Gemini 4 Argon:DeepSWE 等多项领先,先只给网络安全团队用
Google 10 月 1 日发布 Gemini 4 Argon,在 DeepSWE(77.9%)、AutomationBench、法律与金融智能体评测上领先 GPT-6 Astra 与 Opus 5.5,输出上限从 6.4 万 token 提到 100 万。但它在 Terminal-bench 4.0 上只有 57.4%,低于 Opus 5.5 的 66.4% 和 Sonnet 5.5 的 70.6%,在 FrontierSWE 和 Terminal-Bench Science 上也落后于 Astra。首发价每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元,之后涨到 4 / 20 美元;眼下只通过 Fairwind 计划开放给网络安全防御团队,普通开发者还用不上。
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记录
信号正文
#发生了什么
10 月 1 日 Google 发布 Gemini 4 Argon,定位是长流程软件工程、法律与金融等企业知识工作,以及网络安全防御。本条的数字来自 Google 的发布页(blog.google)与 VentureBeat 整理的对照表,InfoQ 与量子位当天都有报道。
先说能不能用:现在还不能
Argon 眼下只通过 Fairwind 计划开放给一批受信任的网络安全防御团队,Google 也把它交给了美国政府的自愿发布前测试。更广的开放要等到「尽快」,先从付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅用户开始。Google 还为受信任的防御团队和内部团队准备了一个去掉防护的版本,并称大范围开放前会补上针对网络与 CBRN 滥用、间接提示注入和智能体环境不安全的防护。
所以下面的数字,目前几乎没有人能在自己的任务上复核。
基准:领先的和落后的
依次为 Argon / GPT-6 Astra / Opus 5.5:
- DeepSWE v1.1(长流程软件工程):77.9% / 74.1% / 74.2%
- AutomationBench(多步业务流程):51.3% / 41.4% / 42.5%
- Vals Finance Agent v2:65.4% / 53.5% / 58.6%
- Harvey 法律智能体评测:19.6% / 5.4% / 3.8%
- CWE-bench v1(修复安全漏洞):68% / 68% / 67%,与 Astra 并列
- Terminal-bench 4.0:57.4%,Opus 5.5 为 66.4%,Sonnet 5.5 为 70.6%
- FrontierSWE v2:55.0%,Astra 为 65.5%
- Terminal-Bench Science 0.1:57.6%,Astra 为 68.1%
领先集中在企业知识工作和长流程工程,落后的是终端操作类任务。VentureBeat 的结论也是:选哪个模型仍然取决于任务。间接提示注入的攻击成功率是 0.7%,Astra 为 8.5%,Opus 5.5 与 Fable 5.1 均为 1.0%,这是厂商口径的同一套评测。
价格:首发价和之后的价
- 首发价:每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元、缓存输入 0.10 美元,与 GPT-6.1 Sol、Sonnet 5.5 的标价相同
- 之后:输入 4 美元、输出 20 美元,与 Opus 5.5 相同
输出上限从 6.4 万 token 提到 100 万,Google 说这是为了让它在一次调用里想得更深。按本站前几条信号的经验,推理想得越深,输出 token 越多,账单也越高;上限放到 100 万,意味着一次失控的调用能花掉的钱也放大了十几倍。
一个实际用例
Google 称已用 Argon 驱动的智能体,把内部的 C/C++ 代码库迁移到 Rust,范围扩展到 Fuchsia 操作系统 Zircon 内核的 80 多万行代码。这是厂商自述,没有给出迁移后的缺陷率或人工复核比例。
对读者意味着什么
- 现在能做的只有记下它的长处和短处:长流程工程和企业知识工作领先,终端任务落后于 Claude。
- 等开放之后,用同一组任务、同一个推理档位,把它和你现在用的模型比一次,并给输出设一个远低于 100 万的上限。
- 首发价与 Sol、Sonnet 同档,正价与 Opus 同档。做预算时按正价算。
为什么是现在
为什么重要
#Gemini 4 Argon 在长流程工程和企业知识工作上领先,却在终端任务上落后于 Claude,而且眼下只开放给网络安全防御团队。它的首发价和 Sol、Sonnet 同档,正价和 Opus 同档:这一代三家的旗舰在能力和价格上都挤到了一起,选型更要看具体任务。
背景
技术背景
#前沿模型的评测分几类:长流程软件工程(DeepSWE、FrontierSWE)、终端操作(Terminal-bench)、企业知识工作(AutomationBench、法律和金融评测)以及安全(CWE-bench、提示注入)。同一个模型在不同类别上的名次可能相反,所以只看总榜容易选错。输出上限指单次调用最多能生成的 token 数,推理模型的思考 token 也算在里面。
关注人群
谁该关注
#下一步
学习路径
#- 读《旗舰模型发布解读与换代判断》,把这张对照表分成同类对比和跨类对比
- 把 Argon、Opus 5.5、Sonnet 5.5 在 Terminal-bench 上的数字并排放
- 读本站 9 月 22 日的价格战信号,按正价重算一次预算
- 读《对抗性评估与红队方法》,理解提示注入攻击成功率怎么测
关系网络
在技术网络中的位置
#当前技术与相邻技术、技能和背景知识的连接,点击节点可继续探索。
延伸思考
后续问题
#- 你的任务更像长流程工程,还是终端操作?两类上它的名次正好相反。
- 按正价 4 / 20 美元算,换到 Argon 的预算是多少?
- 给它设多大的输出上限才合适?100 万 token 的上限要不要放开?
发布记录
收录于
#收录这条信号的技术简报,新的在前;最后一行是它那一周的周回顾。标签是它在那一期所在的栏目。
来源参考