Google 发布 Gemini 4 Argon
面向复杂多步任务，覆盖代码、金融、法律、安全和科学。
为什么重要
为开发者提供了一个面向复杂工作流和推理任务的新前沿模型选择。
AI 解读（根据原文生成）
Google Blog 宣布 Gemini 4 Argon 全球可用，开发者和企业可通过 AI Studio 与 Gemini platform 的 API 使用，Google AI Ultra 用户可在 Google Antigravity 使用，Ultra 和 Pro 用户可在 Gemini app 与 Search 的 AI Mode 使用。文章称 Argon 擅长跨代码、金融、法律、网络安全和科学等领域的复杂真实任务，在 Vals Index 排名第一，并已用于 Google 内部工程重构、ADK 性能优化和漏洞修复等场景。原文未说明开放权重或代码。
要点（AI 据原文整理，数字均已与原文核对）
- Google 称 Argon 可与行业最佳模型竞争。
- Google 称 Argon 提供“frontier reasoning and improved performance across complex workflows”。
- Google 称 Argon 减少 hedging、repetition 和 cliches。
- Google 声称 Argon 在 coding、cybersecurity、science、finance 和 law 等基准上超过 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5。
- Google says it's already putting Argon to use internally。
- Gemini 4 Argon is now globally available today for developers and enterprises via the API in AI Studio and Gemini platform.
- Argon outperforms other frontier models on benchmarks across domains, ranking #1 on the Vals Index.
- The model launches today at an introductory price of $2 per million input tokens and $10 per million output tokens.
进展
The Verge · AI：Google 发布 Gemini 4 Argon
Google Blog · AI：Google 发布 Gemini 4 Argon
Google DeepMind Blog：Gemini 4 Argon 发布
The Decoder：Gemini 4 Argon 全球上线
全部来源（4）
- Google 发布 Gemini 4 Argon
Google 推出了期待已久的 Gemini 4 Argon 模型，称其可与行业最强模型竞争。Google 表示 Argon 提供“前沿推理和复杂工作流中的改进性能”，并减少 AI 聊天机器人常见的模棱两可、重复和陈词滥调。公司还声称它在编码、网络安全、科学、金融和法律等基准上超过 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5。原文未说明模型权重、代码或演示是否开放。
- Gemini 4 Argon 发布
Google DeepMind 介绍 Gemini 4 Argon，并称其已面向开发者和企业通过 AI Studio 与 Gemini platform 的 API 全球可用，也面向部分 Google AI Ultra、Pro 订阅用户开放。Argon 面向复杂真实任务，覆盖编码、金融、法律、网络安全和科学等领域；正文称其在跨领域基准上优于其他前沿模型，并在 Vals Index 排名第一。文中还列举了其在 Google 工程、Chrome 重构、ADK 性能优化等场景的应用。
- Gemini 4 Argon 全球上线
Google 正在全球推出 Gemini 4 Argon，称其为新的旗舰前沿 AI 模型。该模型可通过 AI Studio 的 API 和 Gemini platform 使用；AI Ultra 用户可在 Google Antigravity 使用，AI Ultra 和 Pro 用户也可通过 Gemini app 与 Google Search 的 AI mode 访问。Google 表示 Argon 取代 Gemini Pro 类别成为新的 frontier 系列，并称更多 Gemini 4 模型将陆续推出。文章还提到其定价、榜单表现以及若干自报的内部工程和代码优化结果。
