouTube演讲视频和一份设计模板，直接在Google Slides里生成了多页幻灯片。之后它还自己把演示文稿检查了一遍，修掉了文字重叠这类排版毛病。

另一处变化是谷歌给Google Antigravity上了新的Orchestrator（编排器）。Antigravity早先就能让多个Agent用不同模型协作，新的Orchestrator更进一步：同一个任务里，它看执行进展自动在Carbon和Hydrogen之间切换。

按谷歌描述的工作流程，Carbon先分析任务、定计划，然后交给Hydrogen改代码、更新依赖、跑测试。中途碰上新的难处，任务可以再交回Carbon分析和调整。用户全程不用手动切模型。

谷歌称内部测试中，Orchestrator的任务成功率接近单用Carbon，同时平均少花24%的额度，完成速度快了19%。

该功能目前先向Google AI Ultra用户开放，后续会支持更多模型和订阅。

价格上，Hydrogen的API每百万输入Token收1.5美元，输出Token收7.5美元，比Gemini 4 Argon眼下每百万输入2美元、输出10美元的优惠价还低。但跟上一代Flash比是涨了：Gemini 3.8 Flash输入、输出分别为0.75美元和3.75美元，正好是Hydrogen的一半。

旧版Flash的优惠价到12月31日截止，明年1月1日起会调到和Hydrogen一样的水平。

有网友直接发问：那Argon怎么办？

Hydrogen一发布，立刻有人动手测。网友@SPAC89晒出自己用Hydrogen Extra做的Three.js项目，说整个项目用了不到两个小时，其中将近80%的时间耗在渲染上，只花掉Google AI Pro订阅每周额度的5%。他对新模型挺满意，还说这是头一回觉得20美元的Pro订阅用起来几乎不限额。

用户@StatsWire拿四款Gemini模型做了同题测试：各自用Three.js做一个能实际游玩的3D马里奥游戏，且不许调用任何外部3D模型或纹理。评论区有人希望作者把各模型生成游戏的时间和成本也公布出来，作者答复下次测试会补上这些数据。

谷歌搜索接入Hydrogen的消息同样引来不少议论。有网友设想了一个场景：“2026年的开发者：AI写出了Bug，现在你把报错信息丢进Google搜索，解释这个Bug的还是同一个AI。”

不过，也有网友对谷歌的搜索业务并不看好。

这些吐槽与其说冲着Hydrogen，不如说是对谷歌眼下这批产品积攒的不满。

在谷歌DeepMind的官方发布帖下面，Hydrogen的表现还牵出了另一个疑问：Argon现在还能派上什么用场？价格更低、速度更快，部分评测里它还压过了定位更高的Argon。

速度上的提升同样有人不买账——光快又怎样？有网友算了一笔账：提速2.5倍固然是好事，可一旦答案出错，重跑任务的代价恐怕高过一次虽慢却对的回答。

另一位网友则打趣，AI如今写代码快得自己一杯咖啡没喝完就收工，但要检查这些代码，兴许得把剩下整壶都喝光。

排行榜头名向来吸睛，谁又超过了谁，大家也聊得起劲。不过真到每天用AI的时候，人们心里往往另有一套衡量标准。

网友@mattyapro的说法，就讲出了不少人的心里话：“对我来说，每天都会用到的模型，比那些登顶排行榜的模型更重要。”

日常工作能被看见，他很高兴。