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Gemini 4 Argon 现已在网站上上线

光 3D 场景：透明的发光球体，带有柔和的蓝紫色光，围绕其运行的小卫星节点，光线充足

NeuralSpace 的神经网络模型阵容迎来新成员——由 Google 推出的 Gemini 4 Argon。目前，它已经可以在聊天、『代码』板块以及公开 API 中使用。该模型还拥有独立的页面：/chat/gemini-4-argon。

NeuralSpace聊天界面：在模型列表中选择Gemini 4 Argon，打开一个新对话框

Gemini 4 Argon 可以做什么

  • 1M 令牌上下文。 上传大型文档或进行很长的对话 - 该模型从头到尾都保持着线索。
  • 不仅仅是文字。 向其显示图像，附加文件、音频或视频——模型将解析内容并根据它做出回答。
  • 回答前先说明原因。 难题——数学、逻辑、多步骤计划——是通过推理而不是第一个出现的答案来解决的。
  • 工具和网络搜索。 就像邻近的聊天模型一样：要求它在网络上查找最新信息。
  • 编码。 阅读现有代码，计划更改并逐步应用它们，解释结果。

定价

成本是根据实际使用的代币计算的，并在响应后收取费用 - 最小余额阈值在发送之前显示，就像本节中的其他模型一样。目前的价格为 API 页。

如何尝试

  1. 打开 聊天 并选择 Gemini 4 Argon 在模型列表中 — 该模型有自己的页面 /chat/gemini-4-argon.
  2. 像往常一样提出您的问题：模型会传输答案并支持网络搜索。
  3. 对于项目，请打开 代码 部分 — 模型在此处充当代理：它创建项目、写入和编辑文件，并运行长时间迭代。

已知信息：Google 的数据与独立测试的比较

数据主要来源为官方 Gemini 4 Argon型号卡 由Google DeepMind。这些是供应商自己的测量结果：DeepSWE v1.1 — 77.9%（代理编码）、AutomationBench — 51.3%（端到端业务任务）、CWE-bench v1 — 68%（自主漏洞关闭）、LVBench — 91.7%（长视频理解）、Vals Index — 68.9%。组合的输入和输出窗口为 1M 个令牌，而单个响应的保证限制为 64K（根据 OpenRouter 目录）；即时缓存便宜 95%，起始价格为每百万个输入 2 美元/每百万个输出 10 美元，在介绍期后升至 4 美元/20 美元。

独立测量也存在。测试实验室 Vals AI 在自己的工作台上运行该模型并确认了领先优势：在 Vals Index 上的 48 个模型中排名第一 (68.9% ± 0.97)，在 Finance Agent v2 上的 78 个模型中排名第一。检查成本很能说明问题：一次运行成本约为 15.68 美元，耗时约 46 分钟——模型很重，但效率很高。审核由 the-decoder.com 更为保守：在作者看来，Argon 缩小了与 OpenAI 和 Anthropic 的差距，并在个别基准测试中击败了竞争对手，但并没有取得明显的领先优势——据他估计，Anthropic 仍然领先。也就是说，对于前沿型号来说它很便宜，尤其是在入门价格上。

底线：Google卡片中的数字是供应商的声明；到目前为止，独立测试在 Vals Index 和 Finance Agent 上证实了它们，而其他基准测试尚未有第三方运行。该公告的详细内容请参见我们的另一篇文章 “Gemini 4 Argon：我们所知道的”。在我们的网站上，我们仅声明实际有效的内容：聊天、代码、API、网络搜索和工具。

何时选择氩气

Argon 是大型工作的模型：长文档和对话、解析文件和媒体、繁重的数学和多步骤代理场景。为了快速获得日常答案，有更轻的型号 - 例如Claude Haiku 5.5 — 为了获得最大推理深度，有高级 Claude Sonnet 5.5 和 Claude Opus 5.5。