Google推出Gemini 4 Argon前沿模型：100萬token輸出上限、DeepSWE 77.9%登頂

Google DeepMind發布全新前沿模型Gemini 4 Argon，專為複雜長時程工作流設計，在真實軟件工程、企業知識工作（法律及金融）及網絡安全防禦領域達到前沿水平。模型目前正透過Fairwind Program向受信任的網絡防禦者逐步推出，將首先面向付費API客戶及Google AI Ultra訂閱者。

輸出上限擴展至1M tokens：新的推理深度

為支援Gemini 4 Argon在更長、更複雜用例中的表現，Google將模型的輸出token上限大幅擴展至行業領先的1M tokens（此前為64K）。當模型有足夠空間深入思考並在單一軌跡中生成數十萬token時，將為一次性解決困難問題帶來全新的推理深度。

基準表現：多項領域領先

DeepSWE v1.1得77.9%，創下新紀錄，該基準衡量模型在真實長時程軟件工程任務中的表現。在Vals Index（按各行業對美國GDP貢獻度加權的經濟影響力評測）中排名第一。其他領域評測同樣領先：Vals Finance Agent v2（多步驟金融研究）及Harvey法律代理基準（法律研究與起草）均達前沿水平。Zapier的AutomationBench商業工作流測試中排名第一（51.3%）。長影片理解LVBench得91.7%，屬業界最佳。

內部實測：由量子算法到數據中心記憶體優化

Google內部團隊已在使用Argon處理日常工作。幾個實例：

量子算法優化：Argon協助量子計算研究員優化瓶頸子程序的時空資源（量子位元×閘門），在數分鐘內將結果較已發表基準提升40%。

記憶體效率：一組Argon agents分析全公司範圍的性能遙測數據，自主識別並應用記憶體優化方案，部署後釋放超過300 TiB記憶體，預計總節省可達500 TiB至1 PiB。

大規模代碼遷移：Argon agents正將Google內部C/C++代碼庫遷移至Rust，由re2、libgav1等核心庫的數萬行，以至Fuchsia OS Zircon內核的80萬行以上。以libgav1為例，Argon agents在現有Rust移植基礎上替換了32K行SIMD代碼，經多輪性能引導實驗後，產出記憶體安全的視頻解碼器，運行速度較原Rust版本快2.7倍。

網絡安全防禦：自主發現並修補漏洞

Google訓練Argon具備高度網絡安全防禦能力，可自主發現、驗證並修補關鍵軟件漏洞。在CWE-bench v1漏洞修復評測中，Argon以68%並列第一。

網絡安全公司Wiz已透過其Scan for Good計劃使用Argon保護關鍵公共基礎設施。在早期示範中，Argon發現了一個暴露全球醫院使用的醫療軟件敏感個人資訊的嚴重漏洞。

對於受信任的網絡防禦者及Google內部團隊，Argon將以無網絡安全防護欄的形式發布，以便充分發揮其前沿級別的網絡安全防禦能力。

四重前沿安全防護

Google在廣泛推出前，強化了四方面的前沿安全防護：防範濫用（設計為拒絕涉及CBRN等有害請求，同時保留合法雙用途科學研究）；防範提示注入攻擊（在Gray Swan的間接提示注入基準中領先）；監測模型失準（部署監控Argon思維鏈及行動的緩解措施，必要時停止執行）；加固系統環境（隔離及封閉沙盒環境）。

定價與推出

Argon推廣價以美元為單位，為每百萬token輸入$2、輸出$10，快取讀取享有輸入價格95%折扣。推廣期結束後將調整為$4/$20。模型現正透過Fairwind Program逐步推出，將首先面向付費API客戶及Google AI Ultra訂閱者開放。