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①
9 月 30 日谷歌 DeepMind发布Gemini 4世代首个前沿模型Gemini 4 Argon,由 DeepMind 高级副总裁、谷歌首席 AI 架构师Koray Kavukcuoglu署名官宣[1]。
官方给它的定位横跨三件事:真实世界的软件工程、法律与金融等企业知识工作、以及网络安全防御[1]。
最扎眼的技术变化是输出长度:单次回复的输出上限从上一代的64,000个 token,一步拉到100 万个,谷歌称这是行业首创[2]。
token(模型处理文字的最小单位,一个汉字或半个英文单词约等于一个 token)上限放大意味着什么?[2]。
大型代码库的整体迁移、数百页的法律卷宗,理论上可以一口气做完,不用再切成小块拼接[2]。
配套的还有 API 新功能Long Decode Continuation:超长回复可以中途暂停、再用后续请求接着生成,避免推理超时[2]。
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图来源:The Decoder[2]
②
谷歌放出的官方成绩单确实漂亮,但多家独立评测机构给出了更冷静的读数。
独立测评机构Artificial Analysis给 Argon(High 档)打出53分[2]。
它与 OpenAI 的 GPT-6 Astra(max)、Claude Fable 5.1 持平,但落后于 Claude Opus 5.5 的58分[2]。
纵向看进步明显:比起上一代前沿模型 Gemini 3.1 Pro Preview,Argon 一次性跳升了23分[2]。
Vals Index经济任务榜上,Argon 以68.9%排名第一,成为首个登顶该指数的 Gemini 模型[2]。
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图来源:The Decoder(Artificial Analysis Intelligence Index 独立测评图)[2]
人类盲评侧同样有惊喜:Arena.ai的文本对战榜上,Argon 以1,525分居第一,领先第二名的 Claude Opus 4.6 达20分,中文等非英语查询也排第一[2]。
还有一个容易被忽略的细节:AA-Omniscience 基准专门考察「知之为知之」[2]。
Argon 的幻觉率只有15%,而 GPT-6 Astra(max)是51%、GPT-6.1 Sol(max)是54%——它更愿意承认「我不知道」,而不是硬编[2]。
便宜是真的,高效未必:Artificial Analysis 统计 Argon 平均每个任务要烧62,000个输出 token,GPT-6 Astra 只要27,000个[2]。
③
价格已经官宣:促销期每百万输入 token2 美元、输出10 美元,缓存输入再打95%折扣;促销期结束后升至 4/20 美元[2]。
作为对照,GPT-6 Astra的标价是输入10 美元、输出50 美元[2]。
但真正的门槛不在钱,在资格[2]。
Argon 第一阶段只开放给「受信任的网络安全防御者」——通过Fairwind Program计划发放,而且这个通道里的模型不带网络安全护栏[2]。
「actively engaged in the U.S. government's voluntary process for pre-release model access」
——谷歌正积极参与美国政府自愿的模型预发布访问流程,同时逐步扩大开放范围[1]。
翻译一下这个发布策略:谷歌把一个能自主挖掘并验证软件漏洞的模型,先交给受信任的网络安全防御者,并同步参与美国政府的自愿预发布访问流程[1]。
早期测试者的反馈会先喂给安全机制,之后才轮到付费 API 客户、AI Ultra 订户,最后才是普通消费者[2]。
扩大开放之前,谷歌还承诺强化「关键前沿护栏」:防误用、防间接提示注入[1]。
misalignment(模型目标与人类意图偏离,行话叫「对齐失效」)监控也是重点之一:官方称将监测模型的思维链与行动[1]。
④
Argon 其实已经悄悄打了很久的「内部工」:谷歌工程师用它做调试和最长超过 80 万行的代码库迁移,官方称其智能体还在数据中心里找到了人类团队漏掉的优化,释放了超过 300 TiB 内存[1]。
发布时点也耐人寻味——就在OpenAI DevDay 的第二天,前一天 OpenAI 刚发布常驻智能体 Dots 与 GPT-6.1 Sol[1]。
更早一周,X 上就流传过疑似 Argon 的泄露跑分,社区热议了一整周;如今官方成绩单正式公布,三大实验室的旗舰竞争再度升温[1]。
沉默了七个多月的谷歌,用「先给网军、再给大众」的分阶段玩法重新回到牌桌——这场三强轮庄的竞赛,你觉得谁更稳?
参考来源:
[1] Google announces Gemini 4 and says it's so capable that only 'trusted cyber defenders' can have it right nowhttps://theverge.com/tech/1002980/google-gemini-4-argon
[2] Google Gemini 4 Argon closes the gap with OpenAI and Anthropic but doesn't take a clear leadhttps://the-decoder.com/google-gemini-4-argon-closes-the-gap-with-openai-and-anthropic-but-doesnt-take-a-clear-lead
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