谷歌发布Gemini 4 Argon，支持百万Token上下文窗口及无限网络安全防护

谷歌已推出 Gemini 4 Argon，并在更广泛上线前将这款旗舰模型定位于复杂编程、企业和网络安全任务。

该模型的上下文窗口从上一版本的 64,000 个词元扩大至 100 万个词元。

谷歌计划初期向付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅用户提供访问权限。

Gemini 4 Argon 上线时的定价为每 100 万个输入词元 2 美元、每 100 万个输出词元 10 美元。

谷歌已推出 Gemini 4 Argon，这是一款为编程、企业工作流和网络安全中的复杂多步骤任务设计的新旗舰模型。在更广泛上线前，谷歌正通过其 Fairwind Program 与一小部分网络防御人员测试该模型，同时继续验证其安全机制。

Argon 的主要功能之一是 100 万个词元的上下文窗口，高于上一版本的 64,000 个词元。该模型上线时的定价将为每 100 万个输入词元 2 美元、每 100 万个输出词元 10 美元，初期计划向付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅用户开放访问。

谷歌详述内部开发工作

谷歌表示，其已在内部将 Gemini 4 Argon 用于编程、研究以及涉及大型代码库的工作。该公司称，该模型帮助优化了一种量子算法，并将已公布的基准结果提升了 40%。

谷歌表示，Argon 在分析数据中心遥测数据后，还帮助释放了超过 300 TiB 的内存。该公司估计，潜在节省总量可达 500 TiB 至 1 PiB。

谷歌表示，该模型帮助扩大了将 C 和 C++ 代码库迁移至 Rust 的规模，其中包括对包含超过 80 万行代码的 Fuchsia Zircon 内核开展的工作。

谷歌称，在另一个涉及开源 libgav1 项目的案例中，Argon AI智能体替换了 32,000 行 SIMD 代码，并生成了一个 Rust 版本；该版本的运行速度是此前 Rust 移植版本的 2.7 倍，同时提供相同的视频解码输出。

在评估真实、长期运行编程任务表现的基准测试 DeepSWE v1.1 中，Argon 得分为 77.9%。在测试端到端执行业务任务能力的 AutomationBench 中，其得分为 51.3%。

谷歌表示，Argon 尚未广泛开放。该公司计划随着收集测试人员反馈并加强模型安全机制，逐步扩大访问范围。

谷歌表示，Gemini 4 Argon 能够自主识别、验证并修补关键软件漏洞。Wiz 已通过 Scan for Good 倡议使用该模型，以保护关键基础设施。

谷歌称，在一次测试中，Argon 发现了医疗软件中的一个关键漏洞，该漏洞本可能导致全球医院患者的个人数据暴露。

在评估模型修复漏洞能力的 CWE-bench v1 中，Argon 得分为 68%，与另一款模型并列第一。

在大规模上线前，谷歌正在加强针对滥用、提示注入攻击以及模型行为未能与用户意图保持一致的防护措施。该公司表示，其采用自动化和人工红队测试、监控模型内部流程，以及为高风险测试设置隔离环境。

一周前，Anthropic 推出了价格更低、速度更快的 Claude Opus 5.5 模型，而 OpenAI 推出了使用成本更低的 GPT-6 Sol 和 Luna。