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。
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 v1.1 | 77.9% | Opus 5.5 74.2%;Astra 74.1% |
| Vals Index | 68.9% | Opus 5.5 67.0% |
| Vals Finance Agent v2 | 65.4% | Fable 5.1 58.9% |
| Harvey 法律代理人評測 | 19.6% | Fable 5.1 6.7% |
| AutomationBench | 51.3% | Opus 5.5 42.5% |
| LVBench | 91.7% | Astra 87.5% |
| CWE-bench v1 | 68.0% | 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 v2 | 55.0% | Astra 65.5% |
| Terminal-bench 4.0 | 57.4% | Opus 5.5 66.4% |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 57.6% | Astra 68.1% |
| PostTrainBench | 45.3% | 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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