Gemini 4 Argon：為解決最棘手的問題而打造

Oct 13, 2026

我們現正讓開發者、企業、科學家及消費者使用我們最新的前沿模型。

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此內容由 Google AI 生成。生成式 AI 屬實驗性技術。

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Gemini 4 Argon 今日起在全球開放予開發者和企業使用，開發者和企業可透過 API 在 AI Studio 和 Gemini platform 使用；Google AI Ultra 訂戶可在 Google Antigravity 使用，而 Google AI Ultra 和 Pro 訂戶則可在 Gemini app 和 AI Mode in Search 使用。

Argon 擅長處理跨領域的複雜現實任務，涵蓋程式編寫、金融、法律、網絡安全及科學等範疇。Argon 在多步驟任務中的深度和精準度，使其在跨領域基準測試中勝過其他前沿模型，並在Vals Index排名 #1。該指標評估模型在金融、程式編寫、法律及税務工作等關鍵經濟領域的表現。

Argon 今日以入門價格 ¹ 推出，每百萬個輸入 token 收費 $2，每百萬個輸出 token 收費 $10（快取輸入 token 享 95% 折扣）。

Google 內部、各企業及研究界的團隊已開始使用 Argon，並在多個領域帶來重大成效：

解決大型程式碼庫重構及最佳化等重大工程問題
最佳化法律、金融及科學等領域的業務流程
找出並修補關鍵網絡安全漏洞
推動量子運算、核聚變及生命科學領域的新突破

解決複雜工程任務

在 Google，我們一直使用 Argon 解決最棘手的工程問題。過去幾星期，軟件工程師交付高質素程式碼的速度前所未有。Antigravity 中的 Argon 協助團隊將代理式程式碼提交量提升逾 35%，同時令程式碼回退減少近三分之一。

梳理 Chrome 中的瀏覽器功能程式碼：Argon 協助 Chrome 團隊，從 Chromium 這個 40 million 行程式碼庫內存放瀏覽器功能的舊有資料夾中，分離出網頁核心處理功能；該資料夾約有 6 million 行程式碼。一次串接多項清晰的程式碼變更，Argon 協助團隊完成涉及數百個檔案的架構重構，把數月工作濃縮至數星期。對全球數十億名 Chrome 用戶而言，這將讓開啟中的網頁可在分頁、側邊面板和浮動視窗之間流暢切換，而無須重新載入，並消除一整類瀏覽器崩潰問題。

數小時內最佳化正式環境的 Python 程式碼庫：Antigravity 中的 Argon 正協助 Google 開源 Agent Development Kit (ADK) 背後的團隊進一步提升效能工程水平。這個框架為企業級 Agent 提供支援。團隊向 Argon 提供了 .agents/skills 規則手冊，以及一段簡短目標，要求在不影響現有應用程式的前提下，消除框架開銷。Argon 在夜間自主工作，找出多項最佳化，現已加入 google/adk-python；這些最佳化令長時間工作階段的記憶體內工作階段準備時間減少 40%，並令冷啟動匯入速度提升 21%。閲讀工程技術深入剖析，瞭解更多。
量子化學開源套件最佳化：xTB (Semiempirical Extended Tight-Binding) 是分子量子化學領域中引用次數最多的開源套件之一。科學家利用它預測分子的三維形狀，並篩選大量候選藥物及材料。研究人員使用 Antigravity 中的 Argon，令 xTB 預測分子結構的速度提升至 2.3 倍，構象搜尋速度提升至 1.8 倍。相關改動已提交至官方 GitHub 上的 xTB 儲存庫。
令我們的開源 Gemma 模型速度接近快三倍：使用 Argon 後，我們透過 vLLM 在 A100 上將端到端推理速度提升 2.85 倍（Gemma 4 E2B 的吞吐量由每秒約 37,900 個 token 提升至超過 108,000 個），token 一致率達 100%，品質完全沒有下降；整個過程只需數天，通常需要數月。查看上游合併請求（涵蓋注意力調校、投機解碼等各方面的最佳化），瞭解具體改動。
製作複雜的 3D 視覺化內容：與之前的 Gemini 模型相比，Argon 在空間推理、數學精確度及視覺程式設計方面都有重大提升。Google 員工在 Antigravity 中使用 /goal 等斜線指令，並透過提示詞配合自訂技能執行多 Agent 迴圈，利用 Argon 以原生程式碼製作複雜的 3D 視覺化內容、高保真遊戲及互動動畫，並可直接在瀏覽器中呈現。

革新關鍵業務及專業工作流程

Argon 集合前沿推理能力、深入的視覺感知、更廣泛的領域知識及更強的寫作能力，涵蓋法律、金融、科學及程式設計，協助處理高風險的專業工作流程。它表達清晰，讓你掌握進度，而且比以往任何 Gemini 模型都更能遵循風格指示。Argon 回答問題更直接，較少使用保留措辭，不會作不必要的重複，並避免在回答中使用陳腔濫調。

早期使用計劃中的企業客戶及初創公司，已經透過 Argon 取得顯著成果。

Argon 在嚴格根據資料作答的同時，運用先進推理及多模態能力，在深入理解多模態文件、縱向數據分析及互動式分析沙盒方面表現出色。

與研究人員及領域專家攜手加速實際應用

研究人員、工程師及安全專家已開始使用 Argon，拓展網絡安全防禦、科學、數學及機械人技術的界限。它協助網絡安全防禦人員及研究人員測試假設、自主審核關鍵程式碼庫及形式化證明，並找出隱蔽的零日漏洞及邏輯缺陷。

讓更多可信賴的防禦人員具備最先進的網絡安全能力

今日起，我們開始將計劃擴展至數以百計的其他 Fairwind Program 合作夥伴。

Wiz 已在「Scan for Good」計劃中使用 Argon，免費為公益保護重要基礎設施。透過率先使用這個模型，Wiz 展示了 Argon 在多個高風險領域的實際影響：

保障敏感政府數據：作為一項長期網絡韌性計劃的一部分，Argon 與一個聯邦機構合作，協助主動識別並修補一個可能導致敏感數據和政府基礎設施暴露的安全缺口。這項工作有助防止關鍵安全領域的開發細節外洩，以及防止有人未經授權存取專用模型。
保護重要醫療基礎設施：Wiz 亦利用 Argon 保護重要醫療基礎設施。透過串連利用複雜漏洞，這個模型協助團隊發現並迅速修補一個公開檔案下載繞過漏洞；該漏洞會暴露主密鑰，並授予管理員權限。Argon 不止識別漏洞，更主動保障數十萬份病人私人紀錄。

開創新的科學突破

Argon 已在科學界帶來實際影響，讓不同領域的科學家和專家得以取得嶄新發現。

量子運算：Argon 正協助我們的研究人員加快量子錯誤更正和算法設計兩方面的進展。為了讓錯誤解碼器能即時跟上量子硬件的發展，Argon 將我們內部版本的 AlphaQubit（我們的機器學習量子錯誤更正解碼器）轉換成單一、高度最佳化的硬件核心，令其推理吞吐量接近倍增，讓我們能部署更大型、能力更強的模型，並擴展至更大型的量子裝置，同時繼續符合嚴格的即時效能門檻。Argon 亦正降低量子子程序的時空成本。對於 arcsin 這個近期量子模擬算法的基礎元件，由 Argon 編寫並以 Lean 正式驗證的實作，與已發表的量子 CORDIC 基準相比，時空成本降低逾 100 倍，為建立經最佳化量子電路的標準程式庫踏出一步。
核聚變：仿星器是極為複雜的機器，被視為實現無限清潔聚變能源的主要候選方案之一，但要最佳化其三維磁場向來十分困難。自 1967 年以來，一個名為「Grad 猜想」的長期假説一直認為，這些磁場不可能有精確的數學解，直至近期有人找到反例，其中包括馬裏蘭大學 Matt Landreman 教授。如今，Google 團隊與 Landreman 教授合作，發現了比 Grad 猜想所涵蓋範圍更廣的反例類別。這些新解為聚變研究界提供可靠基準，用以測試仿星器模擬程式碼；這些程式碼是未來設計的重要工具。
罕見疾病研究：Gamow Labs 的研究人員使用 Argon，分析患有罕見發育性肺部疾病的新生兒的去識別化基因組。在其中一個個案中，Argon 找出常規軟件多年來一直未能偵測到的染色體重排，並解釋它一直未被發現的原因。在 Gamow Labs 根據真實臨牀及實驗室數據建立的內部評估中，Argon 在 RareBench（協助診斷罕見疾病方面得分 57%）和 LabBench（濕實驗室推理方面得分 52.2%）均名列前茅。這些進展有望讓面對罕見疾病的家庭更快獲得診斷。請參閲網誌 ² 瞭解更多詳情。
酵素設計：設計具有精準反應性的酵素向來耗時，往往需要數月時間為模型度身微調並篩選候選項目。絲氨酸酯酶是一類能切斷特定分子上酯鍵的酵素，廣泛應用於回收，以及藥物、生物燃料和清潔劑的製造。我們的科學家與 Argon 合作設計絲氨酸酯酶，並以基準分子 4MU-acetate 為目標；其酯鍵斷裂後，便會在紫外光下發光。短短數小時內，Argon 整合相關數據、進行模型微調，並找出多項受生物化學原理啟發的篩選條件，最終得出五種全新設計。其後的實驗室測試證實，這些設計均具有可靠的催化活性。成功生成酵素的速度與簡易程度，展現了在生物製造、綠色化學及藥物開發等領域加快酵素工程進程的潛力。

為進一步加快研究進度，我們將免費向 10,000 名科學家提供 Google Antigravity 的最高使用級別，為期 6 個月（參與者將分批加入）；申請者須符合資格，並視乎名額及遴選結果而定。現正接受申請。

加快機械人開發

結合先進的視覺語義推理、深入的物理理解及自主程式碼生成，Argon 為機械人技術堆疊各層開啟全新工作流程，並加快邁向實體 AGI 的進程。Argon 在具身推理（ERQA）基準測試上的表現，正反映這項能力的躍升。該測試評估模型在 3D 環境中理解並解決物理及空間問題的能力。Argon 單憑推理便超越所有其他前沿模型，得分達 87%。

為展示這些能力的實際應用，我們測試 Argon 能否僅靠觀看，學會一項分佈外的實體技能。在一項內部測試中，Argon 觀看人類玩 cornhole 的原始影片，建立環境的空間座標映射，並計算所需的全身關節動作，隨後自主編寫模擬程式碼。轉移至 Apptronik 的 Apollo 人形機械人後，該機械人在真實環境測試中迅速連續投中七球。

這套「影片至模擬至實體」流程，將數星期的手動模擬建模工作濃縮至數小時，把一般影片轉化為可擴展、無限的機械人訓練場。請參閲我們的開發者網誌，瞭解這如何加快機械人開發進度。

以負責任及安全的方式開發 Argon

安全與保安是 Google 模型開發的基石。由於 Argon 是一款能力極強的模型，我們與多個第三方合作夥伴協作，評估模型的若干能力及防護措施。Gemini 4 Argon 配備我們至今最全面的安全與保安防護方案：

濫用及越獄防禦：協助防禦者修補醫院軟件或加快生物工程進程的程式編寫及科學能力，同樣需要有力的防護措施，以防範惡意人士。根據我們的 Frontier Safety Framework，我們評估了 Argon 在多個範疇的增強能力，並部署結合抗越獄能力、監察及執行措施的多層防禦方案。這大幅提升了模型的穩健性——例如，外部生物紅隊測試只能解鎖不到我們測試的生物子任務的 1%。此外，面對各種危險要求——從編寫漏洞利用程式碼，到協助處理危險生物材料——Argon 拒絕執行有害要求的能力，遠勝以往的模型。在一組旨在對模型進行壓力測試的對抗性測試題中，違規情況減少近 2 倍，也顯著優於以往的 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，我們訓練 Argon 尊重系統界限、如實報告負面結果，並在採取不可逆轉的步驟前暫停以取得人類確認。在模型沒有動機保留實力的程式編寫基準測試中，Gemini 4 Argon 嘗試走捷徑的比例降至 2%，是我們相較以往 Gemini 模型的最佳表現。
- 其次，作為縱深防禦的一環，我們建立了自動化的對齊偏差監察器，逐步讀取 Agent 的推理過程及行動，即時偵測並阻止非預期的迂迴做法。我們在內部部署、能力評估及強化學習訓練過程中使用這個監察器，同時嚴格避免在訓練期間懲罰模型的思考內容，讓其推理保持透明並可供監察。
提示詞注入抵抗能力：Agent 瀏覽網頁、閲讀電郵或檢查程式碼時，可能會遇到旨在劫持其任務的隱藏惡意指令。透過對抗式訓練及自動化紅隊測試，Argon 在 Gray Swan Indirect Prompt Injection (IPI) 基準測試中領先，將 15 次自適應攻擊的成功率降至 0.7%。

詳情請參閲Gemini 4 Argon 模型卡。

立即開始使用

Argon 能投入更長時間及更多努力，解決高度複雜的科學、程式編寫及代理式問題。這有賴 Gemini API 提供業界領先的 1M 統一輸入輸出 token 上限。請閲讀為開發者及企業提供的文件，瞭解新的延續協定，並確保設定符合你的需要。Argon 今日起在全球推出：

開發者：在 AI Studio 和 Android Studio 使用 Gemini API 付費方案進行開發；如果你是 Google AI Ultra 訂戶，亦可在 Google Antigravity 和 AI Studio 試用。
企業：可在 Gemini for business、API 及 Google Antigravity 試用。
一般用戶：如果你是 Google AI Ultra 或 Pro 訂戶，今日起可在 Gemini app 和 Search 的 AI Mode 試用。
適用於科學家及研究人員：申請即有機會免費使用 Google Antigravity 的最高用量級別，為期 6 個月（按先後次序分批加入），惟須符合資格，並視乎名額及甄選結果。現已開放申請。
適用於網絡安全防禦人員：申請加入 Fairwind Program，即可按先後次序分批取得不受網絡安全防護限制的 Argon 存取權限。

Gemini 4 Argon 只是個開始。我們期待為你帶來 Gemini 4 系列的其他成員。