Google 发布 Gemini 4 Argon，主打复杂编码与科研任务

2026年10月13日

我们正在为开发者、企业、科学家和消费者提供对我们最新前沿模型的访问权限。

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此内容由 Google AI 生成。生成式 AI 处于实验阶段

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Gemini 4 Argon 今日起面向全球推出：开发者和企业可通过 AI Studio 和 Gemini 平台中的 API 使用，Google AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 中使用，Google AI Ultra 和 Pro 订阅者可在 Gemini 应用以及 Search 中的 AI 模式中使用。

Argon 擅长在编码、金融、法律、网络安全和科学等领域的复杂现实任务中进行深度工作。凭借在多步骤任务中的深度与精确性，Argon 在跨领域基准测试中超越其他前沿模型，并在衡量金融、编码、法律和税务等关键经济部门模型性能的 Vals Index 上排名第一。

该模型今日发布，推出价格 ¹ 为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元（缓存的输入 token 享 95% 折扣）。

Google 内部、各企业以及研究界的团队已经在使用 Argon 在各个领域取得显著影响：

解决大型代码库重构和优化等重大工程问题
优化法律、金融和科学等领域的业务工作流程
发现并修复关键网络安全漏洞
在量子计算、核聚变和生命科学领域实现全新突破

解决复杂的工程任务

在 Google，我们一直在将 Argon 用于最棘手的工程问题。在过去几周里，软件工程师发布高质量代码的速度比以往任何时候都快。Antigravity 中的 Argon 帮助团队将智能体代码提交量提高了 35% 以上，同时将代码回滚减少了近三分之一。

在 Chrome 中理顺浏览器功能代码：Argon 帮助 Chrome 团队将核心网页处理逻辑与 Chromium 4000 万行代码库中一个约 600 万行的旧版浏览器功能文件夹分离开来。通过一次流水线传输多个干净的代码更改，Argon 帮助团队完成了涉及数百个文件的架构重构，将数月的工作在数周内完成。对于 Chrome 全球数十亿用户而言，这将解锁让活动网页在标签页、侧边面板和浮动窗口之间流畅切换而无需重新加载的能力，从而消除一整类浏览器崩溃问题。

数小时内优化生产级 Python 代码库：Antigravity 中的 Argon 正在帮助 Google 开源 Agent Development Kit（ADK）背后的团队进一步推进其性能工程，ADK 是一个驱动企业级智能体的框架。该团队向 Argon 提供了他们的 .agents/skills 规则手册和一段简短的目标描述：在不破坏现有应用的前提下消除框架开销。Argon 在夜间自主工作，发现了一系列优化，现已上线 google/adk-python，这些优化将长时间会话中的内存会话准备时间缩短了 40%，并将冷导入速度提升了 21%。阅读工程深度剖析了解更多。
量子化学开源软件包优化：xTB（半经验扩展紧束缚方法）是被引用最多的分子量子化学开源软件包之一。科学家用它来预测分子的 3D 形状，并筛选大量药物和材料候选。借助 Antigravity 中的 Argon，我们的研究人员让 xTB 预测分子结构的速度最高提升 2.3 倍，构象搜索速度提升 1.8 倍。这些更改已贡献至 GitHub 上的官方 xTB 仓库。
让我们的开源 Gemma 模型速度提升近三倍：借助 Argon，我们在短短几天内通过 vLLM 在 A100 上实现了 2.85 倍的端到端推理加速（在 Gemma 4 E2B 上将吞吐量从约 37,900 提升至超过 108,000 tokens/秒），实现了 100% 的 token 一致性且零质量下降，而这通常需要数月时间。查看上游 pull request（从注意力调优到投机解码的全面优化），了解具体的更改内容。
交付复杂的 3D 可视化：与之前的 Gemini 模型相比，Argon 在空间推理、数学精度和可视化编码方面带来了重大改进。通过使用 /goal 等斜杠命令，以及在 Antigravity 中通过自定义技能提示多智能体循环，Google 员工正在使用 Argon 以原生代码构建复杂 3D 可视化、高保真游戏和交互动画的原型，这些代码可直接在浏览器中渲染。

变革关键的业务和专业工作流程

Argon 结合了前沿推理、深度视觉感知、扩展的领域知识，以及在法律、金融、科学和编程领域更强的写作能力，以协助处理高风险的专业工作流程。它沟通清晰，让你随时掌握进展，并且比我们以往任何 Gemini 模型都更好地遵循风格指令。Argon 回答问题更加直接、更少含糊其辞，不会做不必要的重复，并在整个响应中避免陈词滥调。

参与我们早期访问计划的企业客户和初创公司已经在使用 Argon 中获得了显著成效。

在保持严格事实依据的同时运用其先进的推理和多模态能力，Argon 在深度多模态文档理解、纵向数据分析和交互式分析沙盒方面表现出色。

与研究人员和领域专家一起加速现实世界的影响

研究人员、工程师和安全专家已经在使用 Argon 推动网络防御、科学、数学和机器人技术的边界。它正在帮助网络防御者和研究人员检验假设、自主审计关键代码库和形式化证明，并捕捉隐蔽的零日漏洞和逻辑缺陷。

将最先进的网络能力带给更多可信的防御者

从今天开始，我们将开始向数百个新的 Fairwind Program 合作伙伴扩展。

Wiz 已在其“Scan for Good”计划中使用 Argon，该计划免费为公共利益保护关键基础设施。凭借对模型的抢先体验，Wiz 已经展示了 Argon 在多个高风险领域的实际影响：

保护敏感政府数据：作为一项长期网络韧性计划的一部分，并与一家联邦机构合作，Argon 帮助主动识别并修复了一个可能导致敏感数据和政府基础设施暴露的漏洞。这项工作有助于防止关键安全领域开发细节的泄露以及对专用模型的未授权访问。
保护关键医疗基础设施：Wiz 还使用 Argon 来保护重要的医疗基础设施。通过串联复杂漏洞，该模型帮助团队发现并快速修复了一个公开文件下载绕过漏洞，该漏洞暴露了主密钥并授予管理员访问权限。Argon 不仅发现了漏洞，还主动保护了数十万条私人患者记录。

解锁全新的科学突破

Argon 已经在整个科学界产生了实际影响——为多个领域的科学家和专家带来全新的发现。

量子计算：Argon 正在帮助我们的研究人员加速量子纠错和算法设计两方面的进展。为了让纠错解码器能够实时跟上量子硬件的速度，Argon 将我们的 ML 量子纠错解码器 AlphaQubit 的内部版本转换为一个单一的、高度优化的硬件内核——将其推理吞吐量几乎提高了一倍，使我们能够部署更大、更强大的模型并扩展到更大的量子设备，同时继续满足严格的实时阈值要求。Argon 还在降低量子子程序的时空成本。对于 arcsin（近期量子模拟算法中的一个基础构建模块），由 Argon 编写并在 Lean 中经过形式化验证的实现，相比已发表的量子 CORDIC 基线，将时空成本降低了 100 倍以上，这是朝着优化量子电路标准库迈出的一步。
核聚变：仿星器是极其复杂的机器，是实现无限清洁聚变能源的主要候选方案之一，但优化其 3D 磁场是出了名的困难。自 1967 年以来，一个被称为“Grad 猜想”的长期假设认为，为这些磁场找到精确的数学解是不可能的，直到最近才发现了反例，其中包括马里兰大学的 Matt Landreman 教授发现的反例。现在，Google 的一个团队与 Landreman 教授合作，发现了更广泛的一类 Grad 猜想反例。这些新解为聚变界提供了可靠的基准，用于测试他们的仿星器模拟代码，而这些代码是未来设计的宝贵工具。
罕见病研究：Gamow Labs 的研究人员使用 Argon 分析患有罕见发育性肺疾病的新生儿的去标识化基因组。在其中一例中，Argon 定位了一处常规软件多年来未能发现的染色体重排，并解释了它为何一直未被检出。在基于真实临床和实验室数据构建的 Gamow Labs 私有评测中，Argon 在 RareBench（罕见病诊断辅助准确率 57%）和 LabBench（湿实验室推理准确率 52.2%）上均名列第一。这些进展意味着面临罕见疾病的家庭有望获得更快的诊断。详情请见博客 ² 。
酶设计：构建具有精确反应性的酶以过程缓慢著称，通常需要数月的定制模型调优和候选筛选。丝氨酸酯酶是一类可切割目标分子上酯键的酶，广泛用于回收利用以及药品、生物燃料和洗涤剂的制造。我们的科学家与 Argon 合作设计丝氨酸酯酶，瞄准基准分子 4MU-acetate——其酯键被切断后会在紫外光下发光。在短短几小时内，Argon 汇总了相关数据、执行了模型调优，并确定了多个受生物化学启发的过滤条件，最终得出五款全新的设计方案。随后的实验室测试证实这些设计均具有强劲的催化活性。成功生成酶的速度与便捷性表明，在生物制造、绿色化学和药物开发等领域，酶工程有望实现快速加速。

为进一步加快研究步伐，我们将向 10,000 名科学家免费提供为期 6 个月的 Google Antigravity 最高使用层级（按滚动方式逐步接入），须符合资格、容量和遴选要求。申请现已开放。

加速机器人技术开发

通过融合先进的视觉-语义推理、深层的物理理解与自主代码生成，Argon 在整个机器人技术栈中解锁了新的工作流程，并加速了迈向物理 AGI 的进程。这一能力上的飞跃体现在 Argon 在具身推理（Embodied Reasoning, ERQA）基准测试上的表现中，该基准测试检验模型在 3D 环境中理解和解决物理与空间问题的能力。仅凭纯推理，Argon 便以 87% 的得分超越了所有其他前沿模型。

为了展示这些能力的实际应用，我们测试了 Argon 仅通过观察来学习分布外物理技能的能力。在一项内部测试中，Argon 观看了一段人类玩沙包投掷游戏（cornhole）的原始视频，绘制了环境的空间坐标，并计算出所需的全身关节运动，随后自主构建了仿真代码。当迁移到 Apptronik 的 Apollo 人形机器人上时，该机器人在真实世界测试中迅速连续七次投中目标。

这一“视频-仿真-现实”（Video-to-Sim-to-Real）流程将数周的人工仿真建模工作压缩到几个小时，把普通视频转变为机器人技术可扩展的、无限的训练场。欲了解这一流程如何加速机器人开发进程，请阅读我们的开发者博客。

负责任且安全地开发 Argon

安全与保障是 Google 模型开发的基石。由于 Argon 是一款能力极强的模型，我们与多家第三方合作伙伴协作，对特定模型能力和保障措施进行了评估。Gemini 4 Argon 代表了我们迄今为止最全面的安全与保障体系：

滥用与越狱防御：帮助防御者修补医院软件或加速生物工程的编程与科学能力，同样需要强有力的保障措施来防范恶意行为者。在我们的 Frontier Safety Framework（前沿安全框架）下，我们评估了 Argon 在多个领域的增强能力，并部署了结合越狱抵御、监控与执行的多层防御体系。这极大地提升了我们的稳健性——例如，外部生物红队测试仅能解锁我们测试的生物子任务中不到 1% 的部分。此外，在面对危险请求时——从编写漏洞利用代码到协助处理危险生物材料——Argon 在拒绝执行有害请求方面的表现显著优于我们以往的模型。在一个旨在对模型进行压力测试的对抗性数据集上，违规行为减少了近一半——也显著优于以往的 Gemini 模型。
Agent alignment & real-time monitoring: As agents become more capable problem solvers, we have to ensure they don’t get overly eager to finish a task by taking unauthorized shortcuts when they hit a roadblock, like a permission error or a failing test.
- 首先，我们训练 Argon 尊重系统边界、如实报告负面结果，并在执行不可逆操作前暂停以等待人工确认。在模型没有理由有所保留的编程基准测试中，Gemini 4 Argon 的捷径尝试率降至仅 2%，是我们相比以往 Gemini 模型的最佳表现。
- 其次，作为纵深防御的一层，我们构建了一个自动化失调监控器，它会读取智能体的逐步推理和操作，以实时捕捉并阻止意外的变通行为。我们在内部部署、能力评估和强化学习训练运行中都使用了该监控器——同时在训练过程中严格避免惩罚模型的思考，从而使其推理保持透明且可监控。
提示注入抵御能力：当智能体浏览网页、阅读电子邮件或检查代码时，可能会遇到旨在劫持其任务的隐藏恶意指令。通过对抗性训练和自动化红队测试，Argon 在 Gray Swan 间接提示注入（IPI）基准测试中名列前茅，将 15 次自适应尝试的攻击成功率降至 0.7%。

欲了解更多信息，请参阅 Gemini 4 Argon 模型卡。

立即开始使用

Argon 能够更长时间、更努力地解决高度复杂的科学、编程和智能体问题。这得益于通过 Gemini API 实现的行业领先的 1M 统一输入输出 token 上限。请阅读面向开发者和企业的文档，了解新的续接协议，并根据您的需求确保进行适当的设置。Argon 即日起在全球范围内推出：

面向开发者：在 AI Studio 和 Android Studio 中使用 Gemini API 付费层级进行构建；如果您是 Google AI Ultra 订阅者，还可以在 Google Antigravity 和 AI Studio 中试用。
面向企业：在 Gemini for business、API 以及 Google Antigravity 中试用。
面向普通用户：如果您是 Google AI Ultra 或 Pro 订阅者，即日起即可在 Gemini 应用和搜索中的 AI Mode 中试用。
面向科学家与研究人员：申请即可有机会免费使用 Google Antigravity 的最高用量档位，为期 6 个月（以滚动方式接入），具体取决于资格、容量与筛选结果。申请现已开放。
面向网络安全防御者：申请加入 Fairwind 计划，即可通过滚动方式获取不带网络安全护栏的 Argon 访问权限。

Gemini 4 Argon 仅仅是个开始。我们期待为您带来 Gemini 4 系列的其余成员。