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Gemini 4 Argon：为攻克最棘手难题而生

Google 发布 Gemini 4 Argon：跨领域基准与 Vals Index 第一，以引入期半价切入，用工程、科学、安全、机器人四线实证能力。

GOOGLE AI STUDIO（@GOOGLEAISTUDIO）深度报道 · 已翻译 · 约 19 分钟
阅览室 · AI 最佳实践#Argon#Gemini 4#能力#安全#推理#工程#基准原文

Gemini 4 Argon 今日面向全球开发者与企业开放，可通过 AI Studio 和 Gemini 平台 的 API 使用；Google AI Ultra 订阅用户可在 Google Antigravity 中使用；Google AI Ultra 和 Pro 订阅用户可在 Gemini 应用和搜索中的 AI 模式中使用。

Argon 擅长在编程、金融、法律、网络安全和科学等领域的复杂真实任务中开展深度工作。凭借在多步骤任务中的深度与精确性，Argon 在跨领域基准测试中表现优于其他前沿模型，并在衡量模型在金融、编程、法律和税务等关键经济领域表现的 Vals Index 上排名第一。

该模型今日以优惠价 发布：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 95% 折扣）。

优惠期将于 2026 年 11 月 30 日结束，此后将适用每 100 万输入 token 4 美元、每 100 万输出 token 20 美元的价格。此价格仅适用于面向公众开放的 Argon 模型。

Google 内部团队、各企业以及研究界已在利用 Argon 在多个领域取得重大影响：

  • 解决大型代码库重构与优化等重大工程问题
  • 优化法律、金融和科学等领域的业务流程
  • 发现并修补关键网络安全漏洞
  • 推动量子计算、核聚变与生命科学领域实现全新突破

解决复杂工程任务

在 Google，我们一直用 Argon 攻克最棘手的工程难题。过去几周，软件工程师交付高质量代码的速度前所未有。Antigravity 中的 Argon 帮助团队将智能体提交的代码量提升了 35% 以上，同时将代码回滚减少了近三分之一。

  • 梳理 Chrome 浏览器功能代码： Argon 帮助 Chrome 团队将核心网页处理逻辑与 Chromium 4000 万行代码库中约 600 万行的浏览器功能遗留目录分离开来。一次提交多项整洁的代码变更，Argon 帮助团队完成了横跨数百个文件的架构重构，将数月的工作压缩至数周完成。对于 Chrome 全球数十亿用户而言，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迁移而无需重新加载，从而消除一整类浏览器崩溃问题。
  • 数小时内优化生产级 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 是一个支撑企业级智能体的框架。该团队将他们的 .agents/skills 规则手册和一段话的目标交给 Argon：在不破坏现有应用的前提下消除框架开销。Argon 在一夜之间自主工作，提出了多项优化，现已在 google/adk-python 中上线，这些优化将长会话中的内存会话准备时间缩短了 40%，并将冷导入速度提升了 21%。阅读工程深度解析了解更多。
  • 量子化学开源软件包优化： xTB（Semiempirical Extended Tight-Binding，半经验扩展紧束缚）是分子领域被引用最多的开源量子化学软件包之一。科学家用它来预测分子的三维结构，并筛选大量药物和材料候选物。借助 Antigravity 中的 Argon，我们的研究人员将 xTB 预测分子结构的速度提升至多 2.3 倍，构象搜索速度提升至多 1.8 倍。这些改动已贡献至官方 GitHub 上的 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 2.85 倍的端到端推理加速（在 Gemma 4 E2B 上将吞吐量从约 37,900 tokens/秒提升至超过 108,000 tokens/秒），且 token 完全一致、质量零下降——整个过程仅用几天，而通常需要数月。查看上游拉取请求（涵盖从注意力调优到推测解码的各项优化），了解具体改动。
  • 交付复杂 3D 可视化： 与之前的 Gemini 模型相比，Argon 在空间推理、数学精度和可视化编码方面带来了重大改进。通过 /goal 等斜杠命令，以及在 Antigravity 中使用自定义技能提示多智能体循环，Google 员工正使用 Argon 以原生代码原型化复杂 3D 可视化、高保真游戏和交互式动画，并可直接在浏览器中渲染。
Argon 在 Antigravity 中利用多智能体视觉评审循环，构建了一个高度精细的宝塔模型。该模型在 Blender 中自主雕刻出包含多栋建筑的寺庙建筑群，具备照片级真实的建筑、植被与光照。
Argon 在 Antigravity 中利用多智能体视觉评审循环，构建了一个高度精细的宝塔模型。该模型在 Blender 中自主雕刻出包含多栋建筑的寺庙建筑群，具备照片级真实的建筑、植被与光照。
Argon 在 Antigravity 中通过多智能体循环，将真实书桌的照片转化为可玩的迷你赛车游戏。书桌物件、房间和赛道使用 Blender MCP 建模并做碰撞检测，用 Nano Banana 贴图，并在 Three.js 中接入物理、自定义着色器以及来自 Gemini Omni Flash 的汽车引擎音效。
Argon 在 Antigravity 中通过多智能体循环，将真实书桌的照片转化为可玩的迷你赛车游戏。书桌物件、房间和赛道使用 Blender MCP 建模并做碰撞检测，用 Nano Banana 贴图，并在 Three.js 中接入物理、自定义着色器以及来自 Gemini Omni Flash 的汽车引擎音效。
Argon 在 Antigravity 中编写 Python 脚本，通过多智能体视觉评审循环，程序化地雕刻、绑定、动画化并 PBR 烘焙一个复杂的 3D 游戏，然后在 Three.js 中为其接入 GLSL 着色器、破碎物理和单人 AI，使其可用于网页。
Argon 在 Antigravity 中编写 Python 脚本，通过多智能体视觉评审循环，程序化地雕刻、绑定、动画化并 PBR 烘焙一个复杂的 3D 游戏，然后在 Three.js 中为其接入 GLSL 着色器、破碎物理和单人 AI，使其可用于网页。
Argon 在零外部库、100% 纯 Python 的条件下，编写了自己的 3D 光线追踪引擎，并配有自定义视频工具和音频混音器，从零构建并记录了一座阳光照耀的图书馆，还用 Gemini 3.8 TTS 配音和 Lyria 3.5 音乐制作、解说并组装了这段视频。
Argon 在零外部库、100% 纯 Python 的条件下，编写了自己的 3D 光线追踪引擎，并配有自定义视频工具和音频混音器，从零构建并记录了一座阳光照耀的图书馆，还用 Gemini 3.8 TTS 配音和 Lyria 3.5 音乐制作、解说并组装了这段视频。
从 Antigravity 中的一张 Nano Banana 图像出发，Argon 在自主循环中驱动 Blender MCP，对齐相机网格、雕刻哥特式建筑并布置音频响应式灯光，最终完成一个 3D 场景。
从 Antigravity 中的一张 Nano Banana 图像出发，Argon 在自主循环中驱动 Blender MCP，对齐相机网格、雕刻哥特式建筑并布置音频响应式灯光，最终完成一个 3D 场景。

变革关键业务与专业工作流程

Argon 融合了前沿推理能力、深度视觉感知、扩展的领域知识，以及在法律、金融、科学和编程领域更强的写作能力，助力高风险的各类专业工作流程。它表达清晰，让你始终掌握进展，并且比我们以往任何 Gemini 模型都更好地遵循风格指令。Argon 回答问题更直接、更少含糊其辞，不会不必要地重复，并在整个回复中避免陈词滥调。

参与我们早期访问计划的企业客户和初创公司已经借助 Argon 取得了显著成效。

凭借先进的推理和多模态能力，同时保持严格的事实依据，Argon 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。

看看 Argon 如何综合约 50 GB 的机载 LiDAR 扫描、GIS 房间矢量、美国国会图书馆 CAD 图纸和 NPS 档案，重建查科峡谷的 3D 模型，将零散的考古记录转化为可探索的数字遗产遗址。
看看 Argon 如何综合约 50 GB 的机载 LiDAR 扫描、GIS 房间矢量、美国国会图书馆 CAD 图纸和 NPS 档案，重建查科峡谷的 3D 模型，将零散的考古记录转化为可探索的数字遗产遗址。
在 Gemini App 中，Argon 使用自定义技能，将一个装满项目上下文的非结构化文件夹整理成一份整洁的客户提案演示文稿。随后 Gemini 起草该演示文稿并发送邮件给客户，同时通过定时任务为未来所有客户请求创建自动化工作流。
在 Gemini App 中，Argon 使用自定义技能，将一个装满项目上下文的非结构化文件夹整理成一份整洁的客户提案演示文稿。随后 Gemini 起草该演示文稿并发送邮件给客户，同时通过定时任务为未来所有客户请求创建自动化工作流。
观看 Argon 如何将 3 个开源仓库的数据综合成一个医学学习工具，你可以逐层剥离解剖结构、查看临床元数据，并在人体 3D 探索中触发生物力学。
观看 Argon 如何将 3 个开源仓库的数据综合成一个医学学习工具，你可以逐层剥离解剖结构、查看临床元数据，并在人体 3D 探索中触发生物力学。
Argon 在 Gemini macOS 应用中使用 Antigravity，通过 Nano Banana 为沙发的新支腿生成多轮设计方案，然后为其中一款生成可 3D 打印的文件。从尺寸草图和沙发照片出发，Argon 按适配沙发的正确尺寸构建了模型。
Argon 在 Gemini macOS 应用中使用 Antigravity，通过 Nano Banana 为沙发的新支腿生成多轮设计方案，然后为其中一款生成可 3D 打印的文件。从尺寸草图和沙发照片出发，Argon 按适配沙发的正确尺寸构建了模型。
在 Isomorphic Labs，团队将 Argon 作为合作伙伴，加速其药物发现与设计研究工作流。Argon 能快速综合复杂的 PDF 和专利以提取关键信息，将通常需要数周的过程缩短至数小时。
在 Isomorphic Labs，团队将 Argon 作为合作伙伴，加速其药物发现与设计研究工作流。Argon 能快速综合复杂的 PDF 和专利以提取关键信息，将通常需要数周的过程缩短至数小时。

与研究人员和领域专家携手，加速现实世界影响力

研究人员、工程师和安全专家已经在使用 Argon 拓展网络防御、科学、数学和机器人领域的边界。它正在帮助网络防御者和研究人员验证假设、自主审计关键代码库和形式化证明，并捕捉隐蔽的零日漏洞和逻辑缺陷。

将最先进的网络安全能力带给更多可信防御者

从今天起，我们开始向数百家额外的 Fairwind Program 合作伙伴开放。

Wiz 已在其“Scan for Good”计划中使用 Argon，该计划免费为公共利益保护关键基础设施。通过提前访问该模型，Wiz 已在多个高风险领域展示了 Argon 的现实世界影响力：

  • 保护敏感政府数据： 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缺口。这项工作帮助防止了关键安全部门开发细节的泄露，以及对专用模型的未授权访问。
  • 保护关键医疗基础设施： Wiz 还使用 Argon 保护重要的医疗基础设施。通过串联复杂漏洞，该模型帮助团队发现并快速修复了一个公开文件下载绕过漏洞，该漏洞暴露了主密钥并授予了管理员访问权限。Argon 不仅发现了漏洞，还主动保护了数十万份私人患者记录。

解锁新的科学突破

Argon 已在科学界产生切实影响——为多个领域的科学家和专家带来全新发现。

  • 量子计算： Argon 正在帮助我们的研究人员加速量子纠错与算法设计方面的进展。为帮助纠错解码器实时跟上量子硬件的步伐，Argon 将我们内部的 AlphaQubit（我们的机器学习量子纠错解码器）版本转换为单一、高度优化的硬件内核——使其推理吞吐量几乎翻倍，从而让我们能够部署更大、能力更强的模型，并扩展到更大规模的量子设备，同时继续满足严格的实时阈值要求。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基本构件——由 Argon 编写并在 Lean 中形式化验证的实现，与已发表的量子 CORDIC 基线相比，将时空成本降低了 100 倍以上，这是朝着构建优化量子电路标准库迈出的一步。
  • 核聚变： 仿星器是极其复杂的机器，是无限清洁聚变能源的主要候选方案之一，但优化其三维磁场以困难著称。自 1967 年以来，一个被称为“Grad 猜想”的长期假设认为，为这些磁场找到精确数学解是不可能的，直到最近人们找到了反例，其中包括马里兰大学的 Matt Landreman 教授。如今，Google 的一个团队与 Landreman 教授一起发现了 Grad 猜想的一类更广泛的反例。这些新解为聚变界提供了可靠的基准，用于测试其仿星器模拟代码，而这些代码是未来设计的重要工具。
  • 罕见病研究： Gamow Labs 的研究人员利用 Argon 分析患有罕见发育性肺部疾病的新生儿的去标识化基因组。在一个案例中，Argon 精准定位了一处常规软件多年来未能发现的染色体重排，并解释了它为何一直未被检出。在基于真实临床与实验室数据构建的 Gamow Labs 私有评测中，Argon 在 RareBench（罕见病诊断辅助任务得分 57%）和 LabBench（湿实验推理得分 52.2%）上均位列第一。这些进展有望让面临罕见病的家庭更快获得诊断。更多详情请见博客*。
  • 酶设计： 设计具有精确反应性的酶素来以缓慢著称，往往需要数月针对特定模型的调优和候选筛选。丝氨酸酯酶是一类能够切割目标分子上酯键的酶，广泛应用于回收利用，以及制药、生物燃料和洗涤剂的制造。我们的科学家与 Argon 合作设计丝氨酸酯酶，靶向基准分子 4MU-acetate——该分子的酯键一旦被切断，便会在紫外光下发出荧光。短短数小时内，Argon 便汇集了相关数据、完成了模型调优，并识别出多个受生物化学启发的筛选条件，最终得到五个新颖设计。后续实验室测试证实，这些设计均具有稳健的催化活性。此次酶生成的成功所体现的速度与便捷性，展示了在生物制造、绿色化学和药物开发等领域快速加速酶工程的潜力。

为进一步加快研究步伐，我们将向 10,000 名科学家免费提供 Google Antigravity 的最高使用层级，为期 6 个月（滚动入驻），须符合资格、容量与遴选要求。申请现已开放。

本博客中的观点来自外部方，不代表 Google 的观点。

加速机器人开发

Argon 将先进的视觉-语义推理、深层的物理理解与自主代码生成融为一体，为机器人技术栈解锁了全新的工作流，并加速迈向物理 AGI 的进程。这一能力跃升体现在 Argon 在 具身推理（ERQA）基准测试上的表现——该测试考察模型理解和解决 3D 环境中物理、空间问题的能力。凭借纯推理，Argon 以 87% 的得分超越了所有其他前沿模型。

为展示这些能力在实际场景中的表现，我们测试了 Argon 仅通过观看就学会一项分布外物理技能的能力。在一项内部测试中，Argon 观看了一段人类玩沙包投掷游戏的原始视频，绘制出环境的空间坐标，并计算出所需的全身关节运动，随后自主构建了仿真代码。将其迁移到 Apptronik 的 Apollo 人形机器人上后，该机器人在真实环境试验中迅速连续投中七球。

这一“视频到仿真再到现实”（Video-to-Sim-to-Real）的流程将数周的手动仿真建模压缩至数小时，把普通视频转化为可扩展、无限的机器人训练场。欲了解更多关于这如何加速机器人开发进程的信息，请参阅我们的开发者博客。

负责任且安全地开发 Argon

安全与保障是 Google 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，对特定模型能力和防护措施进行了评估。Gemini 4 Argon 代表了我们迄今为止最全面的安全与保障体系：

  • 防滥用与防越狱： 那些能帮助防御者修补医院软件或加速生物工程的编码与科学能力，同样需要强有力的防护措施来抵御恶意行为者。在我们的前沿安全框架下，我们评估了 Argon 在多个领域增强后的能力，并部署了多层防御体系，结合了抗越狱、监控与执行机制。这大幅提升了我们的稳健性——例如，外部生物红队测试仅能解锁我们所测试的生物子任务中不到 1% 的部分。此外，在面对危险请求时——从编写漏洞利用代码到协助处理危险生物材料——Argon 在拒绝执行有害请求方面的表现显著优于我们之前的模型。在一组旨在对模型进行压力测试的对抗性测试集上，违规行为减少了近 2 倍——同样显著优于之前的 Gemini 模型。
  • 智能体对齐与实时监控： 随着智能体成为能力更强的问题解决者，我们必须确保它们在遇到障碍（如权限错误或测试失败）时，不会因过于急切地完成任务而采取未经授权的捷径。
  • 首先，我们训练 Argon 尊重系统边界、如实报告负面结果，并在采取不可逆步骤之前暂停以等待人工确认。在模型没有动机保留实力的编码基准测试中，Gemini 4 Argon 的捷径尝试率降至仅 2%，这是我们相较于之前 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的失准监控器，它会读取智能体的逐步推理和操作，以实时发现并阻止非预期的变通做法。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对模型的想法施加惩罚，以确保其推理保持透明、可被监控。
  • 抗提示注入能力： 当智能体浏览网页、阅读邮件或检查代码时，可能会遇到旨在劫持其任务的隐藏恶意指令。通过对抗训练和自动化红队测试，Argon 在 Gray Swan 间接提示注入（IPI）基准测试中位居榜首，将 15 次自适应尝试中的攻击成功率降至 0.7%。

更多信息，请参阅 Gemini 4 Argon 模型卡。

立即开始使用

Argon 能更持久、更努力地解决高度复杂的科学、编程和智能体问题。这得益于通过 Gemini API 提供的业界领先的 100 万统一输入输出 token 上限。请阅读我们的开发者和企业文档，了解新的续接协议，并根据你的需求做好相应配置。Argon 今日起在全球范围内逐步推出：

  • 面向开发者： 在 AI Studio 和 Android Studio 中使用 Gemini API 付费层级进行构建；如果你是 Google AI Ultra 订阅用户，还可以在 Google Antigravity 和 AI Studio 中试用。
  • 面向企业： 可在 Gemini for business、API 以及 Google Antigravity 中试用。
  • 面向普通用户： 如果你是 Google AI Ultra 或 Pro 订阅用户，今日起即可在 Gemini 应用和搜索中的 AI 模式里试用。
  • 面向科学家与研究人员： 申请有机会免费获得 Google Antigravity 最高使用层级 6 个月的访问权限（按滚动方式入驻），需符合资格、容量与筛选条件。申请现已开放。
  • 面向网络安全防御人员： 申请加入 Fairwind 计划，即可按滚动方式获得无网络防护限制的 Argon 访问权限。

Gemini 4 Argon 只是开始。我们期待为你带来 Gemini 4 系列的其余成员。

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