谷歌对 Gemini 的用法变了

谷歌正在把 Gemini 从“一个可以挑的模型”，改造成“一个不用挑的模型入口”。

面向个人，谷歌一步步收回选模型的权力；面向企业，它把模型埋进流程，成为绕不开的那一环。旗舰 Gemini 4 Argon 只开放给 Fairwind 计划的 650 多家成员，免费账号的模型菜单收成 Auto 一项，企业智能体却拿到了自己的邮箱、跨系统的连接和一整套记忆。

Argon 没有公开 API

Argon 是谷歌这一轮推出的前沿模型，定位长链条的复杂工作，包括真实场景的软件工程、法律和金融等企业知识工作，以及网络安全防御。最直观的变化是输出上限，从此前的 6.4 万 token 扩大到 100 万，谷歌称这能让模型在一次任务中读完整套代码。价格上，首发优惠为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元，缓存输入另有约 95% 的折扣，优惠期结束后回到 4 美元和 20 美元。它取代的是谷歌年初宣布、后来取消的 Gemini 3.5 Pro。

按谷歌公布的成绩，Argon 在衡量长周期软件工程任务的 DeepSWE v1.1 上得 77.9%，在长视频理解基准 LVBench 上得 91.7%，在 Zapier 的 AutomationBench 上以 51.3% 排第一，在评估漏洞修复能力的 CWE-bench v1 上得 68%，与 GPT-6 Astra 同分，并列第一。这些数字全部出自谷歌自己的测试，而 Argon 目前锁在 Fairwind 计划中，外部开发者无法独立复现。

谷歌给出的一组数据显示，Argon 智能体分析数据中心性能数据后自行做内存优化，上线后释放超过 300 TiB 内存，谷歌预计总共可节省 500 TiB 到 1 PiB；另一组把 C/C++ 代码迁到 Rust，最大的一处是 Fuchsia 的 Zircon 内核，超过 80 万行。

这个计划 9 月 2 日启动，第一个模型是 Gemini 3.8 Flash Cyber，Argon 是第二个。入选的三类机构是政府和国家网络安全主管部门，医疗、电信、能源、金融等关键基础设施运营方，以及核心技术平台。参与机构须遵守严格的操作规范，例如只允许内部安全、事件响应或渗透测试团队的员工使用，并部署多因素认证。谷歌 9 月初公布该计划时称全球有 650 多家参与伙伴，还表示会向这些受信任的防御者和自己的内部团队提供不带网络安全护栏的 Argon 版本，理由是防御方需要用它验证补丁是否有效。

Fairwind 之后，谷歌说下一批是付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅用户，再往后才是更广泛的开发者、企业和消费者，但都没有公布日期。谷歌给出的理由是安全，公司正参与美国政府自愿性的发布前模型访问流程，并会在扩大开放前继续加固防滥用和防提示注入。9 月 29 日，皮查伊与 Anthropic、Meta、xAI、英伟达的首席执行官以及 OpenAI 总裁 Greg Brockman 一起，签署了白宫主导的前沿模型安全协议。

免费账号只剩一个 Auto

根据谷歌官方支持页面，从 10 月 9 日起，没有订阅的个人账号在 Gemini 应用中只剩 Auto 一项，默认由 Flash-Lite 应答。被判断为需要更深推理的提问，可能被自动交给 Flash 甚至 Pro，但用户无法指定。每月 4.99 美元的 AI Plus 保留 Flash-Lite 和 Flash，失去 Pro，这一档在 6 月 8 日从 7.99 美元下调，存储同时翻倍到 400GB。AI Pro 和 AI Ultra 的模型阵容不变。

总体来说，这次缩减的不是额度，而是选择权。Gemini 从 5 月 17 日起已改为按算力计算用量，每 5 小时刷新一次，直到触到周上限，这次调整的是每一档能选哪个模型。谷歌还给每个可用模型加上低、中、高三档推理强度，取代原来的“扩展思考”开关，强度越高，回答越完整，也越耗额度，所有档位都能用。Pro 档能选的最强模型目前仍是 2 月发布的 3.1 Pro，Argon 的第一批订阅用户名单中只有 Ultra。

同样的分法也出现在单次产品发布中。据报道，谷歌把 Gemini in Chrome 扩展到印度的安卓用户，用户可以就网页提问、总结长文、连接日历等应用。同批推出的智能体功能 auto browse 能替用户跨网站完成订停车位、填长表格、买菜这类多步任务，明确只开放给 AI Pro 和 AI Ultra 订阅用户。

中间那道边界，谷歌自己似乎也还在拿捏。支持页面最初写的是 AI Pro 和 AI Ultra 都能使用 Deep Think，多家媒体据此报道 Pro 用户将获得这项此前仅限 Ultra 的能力。到 10 月 6 日，谷歌美国英文版的支持页面却改了，只提 Ultra，其他语言的版本仍写着 AI Pro。谷歌没有解释其中的差异。

企业智能体有自己的邮箱

10 月 8 日，谷歌云在 Gemini at Work 2026 大会上发布通用智能体 Gemini agent，定位是“面向工作的单一智能体”，先面向企业，消费者往后排。

按谷歌的说法，它可以回答问题、处理知识型工作、生成图像和媒体、编写并运行代码，都在一个对话框中完成。用户给的是目标，它自己拆解步骤、调用技能和工具、连接企业内部系统，需要时还派生一组临时子智能体，各自带着独立身份，按并行或串行推进。任务在云端运行，可以持续数小时甚至数天，合上电脑也继续。

最能说明它和企业中其他 AI 工具差别的，是身份。这个智能体拥有自己的 Workspace 账号，包括专属邮箱，也能看到组织架构，比如谁在哪个团队、在什么时区、谁需要审批、别人日历上有什么。用户可以通过 @ 它、给它发邮件、分享文件或把它拉进群聊来派活。它执行的每一步都记在它自己的名下，而不是某个人名下。

连接范围覆盖 Google Workspace、Microsoft 365、Slack、Jira、Confluence、Git，以及 BigQuery、Databricks、Postgres、Snowflake 等数据库，还可以接入公司内外的任意 MCP 服务。记忆分成四类，绑定当前任务的会话记忆，从文档和协作中累积的语义记忆，记录工作方法的程序性记忆，以及记录以往任务的情景记忆。

模型选择默认自动，用户也可以指定，可选范围从 Gemini 开始，已经包括 Anthropic 的 Claude，谷歌说之后会加入开源和其他私有模型。成本控制方面由智能路由负责判断每个任务该用哪个模型，管理员可以在项目级别设预算，到限额自动暂停。

智能体目前处于私密预览，会先向部分 Business 和 Enterprise 套餐的 Workspace 客户开放。据 Constellation Research 的说法，正式商用可能在 10 月底或 11 月初。早期测试方包括运动品牌 On、Shopify 和 PayPal。

皮查伊在同一场活动中给了两个数字，Gemini 月活用户超过 10 亿，财富 100 强中近 90% 在使用 Gemini Enterprise。他把消费者版本的延后解释为，要先解决安全、规模和性能上的问题。谷歌云 CEO 托马斯·库里安在演讲中说，用户交给它的是“目标，而不是指令”。独立技术分析师卡米·莱维认为，谷歌想把自己确立为新企业操作系统的守门人，底层由哪个模型驱动，看哪种最合理。

放开的那几项，都不怎么耗算力

只看前面几节，很容易得出“谷歌在全面收紧”的结论。同期也有几项更新在往相反的方向走，共同点是它们都不怎么消耗云端的前沿算力。

Skills 是其中最明显的一个。它是 Gemini 里可复用的自定义指令，可以在同一次对话中叠加使用，比如把“写作风格”和“品牌规范”两个 skill 同时用上。Skills 最早只出现在付费的 Gemini Spark 智能体中，一度被认为会成为付费功能。谷歌把它带进了全球的 Gemini 聊天，个人账号只限 18 岁以上。按 Workspace 更新博客的时间表，Skills 从 10 月 5 日起在 Workspace 分批铺开，10 月 13 日起在 Gemini 应用铺开，预计 11 月中旬完成，之后逐步取代 Gems。它还基于开放的 SKILL.md 标准，在其他平台创建的 skill 可以直接导入。

Guided Vision 10 月 1 日在 Gemini Live 上线，面向盲人和低视力用户。打开摄像头后，Gemini 会实时描述画面、回答追问，并在画面偏离时提示用户怎么调整镜头，可以用来读小字、找掉落的物品、辨认家电按钮。它由谷歌与无障碍机构 Aira 合作开发，上千名测试者参与了打磨，在 Android 9 及以上、已支持 Gemini Live 的地区和语言提供，谷歌没有提到订阅要求。谷歌同时提醒，它只是辅助工具，可能出错，不能用于导航或避障。

10 月 6 日发布的 EmbeddingGemma 2 代表开发者一侧的放开。这是一个开源的多模态嵌入模型，能把文本、代码、图像、音频和视频映射到同一个向量空间，采用允许商用的 Apache 2.0 许可，总参数量 7.4 亿，其中文本部分 2.7 亿，视觉编码器 1.7 亿，音频编码器 3 亿，开发者可以只加载需要的部分。量化后，它在 Pixel 11 Pro 上只需约 191MB 内存就能运行纯文本部分，完整多模态版本约 567MB。开发者可以用它在手机上做本地搜索和检索，数据不必离开设备。

两周后，这个模型落地。10 月 8 日，谷歌的 AI Edge 团队发布免费的 Mac 应用 Foresight，把 EmbeddingGemma 2 和 Gemma 4 一起装进笔记本。EmbeddingGemma 2 负责在本地文件中做检索，Gemma 4 负责把会议中记下的速记扩写成完整笔记。录音、逐字稿和接入的文件全程不出设备，没有联网也能用，谷歌称它针对 Apple 芯片优化。它同时接系统麦克风和系统输出，所以视频会议和线下当面对谈都能记。实时检索是它和普通转录工具拉开差距的地方，会议进行中，如果话题碰到知识库中已有的内容，它会把相关信息连同出处一起弹出来。谷歌把它定位成 Labs 的试验品，不是 Workspace 产品，目前只支持 Apple 芯片的 Mac，价格和最低系统要求都未公布，Android 和 Windows 都没有对应版本。

算力不够，先按档位分

最直接的解释是算力成本。谷歌在支持页面中写明，Pro 模型、扩展思考和 Deep Think 都算高级功能，会更快消耗用量。5 月改为按算力计量，这次又按档位限定可选模型。

谷歌对算力的需求也有侧面印证。10 月 1 日，Suncatcher 项目的原型卫星搭乘 SpaceX 的 Transporter-18 任务入轨，接下来几周将收集 TPU 在太空辐射和极端温度下的运行数据。据 NPR 报道，卫星上搭载了 4 块 TPU。这个项目探索的是把 AI 算力搬上轨道、利用更充足的太阳能，谷歌自己称之为长期的“登月”式研究。电力这一头，谷歌 10 月 6 日与 Constellation 签下 3.59 吉瓦的供电协议，其中 890 兆瓦来自对 11 座机组升级带来的增量核电，20 年期，2028 年首次投运，2032 年满额。

9 月 30 日，华盛顿联邦法官 Amit Mehta 驳回了 Chegg 和《滚石》出版商 Penske Media 针对 AI Overviews 的反垄断诉讼，认为反垄断法不能替代立法去处理技术变革带来的经济后果。出版商借反垄断诉讼向谷歌施压的路径，至少在美国暂时受挫。

把算力这条线和入口系列变动放在一起，谷歌此举背后逻辑就不难理解，模型本身越来越像同质化的商品，真正难替代的是身份、权限、记忆、审计和入口。企业智能体把这几个一次配齐，模型选择栏中放不放 Claude，也就不那么重要了。

接下来几周，几个节点会决定这几道线最终划在哪儿：

• Argon 何时开放给付费 API 客户和 Ultra 用户，又何时轮到 Pro 和免费用户。

• Deep Think 最终留在 Ultra，还是下放到 Pro。

• Skills 全面铺开后，免费用户和未成年用户实际能用到什么程度。

• 面向消费者的 Gemini agent 什么时候开。

• 据 Business Insider 10 月 10 日报道，谷歌内部正在测试 Gemini 4 的一个更新版本，代号 Carbon，已接入内部编程平台 Jetski，部分员工认为它的编程体验接近 Claude Opus 5.5。

10 月 12 日，谷歌 DeepMind 在《科学》上发表了 AlphaProof Nexus 的成果，它解出了 353 个未解埃尔德什问题中的 9 个，其中两个已经悬置 56 年。此外还证明了 OEIS 整数序列数据库中的 44 个猜想，回答了一个代数几何的开放问题，并改进了一个 min-max 优化中的已知界。系统以 Gemini 3.1 Pro 为底座，用形式化语言 Lean 起草和修订证明，Lean 逐稿校验，报错再喂回下一轮，遇到难题时调用专门的证明工具 AlphaProof。

谷歌称，即便不调用 AlphaProof，那 9 个埃尔德什问题也能解出。

《科学》经过同行评审才刊出，这与同期 OpenAI 把数百份 AI 生成的证明直接放到 GitHub 上、引来 Terence Tao 等牵头的抵制形成对照。同行评审不等于结果就此定论，但它是目前把机器证明纳入学术规范的一条可选路径。

《科学》中用的是 2 月发布的老模型 Gemini 3.1 Pro，旗舰档自 2025 年 11 月的 Gemini 3 之后，到今天只更新过一次。谷歌把最强的一代卡在了 Fairwind 的门口，内部的前沿工作则交给了已经稳定、可复现的上一代。

10 月 12 日也流出的另一条招聘信息。DeepMind 新设了一个叫 Polaris 的团队，公开招聘研究工程师，年薪总包 55 万到 110 万美元，明确不要求学历，也不设最低工作年限。这个团队不做模型，做的是考题，为衡量 Gemini 能否完成真实的长周期软件工程任务，手工设计评测任务和评分标准。谷歌的说法是偏好真实、复杂的任务而非合成数据，一道题从构思到定稿大约要一周。分享这条信息的 Tamay Besiroglu 是 9 月谷歌从 AI 编程创业公司 Mechanize 招来的研究科学家，他补充说招聘不看职级，也不问 LeetCode 式的题目。

Polaris 是 DeepMind 内部做评测的团队，职责是给 Gemini 出题和打分，不对外发布产品或模型。

招聘信息本身也透露了谷歌对自己处境的判断，评测团队的薪资对标模型团队，说明在谷歌内部，衡量能力的尺度被当成了和造能力同等重要的事。行业中更常见的解释是，旧的编程基准正变得太容易或被训练数据污染，谁掌握更难的考卷，谁才拿得到关于自己的诚实的分数。

附其他动态

• 10 月 12 日：《科学》刊出 DeepMind 的 AlphaProof Nexus 成果，见上文。

• 10 月 8 日：谷歌 AI Edge 团队发布免费 Mac 应用 Foresight，全程离线记录会议，见上文。

• 10 月 12 日前后：有开发者在 Antigravity 中发现 Argon 的引用，上下文选项包括 256K、512K 和 900K。同期 Gemini 3.1 Pro 已从 Antigravity IDE 撤下，开发者只剩 3.8 Flash。相关说法尚未得到谷歌确认。

• 10 月 13 日：Skills 开始在 Gemini 应用铺开，个人账号需 18 岁以上、开启活动记录，预计 11 月中旬完成。

• 10 月 7 日：SynthID 检测器全球开放，可校验谷歌以及 OpenAI、NVIDIA、Kakao 生成内容的水印，Apple 即将加入。

• 10 月 7 日：Nano Banana 2.1 上线，支持蒙版改图和最高 4K 分辨率，基于 Gemini 3.6 Flash。

• 10 月 7 日：谷歌与 Unity 推出 Playground，用自然语言生成可玩游戏，先在美国开放给 18 岁以上用户。

• 10 月 2 日：Gemini 手机应用新增 Map 工具，可在地图上圈选区域后针对该地点提问。

• 10 月 6 日：Gemini Enterprise 管理员可以控制员工能否使用 Antigravity 的 Boost 和 Teamwork 两项多智能体功能。

• 9 月底：DeepMind 推出 SynthID Bio，给 AI 设计的蛋白质加入不可察觉的水印，该成果 10 月初见于《自然》。

文中日期除特别注明外，均为美国东部时间。

（本文首发钛媒体 APP，作者 | 硅谷Tech_news，编辑 | 林深）