Google 发布 Gemini 4 Argon
Google 发布新一代前沿模型
Gemini 4 Argon,目前通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御者开放,后续计划逐步扩展至开发者、企业和消费者,并从付费API客户及 Google AI Ultra 用户开始。Argon 面向软件工程、金融和法律等企业知识工作及网络安全等复杂长流程任务,单次输出上限提升至 100 万token;Google 已让数千名员工在内部用于编码、研究和写作,并用于大规模代码迁移、数据中心内存优化等任务。首发价为每百万输入/输出token2/10 美元,缓存输入低 95%。首发期后价格将调整为 4/20 美元;Google 同时加强了滥用防护、提示注入防御、失配监控和沙箱隔离。
Google 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon,目前首批通过 Fairwind Program 向一批受信任的网络安全防御者开放,并正参与美国政府的模型发布前自愿访问流程。Google 表示,在继续收集早期测试反馈并完善安全防护后,将尽快把 Argon 扩展至开发者、企业和消费者,后续开放将从付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅用户开始。
Gemini 4 Argon 面向需要持续深度推理的复杂、长流程任务,重点覆盖真实软件工程、金融和法律等企业知识工作,以及网络安全防御。模型单次输出上限从此前的 64K token 大幅提升至 100 万 token,以支持更长的推理和执行轨迹。Google 已在内部大规模使用 Argon:数千名员工将其用于专业编码、深度研究和写作;在量子算法优化案例中,Argon 将一项已发表基线改进 40%,由多个 Argon Agent 分析数据中心遥测数据后识别出的内存优化已释放超过 300 TiB 内存,并预计总节省可达 500 TiB 至 1 PiB;模型还参与了 Google 内部大规模 C/C++ 到 Rust 的代码迁移。
官方评测中,Argon 在 DeepSWE v1.1 获得 77.9%,AutomationBench 得分 51.3%,LVBench 为 91.7%;在网络安全方向,模型可自主发现、验证并修补关键软件漏洞,CWE-bench v1 得分 68%。Google 同时强化了滥用防护、间接提示注入防御、失配监控及高风险训练与评测环境的沙箱隔离。首发价格为每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元,缓存输入价格较普通输入低 95%;首发期结束后将调整为输入 4 美元、输出 20 美元。Google 研究人员 Tianfu Fu 还表示,此次能力提升有相当一部分来自扩大强化学习训练,并在训练配方中加入多项创新,RSI 也是 Gemini 4 本轮训练的重要组成部分。






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