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title: "Google 發布 Gemini 4 Argon，以限時低價搶攻前沿模型市場"
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author: Ethan
published: 2026-10-14T13:37:00+08:00
modified: 2026-10-14T10:48:32+08:00
description: "Google DeepMind 於 10 月 13 日宣佈，最新前沿模型 Gemini 4 Argon 即日起全球開放，開發者與企業可透過 AI Studio 及 Gemini 平台的 API 使用；Google AI Ultra 訂戶可在 Google Antigravity 中試用，Pro 與 Ultra 訂戶則可…"
categories: [AI]
tags: ["AI 模型", Gemini 4, Google DeepMind, "前沿模型"]
source: https://sammy.hk
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![](https://sammy.hk/wp-content/uploads/2026/10/gemini-4-argon-og.jpg)Google DeepMind 於 10 月 13 日宣佈，最新前沿模型 Gemini 4 Argon 即日起全球開放，開發者與企業可透過 AI Studio 及 Gemini 平台的 API 使用；Google AI Ultra 訂戶可在 Google Antigravity 中試用，Pro 與 Ultra 訂戶則可在 Gemini 應用程式及搜尋的 AI Mode 中使用。官方同時公布限時入門價，每百萬輸入 token 收 2 美元、輸出收 10 美元，搶先輸入再減 95%，優惠於 11 月 30 日結束後，價格回復至每百萬輸入 4 美元、輸出 20 美元。\[1\]

## 專業領域基準排名首位

Google 表示，Argon 處理複雜多步任務時的深度與精確度，令它在多項跨領域基準測試中超越其他前沿模型，並在醫學、金融、程式開發、法律及醫療等經驗領域表現的 Vals Index 排名首位。官方形容新模型在長上下文、視覺感知、領域知識及寫作能力上均較前代提升，回答更直接、重複更少，亦更願意跟隨用戶指定的寫作風格。\[1\]

## 自家工程圖謨的實測結果

Google 曝光內部使用情況：在 Antigravity 平台上，跟件工程師的代理式程式碼提交量增加超過 35%，程式碼回退減少近三分之一。Chrome 圖謨借助 Argon，把約 600 萬行擁有瀏覽器功能的程式碼從 Chromium 共同 4,000 萬行的程式庫中分離，完成跨越數百個檔案的架構重構，原本需要時數月的工作縮短至數星期。在開源方麵，Google 的 Agent Development Kit 圖謨讓 Argon 在夜間自主運作 11 小時，為這個約 20.5 萬行、近 800 個檔案的 Python 專案尋找跨檔案效能瓶頸，最終令長時段對話的記憶體內 session 準備時間減少約 40%，冷啟動耗入加快 21%。\[2\] Argon 一共提出 6 項優化、涉及 32 個檔案，經人工審核後只有 2 項合併入主線，其餘 4 項因依賴脆弱狀態或私有實作細節而被否決。\[2\]

## 加速開源模型與科研項目

同一批實測亦涵蓋其他開源項目：在量子化學套件 xTB 上，分子結構預測快 2.3 倍、構象搜尋快 1.8 倍；在 A100 上以 vLLM 運營 Gemma 4 E2B，端到端推理吞吐由每秒約 37,900 token 提升至超過 108,000 token，同時保持輸出完全一致。研究用途方面，官方稱 Argon 協助把 AlphaQubit 量子纠錯解碼器改變成單一硬件核心，推理吞吐接近倍增，亦有助發現更多「Grad 幻想」反例，以及協助罕見疾病基因分析與晶體設計。

## 安全與研究人員的取用管道

Google 表示會把 Argon 的網絡安全能力擴展至數百個 Fairwind Program 夥伴，用於政府及醫療基礎設施的漏洞審計；同時開放名額讓研究人員免費使用 Antigravity 最高用量層別半年，申請已開啟。

## 參考資料

\[1\] [Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems (2026年10月13日)](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/)

\[2\] [Optimizing a 200,000-line Python codebase overnight with Gemini 4 Argon (2026年10月13日)](https://developers.googleblog.com/optimizing-a-200000-line-python-codebase-overnight-with-gemini-4-argon/)

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