Gemini 4 Argon发布与模型表现
AI科技 · 31 篇公开推文 · 23 位作者 · 曝光 1004163 · 评论 726 · 点赞 2925 · 书签 666
推文关注Google Gemini 4 Argon发布后的开放范围、订阅资格、API价格和实际体验，并与其他模型比较速度、编程能力及写作表现。评价存在明显分歧，适合按具体任务拆解对照。
创作角度
- Gemini 4 Argon的发布范围、订阅门槛与API价格
- 与Claude Opus 5.5、GPT等模型的实测比较
- 编程、写作和图像任务表现是否一致
- Pro与Ultra用户的使用额度和体验
相关公开推文
Gemini 4 Argon 和 Astra 的对比测试 完全一样的提示词 Astra 耗时 25 分钟，成本 11 美元 Argon 耗时 3 分钟，成本 0.5 美元 速度差了 8 倍多，成本差了整整 22 倍， Argon 完全碾压了 Astra。 如果不细看，我甚至以为右侧是一张图片。
曝光 99020 · 评论 67 · 点赞 361 · 书签 81
查看原帖Gemini 4 Pro 第一时间用上了，基本就是大号 Gemini 3.8 Flash，可以称之为 Gemini 3.9 Flash 了 设计方面完全没有 Gemini 3/3.1 Pro 时期那种克制舒服的审美，取而代之的是比 luna、haiku 级别模型更拉的设计能力。 而且我第一次调用 Oil UI Pro 这个 Skill 的时候，它甚至连内置的模版页都不用，理解能力也不太行 文案也和 Gemini 3.8 Flash 对齐，说话依旧浮夸，喜欢用双引号，喜欢带着括号和英文帮你学英语 真心很希望 Gemini 4 Pro 能够成为 Opus 5.5 的平替，甚至不用平替，你能给我方便的用上贵点都行，结果却是这样的表现，不知道和大家的实际使用体验是否一致
曝光 87262 · 评论 32 · 点赞 190 · 书签 73
查看原帖Google 鸽了半个月的 Gemini 4 Argon 模型终于是发布了！ ✅ 省流：Pro 用户只能在 Gemini app 中使用，Ultra 能在 Antigravity 中使用。 但是目前并没有在 Gemini 中看到新模型
曝光 51689 · 评论 25 · 点赞 50 · 书签 15
查看原帖高下立判，Argon 的文字真的太惊艳了，很有人味，ta 真的像一位大师一样娓娓道来，想教会你该怎么培养创作者的思维 以后要是 ai 模型生产的文字都能像这样读起来不累就好了，会少很多工伤
曝光 46857 · 评论 7 · 点赞 231 · 书签 127
查看原帖Google 发布 Gemini 4 Argon：Pro 和 Ultra 会员今天可用，API 每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元 Google 10 月 13 日发布 Gemini 4 Argon，这是 Gemini 4 系列的第一个模型，主打写代码、金融、法律、网络安全和科研这类需要很多步骤的复杂任务。系列里的其他模型，Google 说之后再推出。 【谁能用，在哪用】 普通用户：订阅了 Google AI Pro 或 Ultra 的，今天起可以在 Gemini App 和 Google 搜索的 AI 模式里用。免费用户暂时用不上。 开发者和企业：走 Gemini API 的付费层，入口是 AI Studio 和 Google Cloud 上的 Gemini 平台，Android Studio 里也能调用。API 免费层不提供这个模型。 Google 的 AI 编程工具 Antigravity 里也上了 Argon，个人用户要 Ultra 订阅才能用。 另有两个申请通道：科研人员可以申请 6 个月免费的 Antigravity 最高用量档，共 1 万个名额，按资格和容量筛选；做网络安全防御的团队可以申请加入 Google 的 Fairwind 计划，拿到去掉网络安全限制的版本。 【API 多少钱】 按每 100 万 token（模型处理文字的基本单位）计价。现在是引入价：输入 2 美元，输出 10 美元，输出包括模型思考时消耗的 token。重复使用的输入命中缓存，只收 5%，也就是 0.1 美元。 引入价只到 11 月 30 日。12 月 1 日起全部翻倍：输入 4 美元，输出 20 美元，缓存 0.2 美元。不急着要结果的任务可以走批量（Batch）或 Flex 档，价格是标准价的一半。官方定价页没有按提示词长度分档，输入再长也是同一个单价。 【100 万 token 统一上限是什么意思】 Argon 一次能处理 1,048,576 个 token，输入、思考和输出共用这一份额度。比如丢进去 60 万 token 的代码和文档，模型最多还能再产出约 44 万 token，思考也算在里面。 普通调用单次最多输出 65,536 个 token。要更长的结果，得按开发者文档改用“长输出”模式：请求设成后台任务，服务器每段生成约 6.4 万 token，接着上一段往下写，直到写完或者用完你设的上限，一个任务最长跑 24 小时。这是给让模型长时间自己推理、成批写代码准备的，普通聊天用不到。 文档还提醒，接力时每一段都会把前面的内容重新算进输入，用量报表里的输入 token 会比实际内容多出不少。这部分怎么计费，文档没写。 【跟别家比怎么样】 能独立核对的是第三方评测机构 Vals AI 的 Vals Index，它测模型在金融、写代码、法律、税务等工作上的表现。10 月 12 日更新的榜单上，Argon 以 68.90% 排第一，后面是 Anthropic 的 Claude Sonnet 5.5（67.04%）和 Claude Opus 5.5（66.97%），领先不到两个百分点。 其他成绩是 Google 自己公布的。比如测物理和空间理解的 ERQA 基准，Argon 得分 87%，Google 说高于其他所有前沿模型；在 Gray Swan 的提示词注入测试里（把恶意指令藏在网页、邮件中，诱导智能体干别的事），15 次针对性攻击的成功率降到 0.7%。 日常用的变化，Google 说 Argon 回答更直接，少了含糊其辞和重复，也更听从文风要求。这是跟自家旧版 Gemini 比的。 【实际用起来什么样】 以下都是 Google 自己的案例。 Google 开源的智能体开发框架 ADK 有约 20 万行 Python 代码。团队把项目里的规则文件和一段话的目标交给 Argon：在不破坏现有应用的前提下削减框架开销。Argon 自己跑了一夜，找出的优化已经合并进代码库，长会话下准备会话数据的时间缩短 40%，首次导入快了 21%。 Chrome 团队用它重构了 Chromium 的老代码。Chromium 有 4000 万行代码，其中一个约 600 万行的旧文件夹里混着各种浏览器功能，Argon 帮团队把核心的网页处理逻辑拆出来，改动涉及几百个文件，Google 说几个月的活几周干完。按 Google 的说法，这为网页在标签页、侧边栏和浮窗之间移动而不用重新加载打下基础，还能消除一整类崩溃。 Google 还说，内部工程师在 Antigravity 里用 Argon 后，智能体提交的代码量增加了 35% 以上，代码回滚少了近三分之一。
曝光 45971 · 评论 67 · 点赞 123 · 书签 62
查看原帖不信邪，又让 Gemini 4 Argon 重新做了一版，结果还是那样，真的没救了 把 Opus 5.5 做的放旁边一对比，一个天上一个地下，差距大到我都怀疑它俩收到的是不是同一个需求 Argon 这版我来回看了好几遍，愣是没看出跟上一版有多大区别。两次机会都给了，我是真的尽力了
曝光 34475 · 评论 29 · 点赞 53 · 书签 13
查看原帖Gemini 4 Argon 来了，今天就可以在 AI Studio、Gemini API 和 Gemini App中使用 ！ 最有意思的是全网都在等谷歌发 Gemini 4 的跑分去刷榜，结果谷歌CEO皮查伊只发了三句话，一个跑分都没给，这说明大家都在卷测试基准的时候，谷歌已经把重心转向了现实物理理解和几十亿用户的默认分发。 50 秒视频连旁白都没有，直接把人看傻了，完整展示了 AI 如何看懂真实物理世界并现场交付工程结果： 拍张照片生成 3D 物理模拟， 拍个配电箱直接出电路表， 拍堆石头秒填 Google Sheets。 以前的多模态是负责识别图里有什么，这次谷歌直接把现实世界的物理规律，现场做成了可用的生产力工具： → 随手画个草图，直接生成带物理受力的 3D 风筝气动模拟 → 拍一段孩子荡秋千，实时拉出角度与速度的动力学曲线 → 拍一张家里杂乱的电箱，自动梳理成结构化电路表 → 海边捡的一堆石头贝壳，扫一眼就按材质纹理分类填进 Google Sheets 最狠的是，它跨过了看图说话，开始真正看懂物体的力学结构、空间剖面和几何逻辑，而且顺手把可交付的工程结果给做出来了。 另一个藏在后面的底牌是入口。 发布当天，直接同步推给付费 API、企业平台，以及几十亿人每天在Gemini App。 别家发布新模型，用户还要到处找入口；谷歌发模型，你日常打开搜索它就已经在那了。 说白了，靠跑分打擂台的阶段正在过去，以后的差距不在于谁更会聊天，在于谁能把现实世界拍一下，就直接变成干活的结果。 https://x.com/sundarpichai/status/2110038898009407584/video/1
曝光 29356 · 评论 7 · 点赞 22 · 书签 14
查看原帖Gemini 4 Argon 开始全球推送了！！ Gemini App：Pro / Ultra 用户都可使用 Antigravity：仅 Ultra 用户 专享 下面是谷歌不同套餐的订阅价格： • Google AI Plus：$4.99 / 月(前 3 个月 $1.29) • Google AI Pro：$19.99 / 月（前 3 个月 $4.99） • Google AI Ultra：$99.99 / 月 只想在 Gemini App 体验 Argon 的话，Pro 性价比最高，但想在 Antigravity 用的话，那就得上 Ultra 了...
曝光 27081 · 评论 23 · 点赞 27 · 书签 6
查看原帖兄弟们，期待已久的新一代旗舰基座 Gemini 4 Argon 正式全量推送了。 全网都在无脑吹它有多牛，但猫哥先给兄弟们泼盆冷水，把账算明白： 想在 Google Antigravity（反重力）里拿它当主力写代码，目前必须开通 Ultra 才能上车！ 普通白嫖和基础档连毛都摸不到。 这波 Ultra 门票到底值不值？大厂写了这么多年代码，我扒完官方核心能力，只说三点大实话： 1️⃣ 告别文字废话，直接吐“工业级实物”以前的模型给你写一堆代码大纲，最后还得你自己跑。 Argon 彻底不装了：给指令直接甩出可部署上线的 Web App、能直接进打印机的 3D 模型文件，还有排版好的成套商业 PPT。 2️⃣ 反重力（Antigravity）迎来真正的“亲儿子”这次官方在 macOS 客户端里，把 Antigravity 的 Agentic Coding 深度打通。 边聊边写代码，全自主 Agent 闭环，写长工程不再卡壳。 3️⃣ 外挂 40+ 生产力生态，把全家桶接进工作流直接串联 Adobe、Shopify、Instacart 等外部生态。 从写业务逻辑、搞设计物料到商业交付，一条龙端到端执行。 猫哥一句话避坑指南： 如果你平时只是拿它当搜索、写写周报，千万别当冤大头掏钱； 但如果你是靠 Antigravity 自动化出项目、天天靠 Agent 全栈搞钱的极客，这波生产力确实是降维打击。 已经肉身上车的兄弟，来评论区聊聊实测手感到底炸不炸👇
曝光 24690 · 评论 4 · 点赞 9 · 书签 3
查看原帖谷歌新旗舰 Gemini 4 Argon 刚官宣，第三方评测 LiveBench 2.0 几乎同步甩出一张跑分表，直接把它按在了第五名。 乍一看总分 84.1 落在 Claude 和 GPT-6 后面，但只要把五门成绩单拆开，就会发现它根本不是平庸，而是一个极其偏科的理科怪兽。 在推理 95.1 和数据分析 85.2 两个硬核科目上，它直接拿下全场第一。但一测到智能体自主干活 69.9 和设计生成 73.7，分数直接掉到了前五名垫底。 以前大家看榜单只挑总分第一，但真实业务场景里，拿一个智能体只有 69 分的模型去跑复杂长流程，踩坑概率会成倍放大。 这张榜单最耐人寻味的，其实是最后一列：每个成功任务的实际成本。 Claude 两款模型在智能体和设计上确实断层领先，但跑完一个任务要 4 美元多。 相比之下，总分紧咬的 GPT-6.1 Sol 做完一个任务只要 0.73 美元，成本差了将近六倍；Gemini 4 Argon 则卡在中间，单任务 1.83 美元。 说白了，大模型早已没有所谓的全能六边形战士。 Claude 在死磕复杂的智能体闭环，谷歌在死磕硬核的逻辑推理和数学分析，而 OpenAI 在拼命把执行成本砍到脚脖子。 看榜选模型从来不是为了选谁当状元，而是算清每一块钱到底买到了什么能力。
曝光 23857 · 评论 11 · 点赞 42 · 书签 29
查看原帖