在网上已经讨论了两周的,谷歌 AI 新旗舰 Gemini 4 Argon 终于正式上线。

当时的我们还在过春节,而如今,我们甚至已经过完了 2026 年的所有法定假日。。。
在这接近 8 个月的时间里,江江作为一个并不坚定的谷歌粉,看到隔壁两家 AI 模型的进化速度,简直要被谷歌气死。
ChatGPT 从 gpt-image-2 一度火遍全网,猪突猛进,现在把 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 都端上桌了。
再看 Anthropic,远的有至今依旧备受好评的 Opus 4.8,还整出过 " 过于危险不便展示 " 的 Mythos 5 和随之而来的 Fable 5,前两周更是直接把 Claude 5.5 全家桶都发完了。

大半年里,只能靠连发四版 Flash 救场子,在 AI 圈的名声也一路狂跌。
你知道我要对谷歌说啥吧:

结果网友们全搁那嘲讽,这名字不会是真说自己 " 脾气谨慎不胡说八道 ( 氩作为惰性气体,化学性质极度稳定 )" 吧?其实是提醒用户,新模型老费钱了,随便聊几句,Token 全都 " are gone ( 发音同 Argon )" 了。



先给大家看一个我们自己 Pro 账号跑的大鹈鹕。
提示词是:创建一个在一架正在飞行的战斗机机身顶部做后轮平衡翘头特技 ( wheelie ) 的鹈鹕。体素艺术风格 ( voxel artstyle )。单个 HTML 文件。



网友表示,Claude 花费超过了 8 美元,而 Argon 则只要 1.2 美元。

再看谷歌官方甩出的成绩单,在与 GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5 正面交锋的 19 项公开基准测试中,Argon 一口气拿下了 13 项第一,还在大模型竞技场 LMArena 的文本盲测榜里成功登顶。

Argon 在保持 100 万 Token 原生多模态输入的基础上,把单次最大输出上限从前代的 6.4 万,直接暴力拉升了约 16 倍,达到了惊人的 100 万 Token ( 输入与输出共享 100 万上下文池 )。
啥意思呢?
就是之前的大模型们天天吹的自己支持百万 Token 输入,但其实是头重脚轻了。
以前的模型是能一口气读完一整本书,但输出就少得可怜了,遇到难度高的任务,模型光在后台打草稿都能把额度撑爆并强行腰斩。
而现在的 Argon 整出了个长解码的新活,Argon 的单次输出上限其实依然是 6.4 万,所谓百万输出,是指你在后台拉高预算后,每跑满 64K 没出结果,服务器就会自动在断点开启下一棒接力。
最长能在后台死磕 24 小时榨干 100 万上下文池,而且还搭配了了个暂停键和断电保护,哪怕断网或额度设低了也能无缝接着跑,绝不推倒重来。

而且谷歌还表示,这可不是咱王婆卖瓜,自卖自夸,而是真在内部用 Argon 干了不少大事了。
比如 Chrome 团队那座 4000 万行代码的祖传屎山里,有个塞了 600 万行老代码的巨型文件夹。工程师直接放 Argon 进去,横跨几百个文件把核心网页逻辑给剥离了出来,原本得好几个月的苦力活,几周就搞定了 ( 这也顺手帮咱们解锁了一个新体验:以后在 Chrome 里把标签页往悬浮窗里拖拽,再也不用重新刷新网页了 )。

我们体验下来,Argon 有两点优势还是蛮明显的,第一个就是响应速度巨快。
不知道是不是长期更新 Flash 版本更顺手了,argon 能在保证输出质量的前提下,保持独一档的响应速度。
其实我们之前也和一些程序员朋友聊过,其中有个前端朋友老叶告诉我们,他们公司出于一些数据合规等方面规定,只能用一些老版本的大模型以及工具。
当时我以为他肯定觉得 AI 不好使,结果哪怕是古早味的大模型,他也觉得这 AI 能力用在自己的工作提效上,够够的了。
比起再进一步提升代码能力,他倒是觉得卷速度或许是个新方向。
难道说,Flash 才是对的?

在过去的一段时间里,AI 圈狂卷代码能力,其实已经很影响大模型的文字输出功底了,大家都像是个理科直男,越来越不会好好说话了。


现在的 Argon 说话显然更会直奔主题了,以前大模型最招人烦的那种免责套话和车轱辘话被砍了一大半,你让它模仿啥文风,它也能老老实实按你想要的味儿来写。

除了这些,Argon 还改掉了 AI 幻觉偏高,这种历史遗留问题。
根据 Artificial Analysis 的测试显示,Argon 的幻觉率为 15%,是综合智能指数达到 45 分以上模型里最低的,远低于 GPT-6 Astra 测试出的 51%。
这也说明了,Argon 面对不会的问题,表现得比较克制,不会胡编乱造。
但不知道是不是开放 Argon 后,算力倾斜的原因,Gemini 的 Flash 模型幻觉倒是大大提高了。。。
3.8 Flash 连这种问题都能答错,Argon ( 最低档 ) 就没问题。


吹归吹,咱还得泼盆冷水,从我们和网友们首日体验后的评价来看,显然 Gemini4 Argon 还不是最强的代码工具模型。
早在月初,外媒就爆出过猛料,谷歌内部员工对 Gemini4 的实战表现犯嘀咕,自家人都吐槽,虽然它在通用基准测试里分数亮眼,但实际真用来敲代码还是不够好用。

虽然前面跑个单页 HTML 小动画看着挺唬人,但不少网友在吐槽,一旦进了复杂的真实项目,Gemini 4 Argon 显然有点顶不牢了。
而且就在谷歌官方公布完整跑分表里,这个毛病已经暴露了。
咱们仔细看下 Gemini 4 得分不太高的几个测试,一个是 FrontierSWE,主要测的是模型处理超级复杂的任务的能力,一个是 Terminal-Bench,测试的是模型在终端里具体干活的能力。

至于目前看起来的性价比高,也值得商榷。
Argon 在推广期 ( 截止到 11 月 30 号 ) 内的 API 定价是,每百万输入 Token 仅 2 美元、输出 10 美元 ( 缓存输入更是打 0.5 折仅收 0.10 美元 ),但在推广期过后就翻倍恢复到 $4 / $20 的标准价,和 Claude Opus 5.5 相当。
但 Artificial Analysis 在评测后表示,Argon 表面上不和网友们逼逼赖赖,后台推理全是碎碎念。
根据他们的测试结果,各家前沿模型消耗的 Token 中位数大约是 8200 万,而 Argon ( High 档位 ) 足足烧掉了 1.1 亿 Token,思维链膨胀度比行业基准高出了 34%。。。

当然了,如果是网页端或者 APP 的会员用户,如今可以直接凭 Pro 账号小蹬几手 Argon,依旧性价比拉满。
总的来说,经过大半年的漫长等待,凭借着 Gemini 4 Argon 的推出,谷歌在代码能力方面,总算是死死咬住了第一梯队了,文本能力依然稳中有升。
但这绝对不是谷歌就能够大赢特赢的时候,要知道,一旦用户的刻板印象形成,哪怕你是谷歌,也很难能够扭转回来。
可千万不能再出现,类似过去这 8 个月的 " 冷静期 " 了。
不过,外界有消息称,谷歌年底还要搞事,几天前曝光的谷歌内部文件显示,谷歌其实按照字母和元素顺序同步测试了三个迭代检查点:Argon ( 氩 )、Barium ( 钡 ) 与 Carbon ( 碳 )。
这次发布的 Argon,实际内部标注是 Barium,所以后续可能还有高手 Gemini4 Carbon,内部人员表示这代码能力 " 感觉能和 Claude Opus 5.5 碰一碰 "。
至于这波到底是谷歌的又一张大饼,还是真正的绝地反击,咱们且等着。
希望这回,别又从一个 Coming Soon,等到下一个 Coming Soon。
撰文:八戒
编辑:小陈 & 江江 & 面线
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图片、资料来源:
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ArtificialAnalysis
Bloomberg:Google Grapples With Employee Skepticism About New Gemini 4
Business Insider:Google is about to roll out a new AI model. Employees say they're testing another that's way better.


