Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

2026年10月13日

我们正在让开发者、企业、科学家和消费者能够使用我们最新的前沿模型。

本文内容

Gemini 4 Argon 今日起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 擅长在编码、金融、法律、网络安全和科学等领域的复杂现实任务中进行深度工作。其在多步骤任务中的深度和精确性使 Argon 在各领域基准测试中超越其他前沿模型，在 Vals Index 上排名第一，该指数衡量模型在金融、编码、法律和税务工作等关键经济领域中的表现。

该模型今日发布，入门价格 ¹ 为每百万输入 token 2 美元，每百万输出 token 10 美元（缓存输入 token 享 95% 折扣）。

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和优化等重大工程问题
优化法律、金融和科学等领域的业务工作流程
发现并修补关键网络安全漏洞
推动量子计算、核聚变和生命科学领域的全新突破

解决复杂的工程任务

在 Google，我们一直使用 Argon 处理最棘手的工程问题。过去几周，软件工程师们比以往任何时候都更快地交付高质量代码。Antigravity 中的 Argon 帮助团队将智能体代码提交量提高了 35% 以上，同时将代码回滚减少了近三分之一。

理清 Chrome 中的浏览器功能代码： Argon 帮助 Chrome 团队将核心网页处理与 Chromium 4000 万行代码库中约 600 万行的浏览器功能遗留文件夹分离。一次提交多个干净的代码更改，Argon 帮助团队完成了跨数百个文件的架构重构，将数月的工作缩短至数周。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移动而无需重新加载，从而消除一整类浏览器崩溃问题。

在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——这是一个为企业级智能体提供支持的框架——进一步推进其性能工程。该团队将他们的 .agents/skills 规则手册和一段话目标交给 Argon，要求在不破坏现有应用的前提下消除框架开销。Argon 在夜间自主工作，提出了多项优化，现已在 google/adk-python 中上线，将长会话中的内存会话准备时间缩短了 40%，并将冷启动导入速度提升了 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（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 3D 结构，并筛选大量药物和材料候选物。借助 Antigravity 中的 Argon，我们的研究人员使 xTB 预测分子结构的速度最高提升 2.3 倍，构象搜索速度提升 1.8 倍。这些改动已贡献至 GitHub 上的官方 xTB 仓库。
让我们开源的 Gemma 模型速度提升近三倍：借助 Argon，我们在 A100 上通过 vLLM 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（从注意力调优到推测解码的全方位优化）以了解具体改动。
交付复杂的 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。Googlers 使用 /goal 等斜杠命令，并在 Antigravity 中通过自定义技能提示多智能体循环，利用 Argon 以原生代码原型化复杂的 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。

变革关键的业务与专业工作流

Argon 融合了前沿推理、深度视觉感知、扩展的领域知识以及更强的写作能力，覆盖法律、金融、科学和编程领域，助力高风险的职业工作流。它能清晰地沟通，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 更直接地回答问题，减少含糊其辞，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。

Argon 利用其先进的推理和多模态能力，同时保持严格的接地性，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。

与研究人员和领域专家一起加速现实世界的影响

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、数学和机器人技术的边界。它正在帮助网络防御者和研究人员检验假设、自主审计关键代码库和形式化证明，并捕捉细微的零日漏洞和逻辑缺陷。

将最先进的网络能力带给更多受信任的防御者

从今天开始，我们将开始扩展到数百个额外的 Fairwind Program 合作伙伴。

Wiz 已经将 Argon 用于其“Scan for Good”计划，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 的实际影响：

保护敏感的政府数据： 作为一项长期网络韧性计划的一部分，并与一个联邦机构合作，Argon 帮助主动识别并修复了一个可能暴露敏感数据和政府基础设施的漏洞。这项工作有助于防止关键安全领域开发细节的暴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迅速修复了一个公开文件下载绕过漏洞，该漏洞暴露了一个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 已经在科学界产生了实际影响——为多个领域的科学家和专家带来了新发现。

量子计算： Argon 正在帮助我们的研究人员加速量子纠错和算法设计方面的进展。为了帮助错误解码器实时跟上量子硬件的步伐，Argon 将我们的 ML 量子纠错解码器 AlphaQubit 的内部版本转换为一个高度优化的单一硬件内核——将其推理吞吐量几乎翻倍，使我们能够部署更大、更强大的模型，并扩展到更大的量子设备，同时继续满足严格的实时阈值。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构建模块——由 Argon 编写并在 Lean 中形式化验证的实现，与已发布的量子 CORDIC 基线相比，将时空成本降低了 100 倍以上，这是朝着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，直到最近发现了反例，包括马里兰大学的 Matt Landreman 教授。现在，Google 的一个团队与 Landreman 教授一起发现了更广泛的一类 Grad 猜想反例。这些新解为聚变界提供了可靠的基准，用于测试他们的仿星器模拟代码，这些代码是未来设计的重要工具。
罕见病研究： Gamow Labs 的研究人员使用 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 精确定位了常规软件多年来一直遗漏的染色体重排，并解释了为何它一直未被发现。在基于真实临床和实验室数据的 Gamow Labs 私有评估中，Argon 在 RareBench（罕见病诊断辅助方面为 57%）和 LabBench（湿实验推理方面为 52.2%）上均位居榜首。这些进展意味着面临罕见疾病的家庭可以更快获得诊断。详情请见博客 ² 。
酶设计： 设计具有精确反应性的酶以过程缓慢著称，通常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，广泛用于回收以及制药、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-乙酸酯——一旦其酯键被切断，该分子在紫外光下会发光。在数小时内，Argon 汇集了相关数据，进行了模型调优，并确定了多个受生物化学启发的筛选条件，最终得到五个新颖设计。随后的实验室测试证实，这些设计均具有稳健的催化活性。成功生成酶的速度和便捷性表明，在生物制造、绿色化学和药物开发等领域，酶工程有望快速加速。

为了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 最高使用层级，为期 6 个月（滚动加入），但须符合资格、容量和遴选条件。申请现已开放。

加速机器人技术开发

通过将先进的视觉-语义推理、深入的物理理解和自主代码生成结合在一起，Argon 解锁了机器人技术栈中的全新工作流，并加速了迈向物理 AGI 的进程。这一能力飞跃体现在 Argon 在具身推理（ERQA）基准上的表现，该基准测试模型理解和解决 3D 环境中物理、空间问题的能力。仅依靠纯推理，Argon 就以 87% 的得分超越了所有其他前沿模型。

为了展示这些能力在实际中的应用，我们测试了 Argon 仅通过观看就学习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游戏的原始视频，绘制了环境的空间坐标，并计算了所需的全身关节运动。随后，它自主构建了仿真代码。当迁移到 Apptronik 的 Apollo 人形机器人上时，该机器人在真实世界试验中迅速连续投中七球。

这一“视频到仿真再到现实”的流程将数周的手动仿真建模压缩到数小时，把普通视频转化为可扩展的无限机器人训练场。欲了解更多关于这如何加速机器人技术开发步伐的信息，请见我们的开发者博客。

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，对某些模型能力和防护措施进行了测量。Gemini 4 Argon 代表了我们迄今为止最全面的安全与保障体系：

滥用与越狱防御： 那些帮助防御者修补医院软件或加速生物工程的编码和科学能力，同样需要强有力的防护措施来防范恶意行为者。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，并部署了结合越狱抵抗、监控和执法的多层防御体系。这极大地提升了我们的稳健性——例如，外部生物红队测试只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显著优于我们之前的模型。在一个旨在对模型进行压力测试的对抗性数据集上，违规行为减少了近 2 倍——同样显著优于之前的 Gemini 模型。
Agent alignment & real-time monitoring: As agents become more capable problem solvers, we have to ensure they don’t get overly eager to finish a task by taking unauthorized shortcuts when they hit a roadblock, like a permission error or a failing test.
- 首先，我们训练 Argon 尊重系统边界、如实报告负面发现，并在采取不可逆步骤之前暂停以等待人工确认。在模型没有动机有所保留的编码基准测试中，Gemini 4 Argon 的走捷径尝试降至仅 2%，这是我们相较之前 Gemini 模型的最佳表现。
- 其次，作为纵深防御层，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，以实时捕捉并阻止意外的变通做法。我们在内部部署、能力评估和强化学习训练运行中使用了这一监控器——同时严格避免在训练期间惩罚模型的想法，从而使其推理保持透明且可监控。
提示注入抵抗： 当智能体浏览网页、阅读电子邮件或检查代码时，它们可能会遇到旨在劫持其任务的隐藏恶意指令。通过对抗性训练和自动化红队测试，Argon 在 Gray Swan 间接提示注入（IPI）基准测试中领先，将 15 次自适应尝试中的攻击成功率降至 0.7%。

如需了解更多信息，请参阅 Gemini 4 Argon 模型卡。

立即开始

Argon 能更持久、更努力地解决高度复杂的科学、编码和智能体问题。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。请阅读我们面向开发者和企业的文档，了解新的延续协议，并确保为您的需求进行适当的设置。Argon 今日在全球范围内推出：

面向开发者： 在 AI Studio 和 Android Studio 中使用 Gemini API 付费层级进行构建；如果您是 Google AI Ultra 订阅者，可以在 Google Antigravity 和 AI Studio 中试用。
面向企业： 在 Gemini for business、API 以及 Google Antigravity 中试用。
面向日常用户： 如果您是 Google AI Ultra 或 Pro 订阅者，从今天起可以在 Gemini 应用和搜索中的 AI 模式中试用。
面向科学家与研究人员：申请即有机会免费获得 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。我们期待为您带来 Gemini 4 家族的其余成员。