Gemini 4 Argon 全面开放,百万输入 token 2 美元
Google DeepMind 推出旗舰模型 Gemini 4 Argon,当天通过 API 在 AI Studio 和 Gemini 平台向开发者与企业开放,同时进入 Google AI Ultra 和 Pro 订阅通道。Vals Index 排名第一,首发定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元,缓存输入打九五折。官方称其在 Antigravity 中把智能体代码提交量提高逾 35%、代码回滚减少近三分之一。
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记录
信号正文
#发生了什么
Google DeepMind 在 10 月 13 日发布 Gemini 4 Argon,并称这是其最新的前沿模型。发布当天,模型通过 API 在 AI Studio 和 Gemini 平台向开发者与企业开放;Google AI Ultra 订阅用户可在 Google Antigravity 中使用,Ultra 与 Pro 订阅用户可在 Gemini 应用和搜索的 AI Mode 中使用。
Google DeepMind 高级副总裁兼 Google 首席 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu 署名的公告称,Argon 在编码、金融、法律、网络安全和科学等领域的多步任务上表现突出,并在衡量金融、编码、法律、税务等经济部门表现的 Vals Index 上排名第一。
价格与定位
Argon 的首发价格为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元,缓存输入 token 享受 95% 折扣。Google 称该模型在复杂现实任务中擅长「深度工作」,强调多步任务中的深度与精度。
除基准成绩外,公告给出多组内部使用数据:
- 在 Antigravity 中,软件工程师的智能体代码提交量提升超过 35%,代码回滚减少近三分之一。
- Chrome 团队借助 Argon 把约 600 万行的浏览器特性遗留目录从核心网页处理逻辑中拆出,该目录位于 Chromium 约 4000 万行的代码库内;原本需要数月完成的跨数百文件架构重构在数周内完成。
- 开源 Agent Development Kit(ADK)团队给 Argon 一份
.agents/skills规则和一段目标描述,Argon 夜间自主运行,找出的优化已合入 google/adk-python,长会话内存准备时间缩短 40%,冷导入提速 21%。 - 开源量子化学包 xTB 在 Argon 辅助下预测分子结构快至 2.3 倍,构象搜索快 1.8 倍,改动已提交至官方 GitHub 仓库。
- 在 A100 上用 vLLM 跑 Gemma 4 E2B,端到端推理提速 2.85 倍,吞吐从约 37,900 token/秒升到超过 108,000 token/秒,token 完全一致、质量无损,相关改动已提上游 PR。
科研与安全场景
公告称 Argon 在量子计算、核聚变、生命科学等方向已有实际使用。量子纠错方面,Argon 把内部版 AlphaQubit 解码器改写为单一高度优化的硬件 kernel,推理吞吐接近翻倍;对 arcsin 子程序,Argon 写出的实现经 Lean 形式化验证,时空成本比公开的量子 CORDIC 基线降低逾 100 倍。
核聚变方面,Google 团队与马里兰大学 Matt Landreman 教授合作,发现了 Grad 猜想更广一类的反例,为仿星器模拟代码提供基准。罕见病方向,Gamow Labs 用 Argon 分析新生儿去标识化基因组,定位到常规软件多年漏掉的染色体重排。
安全方面,Google 将其网络安全能力扩展至数百个 Fairwind Program 合作伙伴。Wiz 用 Argon 参与「Scan for Good」计划,称在政府数据与医疗基础设施场景中发现并修复了可能导致敏感数据暴露和未授权访问的漏洞。
对读者意味着什么
- 若团队正在评估前沿模型,可先用 Argon 的首发定价与缓存折扣核算自有负载成本,再决定是否替换现有模型。
- 公告中的提速数字多来自 Google 内部或合作方场景,迁移到自己代码库前应复测任务通过率与回滚率。
- 关注智能体编码与科研自动化两条线的团队,可重点看 ADK 与 xTB 两个可核查的开源改动。
为什么是现在
为什么重要
#前沿模型的竞争已从单项能力转向长时程、多步真实任务的完成度,Argon 公布的多组数据都落在代码重构、性能优化、漏洞挖掘这类工程场景。首发定价和缓存折扣直接决定自托管与调用 API 之间的成本对比,值得在选型时重新核算。
背景
技术背景
#Gemini 4 Argon 是 Google 的前沿多模态模型,通过 API 与订阅产品分发。公告中的吞吐数字来自 vLLM 在 A100 上跑 Gemma 4 E2B 的端到端推理;Vals Index 是衡量模型在金融、编码、法律、税务等经济部门表现的基准。智能体相关能力在 Google 的 Antigravity 环境中展示,涉及多智能体循环与自定义技能。
关注人群
谁该关注
#下一步
学习路径
#- 先读公告中的定价与分发渠道部分,弄清 Argon 在哪些产品里可用、按 token 计费的口径是什么。
- 对比 Vals Index 的构成与你所在行业任务,判断这个排名第一是否能外推到自己的场景。
- 拿一个内部代码库或数据流程做小规模复测,记录任务通过率、回滚率和单位任务成本,而不是只看公告中的提速倍数。
- 若考虑自托管或引擎适配,先确认 vLLM 等推理栈对目标模型的支持级别,再估算显存与吞吐。
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
#- Argon 公布的价格是否为长期价,缓存折扣的适用范围和计费细节是什么?
- Chrome 重构与 ADK 优化中,Argon 的产出有多少经过人工修改后才合入?
- Vals Index 的评测方法、题目分布与公开程度如何,能否复现?
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