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等了八个月,Gemini 4能帮谷歌打赢翻身仗吗,我们测了测

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出品/未来科技界

作者/李彦

编辑/杨宇

谷歌这一回,能靠Gemini 4打赢翻身仗吗?

9月30日,谷歌公布新一代旗舰模型Gemini 4 Argon,并于10月13日向开发者、企业及部分付费订阅用户扩大开放。要知道,距离上一款旗舰Gemini 3.1 Pro发布,已过去接近八个月。

此次更新,谷歌将重点放在软件工程、金融分析、法律研究等需要长时间推理和多步骤执行的场景。据谷歌介绍,Argon支持输入与输出共享的百万Token上下文,通过分段续接机制,能够在较长的推理和生成过程中继续执行任务。

谷歌还强调,新模型改善了文字表达,能够更好地遵循用户指定的文风,减少重复、套话和不必要的铺垫。在内部应用中,Argon协助Chrome团队完成了跨数百个文件的架构调整,将原本需要数月的工作缩短至数周。

Artificial Analysis发布时的评测显示,Argon高推理档的综合智能指数为53分,与GPT-6 Astra最高档持平,较Gemini 3.1 Pro提升23分。在AA-Omniscience测试中,其幻觉率为15%,但回答准确率为50%;在终端任务测试中,成绩仍落后于Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra等模型。

那么,谷歌Gemini 4 Argon究竟实力如何?「未来科技界」也来测了测,先附上我们的提示词:



图片生成提示词



GPT-6.1 Sol生成图像



Gemini 4 Argon生成图像

文生图测试中,GPT-6.1 Sol的画面偏暖,背景中的上海地标交代了地点,三杯饮品的高矮与杯型也有明显差异;Gemini 4 Argon的门店背景更简洁,透明点单屏幕呼应了未来城市的设定。

进一步看饮品细节,GPT-6.1 Sol生成的橙子切片、冰块和杯壁水珠更清楚,玻璃杯的透光效果、抹茶表面的奶泡,以及茶汤与牛奶交融的纹路,都更接近真实拍摄。相比之下,Gemini 4 Argon的杯子表面较光滑,抹茶杯口和分层显得生硬,饮品更像产品效果图。

文字展示上,GPT-6.1 Sol将卡片立在桌上,文案容易看清;Gemini则将卡片平放,还添加了没有要求的细小文字。就这次结果而言,Gemini 4 Argon在饮品细节和真实感上,仍未胜过GPT-6.1 Sol。

再看文生视频能力:MiniMax H3对剧情的执行更完整,Gemini 4 Argon对具体动作的处理更细致。依旧先附上提示词:



视频生成提示词

MiniMax H3在10秒内呈现了街景、制作咖啡到顾客接杯的四个分镜,故事有头有尾,画面冷暖对比也较强。Gemini 4 Argon的清晨街景更接近自然光下的实拍,推门镜头和玻璃门上的“晨间咖啡”字样都得到还原,但前面的铺垫占用了较多时间,最终漏掉了抬头微笑与递杯的情节。



MiniMax H3生成作品

不过,进入咖啡制作环节后,Gemini 4 Argon的优势更明显:牛奶注入后的液面变化、拉花纹理、升腾的热气,以及握住杯柄旋转30度的动作,都比较自然连贯。MiniMax H3缺少倒奶特写,开篇自行车溅起的水花过大,随后还在水面持续翻涌;递咖啡时,吧台上又凭空多出一个杯子。



Gemini 4 Argon生成作品

可以看出,在视频测试中MiniMax H3更好地完成了故事,Gemini 4 Argon虽把细节放大,但在剧情完整度差了点意思。

谷歌毕竟是多模态领域的代表选手,所以这次我们挑了文生图、文生视频这两个经典场景,看看它能把脑海里的画面还原到什么程度。你用上Gemini 4了吗?觉得这个模型能力如何?评论区聊聊,也欢迎把你的作品展示在评论区。

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