Google发布Gemini 4 Argon，专攻复杂专业任务
Google AI Blog··作者 Koray Kavukcuoglu
关键信息
Google称，Argon在内部使用中让代理式代码提交量增加超过35%，并将代码回滚减少近三分之一；具体项目中，xTB最高提速2.3倍，Gemma推理端到端提速2.85倍。这些结果主要是公司自报的宣传性数据，现有材料没有提供独立验证或完整基准分数。
资讯摘要
Google宣布Gemini 4 Argon在全球开放使用，这是一款面向编程、金融、法律、网络安全和科学等领域复杂多步骤任务的模型。开发者和企业可通过API、AI Studio和Gemini平台访问，订阅用户还可在Google Antigravity、Gemini应用和Search中的AI Mode使用。Google表示，Argon在多个领域基准测试中超过其他前沿模型，并在Vals Index排名第一；该指数评估金融、编程、法律和税务等现实任务。其API初始价格为每百万输入令牌2美元、每百万输出令牌10美元，缓存输入价格降低95%。
Google称，内部团队使用Argon后，代理式代码提交量增加超过35%，代码回滚减少近三分之一。在Chrome项目中，Argon帮助团队把网页处理核心代码与Chromium约4000万行代码中的一个约600万行旧功能目录分离，并将原本需要数月的架构重构压缩到数周完成。它还帮助优化Google的ADK Python框架，使长会话内存准备时间减少40%，冷启动导入时间缩短21%。其他应用包括让xTB量子化学软件最高提速2.3倍，以及通过vLLM在A100上让Gemma 4 E2B推理端到端提速2.85倍；Google还称其已用于量子计算、核聚变和生命科学研究。
资讯正文
Gemini 4 Argon：为解决最棘手的问题而打造
Gemini 4 Argon 即日起面向全球开发者和企业开放：开发者和企业可通过 AI Studio 和 Gemini platform 使用 API；Google AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 中使用；Google AI Ultra 和 Pro 订阅者则可在 Gemini 应用和搜索中的 AI Mode 使用。
Argon 擅长处理跨领域的复杂现实任务，包括编程、金融、法律、网络安全和科学研究。在多步骤任务中，Argon 凭借深度和精准度，在各领域的基准测试中超越其他前沿模型，并在衡量金融、编程、法律和税务等关键经济领域模型表现的 Vals Index 中排名第一。
该模型今日以优惠1价格推出：每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元（缓存输入 token 可享受 95% 的折扣）。
Google 内部、各企业团队以及研究社区已经在使用 Argon，并在多个领域取得了显著成效：
- 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
- 推动量子计算、核聚变和生命科学领域的新突破
解决复杂的工程任务
在 Google，我们一直使用 Argon 解决最棘手的工程问题。过去几周，软件工程师交付高质量代码的速度达到了前所未有的水平。Antigravity 中的 Argon 帮助团队将代理式代码提交量提升了 35% 以上，同时使代码回滚减少了近三分之一。
- 梳理 Chrome 中的浏览器功能代码：Argon 帮助 Chrome 团队将核心网页处理代码，从 Chromium 4000 万行代码库中一个约 600 万行的浏览器功能遗留文件夹里分离出来。通过一次处理多个干净的代码变更，Argon 帮助团队完成了涉及数百个文件的架构重构，将原本需要数月的工作压缩到数周完成。对于全球数十亿 Chrome 用户而言，这将使实时网页能够在标签页、侧边栏和浮动窗口之间流畅移动而无需重新加载，并消除一整类浏览器崩溃问题。
- 用数小时优化生产环境中的 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性能工程。ADK 是一个为企业代理提供支持的框架。该团队向 Argon 提供了 .agents/skills 规则手册，以及一段话描述的目标：在不破坏现有应用的情况下消除框架开销。Argon 自主运行一夜后发现了多项优化方案，这些方案现已上线于 google/adk-python，使长时间会话中的内存会话准备时间缩短了 40%，冷启动导入速度提升了 21%。
Gemini 4 Argon：旨在解决最棘手的问题
量子化学开源软件包优化：xTB（半经验扩展紧束缚）是分子领域被引用次数最多的开源量子化学软件包之一。科学家使用它来预测分子的三维形状，并筛选大量药物和材料候选物。研究人员在 Antigravity 中使用 Argon，使 xTB 预测分子结构的速度最高提升至原来的 2.3 倍，构象搜索速度提升至原来的 1.8 倍。这些改动已贡献至 GitHub 上的官方 xTB 仓库。
让我们的开放 Gemma 模型速度提升近三倍：借助 Argon，我们通过 vLLM 在 A100 上实现了端到端推理速度提升 2.85 倍（Gemma 4 E2B 的吞吐量从约每秒 37,900 个 token 提升至超过 108,000 个），同时保持 100% 的 token 一致性且质量零损失，而这一过程仅用了几天，通常则需要数月。你可以查看上游 pull request，了解从注意力调优到推测解码等各项优化的具体改动。
交付复杂的 3D 可视化效果：与此前的 Gemini 模型相比，Argon 在空间推理、数学精度和视觉编程方面都有重大改进。Google 员工在 Antigravity 中使用 /goal 等斜杠命令，并通过自定义技能提示多智能体循环，借助 Argon 用原生代码制作复杂的 3D 可视化、高保真游戏和交互式动画，这些内容可以直接在浏览器中渲染。
改变关键的业务和专业工作流程
Argon 将前沿推理能力、深度视觉感知能力、扩展的领域知识和更强的写作能力融于法律、金融、科学和编程等领域，助力高风险专业工作流程。它沟通清晰，让你始终了解进展；与此前任何 Gemini 模型相比，它也能更好地遵循风格指令。Argon 回答问题更加直接，使用更少的模棱两可措辞，不会不必要地重复内容，也会在回答中避免陈词滥调。
我们的早期访问计划中的企业客户和初创公司已经通过 Argon 取得了显著成果。
Argon 在保持严格依据事实的同时，运用先进的推理和多模态能力，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共同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。它帮助网络防御人员和研究人员验证假设，自动审计关键代码库和形式化证明，并发现隐蔽的零日漏洞和逻辑缺陷。
为更多值得信赖的防御者提供业界领先的网络安全能力
从今天起，我们开始向数百家新增 Fairwind Program 合作伙伴扩展服务。
Wiz 已经在使用 Argon 支持其“Scan for Good”计划，该计划旨在免费保护关键基础设施，服务公共利益。通过提前访问该模型，Wiz 已展示出 Argon 在多个高风险领域中的现实影响：
Gemini 4 Argon：为解决最棘手的问题而打造
- 保障敏感政府数据安全：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的开发细节遭到泄露，并避免专用模型被未经授权访问。
- 保护关键医疗基础设施：Wiz 还利用 Argon 保护重要的医疗基础设施。通过串联利用复杂漏洞，该模型帮助团队发现并迅速修复了一个公共文件下载绕过漏洞；该漏洞会暴露主密钥，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。
解锁新的科学突破
Argon 已经在科学界产生了现实影响，帮助多个领域的科学家和专家实现前所未有的发现。
- 量子计算：Argon 正帮助我们的研究人员加快量子纠错和算法设计两方面的进展。为了让错误解码器能够实时跟上量子硬件的步伐，Argon 将 AlphaQubit（我们基于机器学习的量子纠错解码器）的一个内部版本转换成单一且高度优化的硬件内核，使其推理吞吐量几乎翻倍。这样一来，我们可以部署规模更大、能力更强的模型，并扩展到更大型的量子设备，同时继续满足严格的实时阈值。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构建模块——由 Argon 编写并在 Lean 中完成形式化验证的实现，相较于已发表的量子 CORDIC 基线，将时空成本降低了100多倍，这是迈向优化量子电路标准库的一步。
- 核聚变：仿星器是极其复杂的机器，被视为实现无限清洁聚变能源的主要候选方案之一，但优化其三维磁场一直被公认为非常困难。自1967年以来，一个被称为“Grad 猜想”的长期假设认为，不可能找到这些磁场的精确数学解，直到最近出现了反例，其中包括马里兰大学 Matt Landreman 教授发现的反例。如今，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。这些新解为聚变领域提供了可靠的基准，可用于测试仿星器模拟代码，而这些代码是未来设计中十分有价值的工具。
- 罕见疾病研究：Gamow Labs 的研究人员利用 Argon 分析了患有罕见发育性肺部疾病的新生儿的去标识化基因组。在其中一个案例中，Argon 锁定了一处常规软件多年来都未能发现的染色体重排，并解释了它为何一直未被检测到。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（罕见疾病诊断辅助得分57%）和 LabBench（湿实验推理得分52.2%）中均名列前茅。这些进展预示着，面临罕见疾病的家庭有望更快获得诊断。更多详情请参阅博客2。
Gemini 4 Argon：旨在解决最棘手的问题
酶设计：以精确反应性为目标设计酶一直非常缓慢，通常需要数月进行定制模型调优和候选筛选。丝氨酸酯酶是一类能够切断目标分子中酯键的酶，广泛用于回收利用以及药品、生物燃料和洗涤剂的生产。我们的科学家与 Argon 合作设计丝氨酸酯酶，并以 4MU-acetate 这一基准分子为目标：当其酯键被切断后，该分子会在紫外线下发光。Argon 在数小时内完成了相关数据的汇总和模型调优，并确定了多种受生物化学启发的筛选条件，最终得到五种全新设计。后续实验室测试证实，这些设计均具有稳定的催化活性。成功生成酶的速度和便捷性，展示了在生物制造、绿色化学和药物开发等领域快速推进酶工程的潜力。
为进一步加快研究速度，我们将向 10,000 名科学家免费提供 Google Antigravity 最高使用等级，为期 6 个月（分批启用），但须符合资格要求，并视容量和筛选结果而定。现已开放申请。
加速机器人技术开发
通过将先进的视觉语义推理、深层物理理解和自主代码生成结合起来，Argon 解锁了覆盖整个机器人技术栈的新工作流程，并加速了迈向物理 AGI 的进程。Argon 的 Embodied Reasoning（ERQA）基准测试成绩体现了这一能力跃升。该基准测试模型理解并解决三维环境中物理和空间问题的能力。仅依靠推理，Argon 的得分达到 87%，超过所有其他前沿模型。
为展示这些能力在实际中的表现，我们测试了 Argon 仅通过观看视频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 cornhole 的原始视频，映射环境的空间坐标，并计算出所需的全身关节运动。随后，它自主构建了模拟代码。当这些代码被移植到 Apptronik 的 Apollo 人形机器人上后，该机器人在现实世界测试中很快连续投中七次。
这条“Video-to-Sim-to-Real”流水线将数周的手动模拟建模压缩到数小时之内，把普通视频转化为可扩展且近乎无限的机器人训练场。欢迎在我们的开发者博客中进一步了解它如何加快机器人技术的开发进程。
负责任且安全地开发 Argon
在 Google，安全与保障是模型开发的基础。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合作，对模型的部分能力和安全防护措施进行测量。Gemini 4 Argon 集成了我们迄今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码和科学能力，同样需要针对恶意行为者设置强有力的防护措施。根据我们的 Frontier Safety Framework（前沿安全框架），我们评估了 Argon 在多个领域增强的能力，并部署了结合越狱抵抗、监控和强制执行的多层防御体系。这显著提升了我们的稳健性——例如，在外部生物安全红队测试中，测试人员只能解锁我们所测试生物学子任务的不到 1%。此外，面对从编写漏洞利用代码到协助处理危险生物材料等危险请求，Argon 不执行有害请求的能力显著优于我们此前的模型。在一组旨在对模型进行压力测试的对抗性测试中，违规行为减少了近 2 倍，也显著优于此前的 Gemini 模型。
智能体对齐与实时监控：随着智能体成为更强大的问题解决者，我们必须确保它们在遇到权限错误或测试失败等障碍时，不会为了急于完成任务而采取未经授权的捷径。首先，我们训练 Argon 遵守系统边界、如实报告负面结果，并在采取不可逆操作前暂停以请求人工确认。在模型没有动机克制自身行为的编码基准测试中，Gemini 4 Argon 尝试走捷径的比例降至仅 2%，这是相较此前 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准监控器，读取智能体逐步的推理过程和操作，以便实时发现并阻止无意的规避行为。我们在内部部署、能力评估和强化学习训练过程中都使用了这一监控器，同时严格避免在训练期间因模型的思考过程而惩罚模型，从而确保其推理过程保持透明且可监控。
提示词注入抵抗：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 间接提示词注入（IPI）基准测试中处于领先地位，在 15 次自适应攻击尝试中将攻击成功率降至 0.7%。
如需了解更多信息，请参阅 Gemini 4 Argon Model Card（模型卡）。
立即开始使用
Argon 能够投入更长时间、付出更大努力，以解决高度复杂的科学、编码和智能体问题。这得益于 Gemini API 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用户的文档，了解新的延续协议，并确保根据自身需求完成适当配置。Argon 将于今天起在全球陆续推出：
开发者：可通过 AI Studio 和 Android Studio 中 Gemini API 的付费层级进行构建；如果你是 Google AI Ultra 订阅者，还可以在 Google Antigravity 和 AI Studio 中试用。
企业用户：可在 Gemini for business、API 以及 Google Antigravity 中试用。
普通用户：如果你是 Google AI Ultra 或 Pro 订阅者，从今天起即可在 Gemini 应用和 Search 中的 AI Mode 试用。
对于科学家和研究人员：申请机会，免费使用 Google Antigravity 最高使用层级 6 个月（将持续分批接纳用户），但须符合资格要求，并视容量和遴选结果而定。现已开放申请。
对于网络安全防御人员：申请加入 Fairwind Program，持续分批获得不受网络安全防护限制的 Argon 访问权限。
Gemini 4 Argon 只是个开始。我们期待为大家带来 Gemini 4 系列的其他成员。
来源与参考
收录于 2026-10-14