Google 發佈 Gemini 4 Argon API，輸出上限達 1M token

Google DeepMind 已向開發人員、企業及付費 Gemini 訂戶全面開放 Gemini 4 Argon。Gemini 4 Argon 是 Google 推出的稀疏混合專家前沿模型，專為長時間、多步驟工作而設，目標應用領域包括編碼、金融、法律、科學及網絡安全。Google 首次於 September 30 公佈 Argon，當時只向一小羣網絡安全防護人員開放。現時，付費用戶可透過 Gemini API 使用此模型，輸入每百萬個 token 收費 $2，輸出每百萬個 token 收費 $10。對開發人員而言，主要變化是輸出長度：Argon 單次回應最多可輸出 1M tokens。

重點摘要

• 規模：未有披露參數數量（稀疏 MoE）。輸入與輸出共用 1M token 視窗。
• 運行平台：只可在 Google 雲端運行，透過 Gemini API、AI Studio 及 Gemini 平台使用。使用 TPUs 訓練。沒有開放權重。
• 效能：在知識工作、長上下文及影片方面，於 Google 的評測表中領先。智能體編碼方面表現參差。
• 最佳成績：在 LVBench（長影片理解）取得 91.7%。
• 最差成績：在 FrontierSWE v2 取得 55.0%，於 Google 的評測表中 4 個模型排名最後。

Gemini 4 Argon 是甚麼？

根據模型卡，Argon 是一款新模型，並非以較早期 Gemini 模型微調而成。它是一款大規模稀疏 MoE Transformer，原生支援多模態輸入。它可接收文字、圖片、音訊及影片，並輸出文字。Google 使用 JAX 和 ML Pathways，在 TPUs 上訓練此模型。知識截止日期為 March 2026。Google 未有披露參數總數或啟用參數數量。

1M token 輸出上限如何運作？

Google 將輸出上限提升至 1M tokens，較早期 Gemini 模型的 64K 大幅提高。模型卡指出，輸入及輸出的合計視窗最多可達 1M tokens。因此，提示詞越長，可用於輸出的空間便越少。Google 在開發人員文件及企業文件中，説明瞭適用於長篇解碼的新延續協定。按入門價格計算，輸出一個完整的 1M token 回應需支付 $10。

Gemini 4 Argon 在基準測試中的表現如何？

Google 將 Argon 與 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 及 Claude Opus 5.5 比較。Argon 在大部分項目中取得最高分。

• DeepSWE v1.1：77.9%，高於 Opus 5.5（74.2%）及 GPT-6 Astra（74.1%）。
• Vals Index：68.90%，由 Vals AI 排名第一，高於 Claude Sonnet 5.5（67.04%）。
• AutomationBench：51.3%，Opus 5.5 則為 42.5%。
• Harvey’s Legal Agent Benchmark：19.6%，接近下一名模型的 3 倍，但絕對分數仍然偏低。
• GraphWalks，256K 至 1M tokens：84.2%，GPT-6 Astra 則為 71.8%。
• CWE-bench v1：68.0%，與 GPT-6 Astra 並列。

Google 亦表示，Argon 在ERQA 具身推理基準測試中取得 87%。得出結論前，請先閲讀評估方法。大部分競爭模型的分數由其開發者自行申報，或取自公開排行榜。Argon 的 DeepSWE 分數由 Google 使用 mini-swe-agent 測試框架自行計算；競爭模型的 DeepSWE 分數則來自系統卡及排行榜。

Gemini 4 Argon 有哪些不足？

Argon 在 Google 自行製作的評測表中，有 5 項落後：

• FrontierSWE v2：55.0%，GPT-6 Astra 則為 65.5%。
• Terminal-Bench 4.0：57.4%，Opus 5.5 則為 66.4%。
• Terminal-Bench Science 0.1：57.6%，GPT-6 Astra 則為 68.1%。
• PostTrainBench：45.3%，Opus 5.5 則為 49.3%。
• OSWorld-2.0（離線子集）：69.2%，GPT-6 Astra 則為 72.6%。

模型卡亦列出幻覺，以及偶爾出現的速度緩慢或逾時情況。根據 Google 的 Frontier Safety Framework，Google 表示無法排除模型達到生物及網絡安全關鍵能力級別的可能性。Google 表示已部署其評估為可降低相關風險的防護措施。

Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5 vs Claude Fable 5.1

Google 在正式推出前用 Argon 做了甚麼？

Google 在其推出網誌文章中分享了內部測試結果：

• 在 Antigravity 中使用 Argon，代理式程式碼提交量增加超過 35%，回退次數減少近三分之一。
• 在 A100 上執行 Gemma 4 E2B，其端到端 vLLM 推理速度提升達 2.85 倍。
• 在 Google 的開源 Agent Development Kit 中，工作階段準備時間縮短 40%。冷啟動時的匯入速度提升 21%。
• 在 Gray Swan 的間接提示注入基準測試中，經過 15 次自適應嘗試，攻擊成功率降至 0.7%。

Gemini 4 Argon 的價格是多少？可以在哪裏使用？

推出初期的定價為每百萬個 token 輸入 $2、輸出 $10。快取輸入 token 可享 95% 折扣。2026 年 11 月 30 日後，價格將升至 $4 和 $20。這與 Claude Opus 5.5 相同，並低於 GPT-6 Astra 的 $10 和 $50。

根據開發者網誌文章，可透過以下途徑使用：

• 開發者：在 AI Studio 和 Android Studio 使用 Gemini API 付費層級。
• 企業：Gemini 平台、Gemini for business 和 Google Antigravity。
• 一般用戶：Gemini 應用程式，以及 Google AI Pro 和 Ultra 訂閲者可在 Search 使用的 AI Mode。
• 網絡安全防禦人員：透過 Fairwind Program，可在沒有網絡安全防護限制的情況下使用 Argon。

重點摘要

• Argon 是一款稀疏 MoE 模型，輸出上限為 1M 個 token。
• 它在 Vals Index 排名第 1，得分為 68.90%。
• 截至 11 月 30 日，推出初期定價為每百萬個 token $2/$10。
• 它在 FrontierSWE v2 和 Terminal-Bench 4.0 的表現落後於對手。
• Google 表格中大多數對手的分數均由對手自行申報。

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文章Google 推出 Gemini 4 Argon API，Token 輸出上限為 1M最初刊登於MarkTechPost。