- Google DeepMind 于 2026 年 10 月 13 日发布了 Gemini 4 Argon。
- 该模型在金融、编程、法律和税务基准测试中位居 Vals Index 榜首。
- 首发定价为每百万输入 Token 2 美元,每百万输出 Token 10 美元。
- 开发者和订阅用户可通过 Google AI Studio、Antigravity 和 Gemini 应用进行访问。
本文内容
什么是 Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon 是 Google DeepMind 开发的前沿 AI 模型,专为技术与分析领域的深度、多步骤工作而设计。Google 于 2026 年 10 月 13 日在全球发布该模型,以协助开发者、科学家、企业及广大消费者。
- 开发者
- Google DeepMind
- 发布日期
- 2026 年 10 月 13 日
- 顶级基准排名
- Vals Index 第 1 名
- 输入 Token 价格
- 每百万 Token 2 美元
- 输出 Token 价格
- 每百万 Token 10 美元
- 缓存输入折扣
- 立减 95%
该模型在 Vals Index 上排名第一,该基准用于评估模型在金融、编程、法律和税务等关键经济领域的表现。Google 设计 Argon 旨在提供精准的回答,相比早期的 Gemini 版本减少了含糊其辞和陈词滥调。
Gemini 4 Argon 费用是多少?
Gemini 4 Argon 面向开发者的 API 首发定价为每百万输入 Token 2 美元,每百万输出 Token 10 美元。使用上下文缓存(context caching)的开发者可享受缓存输入 Token 95% 的折扣。
订阅计划中也包含访问权限。Google AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 中进行访问;而 Google AI Ultra 和 Google AI Pro 订阅者均可在 Gemini 应用以及搜索的 AI Mode 中使用该模型。
Gemini 4 Argon 能做什么?
Gemini 4 Argon 可处理复杂的软件重构、科学软件包优化以及程序化 3D 图形生成。Google 报告称,内部工程团队由智能体提交的代码量增加了 35% 以上,并将代码回滚减少了近三分之一。
在浏览器开发方面,Argon 在数周内梳理了 Chromium 4000 万行代码库中、分布在数百个文件内的约 600 万行遗留文件夹。它还在一夜之间优化了 Google 的 Agent Development Kit,将任务准备时间缩短了 40%,并将冷启动导入速度提升了 21%。
在可视化编程方面,Argon 支持空间推理、Blender MCP 脚本编写以及 Three.js 渲染。演示案例包括自主雕刻的宝塔寺庙建筑群、交互式桌面赛车游戏以及纯 Python 3D 光线追踪引擎。
如何访问和使用 Gemini 4 Argon
用户可以通过开发者平台、订阅用户工具或 Google 消费级界面访问 Gemini 4 Argon。具体平台的选择取决于您是编写自定义软件还是使用预构建的界面。
- 后端企业集成可通过 Google AI Studio 或 Gemini 平台的 API 进行访问。
- 持有 Google AI Ultra 订阅的用户可在 Google Antigravity 中运行自主编程任务。
- 拥有 Google AI Pro 或 Ultra 计划的用户可在 Gemini 应用中通过标准对话提示进行交互。
- 在 Google 搜索中使用 AI Mode 直接查询复杂主题。
在 Google Antigravity 中,您可以使用像 /goal 这样的斜杠命令,结合 .agents/skills 等规则手册来引导 Gemini 4 Argon,从而自主执行多智能体审查循环。
谁适合使用 Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon 适合管理复杂、多步骤技术工作流的开发者、科学家和分析师。它还支持大型多模态综合任务,例如根据 50 GB 的 LiDAR 扫描数据和建筑档案重建 3D 环境。
- 大规模代码库重构与自主性能调优
- Google Antigravity 中的多智能体审查循环
- 量子化学与生命科学领域的科学建模
- 跨技术文档和扫描数据的复杂多模态综合处理
- 未订阅 Pro 或 Ultra 计划而寻求免费网页版的用户
- 不需要多步骤推理的基础文本提示任务
常见问题
Gemini 4 Argon 是专为什么设计的?
开发者可以在哪里访问 Gemini 4 Argon?
订阅用户如何访问 Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon 如何协助软件工程师?
Gemini 4 Argon 在智能体工作流中可以控制哪些工具?
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