Gemini 4 Argon:輸出上限 100 萬詞元,一般選單還選不到

2026 年 9 月 30 日,Google DeepMind 資深副總裁 Koray Kavukcuoglu 公布 Gemini 4 Argon。已經用 Gemini 處理工作的人,可以先看三件寫進公告的事:輸出詞元上限從 6.4 萬拉到 100 萬、優惠期是每百萬輸入詞元 2 美元與每百萬輸出詞元 10 美元,以及它現在先交給一批受信任的資安防禦方。

下面以當天的 官方公告 和 2026 年 10 月 1 日讀到的 DeepMind 模型頁 為準。對照表裡,Gemini 以外的分數多半是各家自己公布的。Argon 是單次作答,並開到最高思考設定。細項在 評測方法 PDF。哪些是公告原話、哪些是我們的讀法,文中會分開寫。

今天還不能在 Gemini 裡點到它公告沒有 API 模型代號,也沒有寫哪一天開放。下一波寫的是付費 API 客戶和 Google AI Ultra 訂閱者,時間是「盡快」。Google 另說正在參與美國政府的自願性發布前取用流程。那是參與這個流程,不是已經對所有公務機關開放。

100 萬是輸出上限

公告擴大的是輸出詞元上限,不是上下文視窗。原文寫,output token limit 從先前的 64K 拉到 100 萬,Google 稱這是目前業界最高。它接著說,模型有空間在單一次軌跡裡想得比較深,並生成幾十萬個詞元。短問答用不到這個容量。會被這個數字改變的,是一次就要做完的長工作:一份很長的研究、一次大型程式修改、一段很長的影片。

模型頁另有一列長上下文評測 GraphWalks,不要把它讀成產品規格。方法說明寫,128K 以內那組是 650 題,Argon 99.7%,GPT-6 Astra 98.7%,幾乎打平。256K 到 100 萬詞元那組是 200 題,Argon 84.2%,Astra 71.8%,Claude Fable 5.1 65.0%,Claude Opus 5.5 66.8%。這代表他們拿這個長度測過,不代表公告公布了上下文視窗就是 100 萬。

100 萬是輸出上限。上下文視窗,這篇公告沒有公布。

優惠期價格,以及公告沒寫的部分

優惠期的 API 價格是每百萬輸入詞元 2 美元、每百萬輸出詞元 10 美元。原文的 introductory 就是這段優惠。快取輸入是輸入價再減 95%,也就是只付原來的 5%。依 2 美元換算,是每百萬詞元 0.10 美元。這裡的 off 是少付 95%,不是台灣口語的「打 95 折」。

項目優惠期優惠期結束後
輸入每百萬詞元 2 美元4 美元
輸出每百萬詞元 10 美元20 美元
快取輸入輸入價再減 95%(優惠期換算每百萬 0.10 美元)公告沒寫

注腳只寫優惠期結束後改為輸入 4 美元、輸出 20 美元。優惠多久、結束後快取還減不減 95%,都沒寫。這組數字是預告,不代表今天已經有公開 API 可以呼叫。

Google 說它已經在內部上工

公告說上千名 Google 員工已在用,強項是專門的程式工作、較深的研究,以及寫作品質。沒有再拆人數或任務比例。下面三則是 Google 自己的例子,還沒有看到獨立覆核。

量子計算團隊用它調整瓶頸子程序的時空資源,單位是量子位元乘以閘數。一個例子裡,幾分鐘內就比已發表的基線好 40%。公告沒有寫那份基線的論文名稱。

另一組 Argon 代理人讀了 Google 各資料中心的剖析資料,自己找出記憶體可以省的地方並套用。推出之後釋出超過 300 TiB;估計總節省是 500 TiB 到 1 PiB。300 TiB 是已經釋出的量,後面那個區間是估計。

程式庫從 C 與 C++ 改寫成 Rust 的工作也在進行。re2、libgav1 這類核心程式庫是數萬行,Fuchsia 的 Zircon 核心則到 80 萬行以上。公告寫這些系統很關鍵,大規模改寫還在自動與人工稽核、模擬測試,通過之後才會進正式環境。libgav1 是其中一個已有結果的例子:代理人在既有的 Rust 移植上換掉 3.2 萬行 SIMD,改寫成編譯器可以自己向量化的安全 Rust。做出來的解碼器比那份 Rust 移植快 2.7 倍,影像輸出相同,並比較靠近最佳化過的 C++。2.7 倍的對照對象是 Rust 移植,不是 C++。

公告點名的評測,以及同一張表上落後的列

官方把 Argon 放在三類工作上:真實環境的軟體工程、法律與金融這類企業知識工作、資安防禦。收尾又列了創意寫作,這部分沒有分數,也沒有例子。模型頁的對照欄是 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Claude Opus 5.5。

DeepSWE v1.1 測較長的軟體工程任務,題目來自真實環境,Argon 77.9%。方法 PDF 寫,這個數字是 Google 用 mini-swe agent 自己跑的;Astra 來自公開排行榜,Fable 與 Opus 來自各自的系統卡。排行榜取各模型分數最高的思考等級。其他列的作法不完全相同,完整對照以模型頁為準。

公告點名的評測Gemini 4 Argon同表下一個
DeepSWE v1.177.9%Opus 5.5 74.2%;Astra 74.1%
Vals Index68.9%Opus 5.5 67.0%
Vals Finance Agent v265.4%Fable 5.1 58.9%
Harvey 法律代理人評測19.6%Fable 5.1 6.7%
AutomationBench51.3%Opus 5.5 42.5%
LVBench91.7%Astra 87.5%
CWE-bench v168.0%與 Astra 並列;Opus 5.5 67.0%

Vals Index 依公告,是把金融、程式、法律、稅務按它們在美國 GDP 的比重加權。Finance Agent v2 是多步驟金融研究。Harvey 那一列是法律研究與草擬:Argon 19.6%,四個模型都沒有過兩成。領先是相對這張表,不是已經可以拿去寫法律文件。AutomationBench 是 Zapier 的評測,看核心業務流程能不能從頭做到尾;方法說明寫這列用的是非公開題組,分數來自 Zapier 公開排行榜。LVBench 測長影片理解。圖表、長影片、一連串文件之後還能採取行動,是公告對多模態的描述,沒有另給一個總分。

CWE-bench v1 測的是能不能修補安全漏洞。公告寫 Argon 以 68% 並列第一,並說這是接在 Gemini 3.8 Flash Cyber 於 v0 的表現之後。模型頁這張四欄表裡,並列的是 Astra。Fairwind 計畫頁另一張圖的圖說,把 Grok 4.7 也放在 68%,Opus 5.5 是 67%。兩張圖收錄的模型不一樣。

同一張模型頁上,Argon 沒有排第一的列如下。程式能力不要讀成每一榜都領先。

評測Gemini 4 Argon同表較高者
FrontierSWE v255.0%Astra 65.5%
Terminal-bench 4.057.4%Opus 5.5 66.4%
Terminal-Bench Science 0.157.6%Astra 68.1%
PostTrainBench45.3%Opus 5.5 49.3%
OSWorld-2.0,離線子集的部分分數69.2%Astra 72.6%(Fable、Opus 這列沒有放)

模型頁上 Argon 還領先、但公告正文沒有點名的,包括 Vibe Code Bench 91.9%、LABBench 2 88.8%、RiemannBench 76.0%、Chartography 71.6%,以及 Agent's Last Exam 的通過率 39.5%。GraphWalks 已寫在上面。

資安防禦先開放

Argon 目前透過 Fairwind 計畫 交給一批受信任的資安防禦方。官方說它能自行找出重大軟體漏洞、驗證,並提出修補。受信任的防禦方,以及 Google 內部團隊,拿到的版本不加資安護欄,原文是 without cyber guardrails,理由是要讓他們用上完整的防禦能力。廣泛開放之前,Google 說還在調整護欄。公告沒有寫成兩個模型代號,只寫了這兩種取用方式。

Fairwind 頁寫,他們目前在全球與超過 650 個夥伴合作;Argon 是其中一批夥伴的專屬取用,不是這 650 個都有。優先對象是政府與國家資安機關、關鍵基礎設施(醫療、電信、能源、金融網路),以及影響下游很多使用者的核心技術平台。組織只能把取用權開給內部的資安團隊、事件應變團隊,或滲透測試團隊,要使用抗釣魚的多重要素鑑別,並追蹤誰在用。不得轉分享或轉賣。在 Gemini Enterprise 上以受管模型取用時,可以零資料保留。這批夥伴也可以把 Argon 用在 CodeMender 裡。

Wiz 已透過 Scan for Good 使用 Argon,這個計畫免費幫關鍵公共基礎設施找出並處理高風險暴露。早期示範裡,模型在全球醫院使用的一套醫療軟體中,找到一個會暴露敏感個人資料的重大漏洞,先前的前沿模型沒有找到。公告沒有寫產品名稱、漏洞編號或技術細節,這裡也不補。

Google 內部還有一份漏洞評測,對象是複雜程式庫,涵蓋 20 種程式語言,公告沒有給總分。Fairwind 頁的圖說另有兩組對照,對象是 Gemini 3.8 Flash Cyber:真實世界漏洞發現是 85.8% 對 71.0%;Wiz 的滲透測試評測是 70.9% 對 58.2%。後者在公告正文的描述是,沒有原始程式碼、只看運作中的網站時,Argon 較能發現攻擊面、標出漏洞,並附上驗證用的證據。間接提示注入方面,Google 說 Argon 是目前最能抵擋的一版,並在 Gray Swan 的 IPI 評測領先。Fairwind 圖說寫,k=15 時 Argon 的攻擊成功率是 0.7%,愈低愈好;同一張圖最高的是 Kimi K3 的 52.7%。

廣泛開放前,他們說還在做的四件事

誤用。模型會拒絕有害的資安請求,以及化學、生物、放射與核相關的有害請求,同時保留合法的雙重用途研究。依據是他們的 Frontier Safety Framework。這次也加強監控模型內部的運算狀態,原文稱為 internal activations,並由內部與外部紅隊以人工和自動方式測試。

間接提示注入。惡意指示混在資料裡、把模型的行為帶走,這類攻擊要多層防護。Argon 以自動紅隊與對抗訓練處理,Gray Swan 的結果見上一節。

偏離使用者意圖。他們部署了監控,看 Argon 的思考鏈和動作,必要時停掉執行。訓練期間也有類似系統,警報送給專責的事件應變小組。那些發現不會餵回訓練,避免模型學會躲開監控。Google 並呼籲其他實驗室:能力升上來的這段時間,把推理過程留著,讓人看得到。

執行環境。高風險的訓練或評測開始前,會先把沙盒隔離並封住。這段對齊他們公開的代理人管控路線。作法會分享給夥伴,公告沒有附上操作手冊。

這週的工作還不用改流程

我們的讀法:今天的 Gemini 選單不會因為這篇公告多出一個 Argon。DeepMind 的模型總覽上,Gemini 3.8 Flash 仍單獨列著,Argon 是新標出來的旗艦。等它真的出現在付費 API,或出現在 AI Ultra 的帳號裡,值得換過去的是單次軌跡很長的工作,例如大型程式庫改寫、多步驟研究、長影片配上一疊文件。改一封信、問一個定義,用不到 100 萬輸出。

程式任務也不要先假設它每一榜都贏。DeepSWE v1.1 它領先,FrontierSWE v2 和 Terminal-bench 4.0 在同一張表上落後。資安防護較完整的公開版,和 Fairwind 那批不加資安護欄的取用,是兩種資格。一般開發者等到的,應是還在加護欄的那一版。這句是把公告前後兩段放在一起的讀法。

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