Alphabet 旗下谷歌 Google 無預警發布全新第四代旗艦模型 Gemini 4 Argon（美國時間 2026 年 9 月 30 日晚）。全新模型架構將單次生成輸出上限由原先的 64K 一口氣拉升至 100 萬 Token，即是一個回答可以輸出7本小說的驚人內容，或者是輸出一整個代碼庫。
Gemini 4 Argon 首發定價每百萬輸入僅 2 美元、輸出 10 美元，價格僅為對手 Claude Opus 5.5 的一半。它在18項企業與代碼基準評測中，奪得13項第一名，被網民稱為「屠榜」。根據X平台多名測試者披露，Gemini 4的生成速度是對手的3倍或以上，非常快速。

Gemini 4 Argon 展現王者歸來的氣勢，令科技市場震動，但首階段僅開放予網絡防禦審查團隊。而且，傳説中的Gemini 4 Pro 並未現身。

王者歸來？13 項第一霸榜背後有哪些優點和缺點？

在此次發布的 18 項前沿基準測試中，Gemini 4 Argon 拿下 13 項第一，並在 1 項與對手打平。其中一般普通用戶最關注的「AI幻覺」方面，Gemini 4 能力有明顯提升。

史上最低幻覺的模型誕生　回答可靠性最高

根據AA-Omniscience Non-Hallucination Rate 非幻覺率評測，Gemini 4 Argon 直接登頂第一名（高達 96% 左右）。這意味著該模型在幾乎不會瞎猜，回答的可靠性極高。在模型能力方面，在多名測試者搶先發布的作品中，可見Gemini 4 Argon的表現確實全面碾壓 OpenAI 的頂級模型GPT 6 Astra。（見下文的多則 X 帖文）

長程軟體工程評測 DeepSWE v1.1 上，Argon 跑出 77.9% 的歷史新高，直接越過 Claude Opus 5.5（74.2%）與 GPT-6 Astra（74.1%）。

在專注真實業務工作流的 AutomationBench，Argon 錄得 51.3%，領先第二名 Opus 5.5 整整 8.8 個百分點。

法律推理基準 Harvey's Legal Agent Benchmark 的差距更加懸殊，Argon 取得 19.6%，接近 Claude Fable 5.1（6.7%）與 GPT-6 Astra（5.4%）的三倍。

數據亮眼，但並非全無破綻。

細看終端系統操作與底層代碼，Argon 出現明顯失分。在考驗底層複雜架構修復的 FrontierSWE v2 上，GPT-6 Astra 以 65.5% 狠甩 Argon 的 55.0%，落後幅度達 10.5 個百分點。

在終端指令操作 Terminal-Bench 4.0 上，Claude Opus 5.5 亦以 66.4% 保持 9 個百分點的明顯身位。

Gemini 4 Argon未算全能戰神，傳將推出Ultra終極版

社群平台 X 上，科技圈早期Gemini 4測試者（如被廣泛轉載的推文與技術討論串）近期流傳一種論調：代號「Argon」（氬氣）的模型僅是 Gemini 4 世代的中階定位，後續還有更龐大的重量級殺手鐧。這個說法只對了一半。

從化學元素的命名體系推敲，氬（Argon，原子序 18）屬於鈍氣家族。根據矽谷開發者社群在 Reddit 與 Hacker News 的代碼爬梳，Google 內部過去確曾出現不同氣體代號（如早期測試的 Krypton、Xenon 甚至 Radon）的實驗版本紀錄。

但官方事實完全相反。Google DeepMind 執行長德米斯·哈薩比斯（又譯：德米斯·哈薩比斯 / Demis Hassabis）團隊在發布會中將 Argon 定義為該公司「最強大的前沿智能體（Frontier Intelligence）」。之所以被社群猜測為「入門」，主因在於其 2 美元的定價過於激進，加上早期洩漏基準過高，讓部分期待「全方位碾壓」的開發者產生心理落差。

目前的權威定論清晰：Argon 就是 Google 現階段推向商業戰場的真正旗艦，而非縮水試水版。不過，X平台上多位參與測試的專業人士紛紛披露，Google 很可能推出Gemini 4 Ultra 終極版，將擁有更強大的能力。

突破 100 萬輸出 Token，底層技術到底改了甚麼？

過去的大模型，往往以「百萬 Context 窗口」作為宣傳賣點，但那指的是「讀取（Input）」，實際「寫入（Output）」通常被死死卡在 8K 到 64K 的狹窄區間。

Argon 徹底打破這個緊箍咒。

模型具備高達 100 萬 Token 的單軌跡生成能力（Single-trajectory Generation）。這意味著它不再需要被人類開發者一段一段拆解催促，而是能夠在單次任務中維持連續邏輯鏈，從頭到尾寫出數萬行具備上下文關聯的可用代碼。

多名搶先測試的用家在X平台上驚嘆，Gemini 4 能輕易生成複雜而華麗的3D作品：

成果已在 Google 內部落地：

核心系統遷移：Argon 智能體已接手 Fuchsia 系統中超過 80 萬行的 Zircon 微內核代碼，將 C/C++ 自動改寫為具備記憶體安全的 Rust 語言。

底層性能躍升：在 libgav1 影像解碼器重構中，Argon 重寫了 32,000 行 SIMD 指令代碼，成品運行速度比過往人工移植版本快出 2.7 倍，產出位元影像完全一致。

機房算力釋放：Argon 針對底層運行庫進行自我調優，直接為 Google 數據中心釋放了超過 300 TiB 的記憶體資源，預計最終可節省多達 1 PiB。

強項為防禦網絡攻擊　模型安全性最高

更讓資安界震動的是抗干擾能力。有報導指出，在 Gray Swan 的間接提示詞注入（Indirect Prompt Injection）測試中，Argon 在連續 15 次攻擊下的淪陷率僅為 0.7%，而 GPT-6 Astra 的失敗率為 8.5%，國產模型 Kimi K3 則高達 52.7%。

防禦固若金湯。

搶先測試Gemini 4 Argon 的用戶表示，在同一個three.js 動畫任務時，表現超過了OpenAI的旗艦模型 Astra，甚至超過了被譽為地上最強的 Claude Opus 5.5：

API 定價屠殺：性價比狂甩對手幾條街？

根據 Proje Defteri 成本分析精算，Google 為 Argon 設定了極具掠奪性的首發促銷價：

輸入 Token：每百萬 2.00 美元（正式期恢復至 4.00 美元）
輸出 Token：每百萬 10.00 美元（正式期恢復至 20.00 美元）
快取輸入（Cached Input）：直接給予 95% 折扣，每百萬僅 0.10 美元

橫向對比業界：Anthropic 的 Claude Opus 5.5 當前每百萬輸入要價 4 美元、輸出 20 美元，Argon 正好是它的五折。OpenAI 的 GPT-6 Astra 更是高居輸入 10 美元、輸出 50 美元，Argon 的單次調用成本整整便宜了 80%。

若以一個包含 100 萬輸入 Token 及 20 萬輸出 Token 的中型自動化稽核任務計算：GPT-6 Astra 帳單：20.00 美元
Claude Opus 5.5 帳單：8.00 美元
Gemini 4 Argon 首發：4.00 美元

當企業面對百萬次呼叫時，這筆差額不是四捨五入的零錢，而是上千萬美元的真金白銀。

成功秘密：Gemini自己訓練自己　Google實現 RSI 突破？

遞歸自我改進（又譯：遞歸自優化 / Recursive Self-Improvement, RSI）在 2026 年秋天跨越理論紅線。Google 旗下研發團隊近期在康奈爾大學預印本庫（arXiv）接連公開重磅研究，證實 AI 研究智能體已能在模型底層權重凍結的前提下，透過雙層優化架構與回放模擬機制，自主改寫外圍工具代碼並自我糾錯，使研發效率呈跨領域遞增。這項技術隨即被無縫注入最新旗艦 Gemini 4 Argon 官方架構，讓單一模型能自主重構數十萬行作業系統內核代碼。

長久以來，AI 研發被困在「人力堆砌」的死胡同，從此改寫：

工程師寫 Prompt、調超參數、搭建工具鏈，模型只是被動執行的計算單元。一旦遇到極其複雜的長程科研任務，搜尋空間動輒包含數千次方案生成與評估，固定策略的智能體往往反覆誤入死胡同，耗盡算力卻一無所獲。

DeepMind 打破了這個僵局。

根據刊登於預印本平台的 Dream-RSI 論文專案，研究人員提出了一套「世界演化架構」。核心秘密在於把探索歷史轉化為「可回放的模擬地圖」。AI 走出第一趟盲區後，毋須每次在真實環境硬碰硬測試，而是能在內部構建的模型中快速想像、預演不同決策分支，大幅縮減在演算法設計、GPU 核心工程及數學優化時的無效試錯成本。

權重不用動。策略自己進化。

Gemini 4 Argon 的出現，在科技界造成轟動，網民製作影片表達了AI 社區的震撼：

另一項刊載於 arXiv 的 AI 研究智能體遞歸自我改進論文更進一步揭露了驚人實測：在完全無人干預的 8 天自主連續運行中，雙層優化系統（Bi-level Optimization Loop）的外層代理不斷審視並改寫內層代理的代碼結構。改動從未見過的架構代碼，結果卻成功泛化至完全陌生的科研任務，研究效率持續拔高。

Analytics India Mag 專題分析 點出關鍵：Google DeepMind 在通往人工通用智能（AGI）與超級智能的藍圖裡，早就把 RSI 列為最致命的四大支柱之一。

以往，自我優化最容易陷入「獎勵作弊（Reward Hacking）」——AI 為了衝高跑分，鑽空子修改評測腳本。

最新架構用外層元優化鎖死了評價基準，逼使智能體只能老老實實改良問題求解策略。

成果直接體現在剛面世的 Gemini 4 Argon 上。能一口氣接管 Fuchsia 系統超過 80 萬行 Zircon 內核、將 C/C++ 自動改造成 Rust 記憶體安全代碼，靠的正是這套 RSI 循環。

自我迭代的閘門已經拉起。

傳Google內部對 Gemini 4 能力存質疑與分歧

彭博社（Bloomberg）報導指出，Google 內部員工對即將全面推向市場的新一代旗艦模型 Gemini 4 Argon 在「程式碼編寫（Coding）」等關鍵實務表現上存在質疑與分歧。

基準測試與實際應用落差：雖然 Google 官方公佈的基準測試數據表現亮眼（部分資安與推理測試超越競品），但知情內部人士向 彭博社 透露，在真實複雜的工作場景及特定軟體編程任務中，Gemini 4 的實測表現不符預期。

競品進度壓力：部分員工憂心競品（如 OpenAI 的 Astra 系列與 Anthropic 的 Fable/Mythos 系列）在真實任務與代理（Agent）能力上的迭代速度仍快於 Google。

Google 官方立場與反駁

否認表現不佳：Google 官方反駁了這項指控，表示稱其在編程等領域表現欠佳並不準確。由 Koray Kavukcuoglu 帶領的 Google DeepMind 團隊表示，Gemini 4 已在內部廣泛投入複雜工程任務，包含大規模資料中心記憶體最佳化以及將大型 C/C++ 專案遷移至 Rust 等實務工作。

Google Deepmind 的工程師聲稱《彭博》的報道是胡說八道：

Google的工程師聲稱Gemini 4 Argon 在該公司內部，並不算他們最好的模型，暗示即將有更強大的模型發布，很可能是傳聞中的Gemini 4 Ultra：

誰能先用Gemini 4 Argon？普通開發者為何被擋在門外？

如此強大的模型，普通開發者今天卻觸碰不到。

AlphaCorp 技術分析報告披露，由於 Argon 在網絡安全黑客滲透測試與代碼審計上的破壞力過於強大，Google 選擇了極端謹慎的分階段釋放路徑。目前僅對「Fairwind 專案」下的受信任防禦者及內部核心團隊開放，甚至部分團隊是在移除安全護欄的環境下進行閉門演練。

下一步將開放予付費 API 客戶與 Google AI Ultra 訂閱用戶，但官方尚未給出明確日曆。

加州山景城總部顯然吸取了過往慘痛教訓。在化學、生物、放射性與核能（CBRN）防護機制完全收斂之前，這頭長程推理猛獸，仍被鎖在深層安全沙盒之中。

【大模型LLM 巔峰之戰】其他Gemini 4 Argon 對比 GPT Astra、Claude Opus 5.5、Claude Fable 5.1的其他案例：