Gemini 4 Argon：单次输出，百万Token

Google DeepMind悄然投下一枚重磅炸弹：Gemini 4 Argon，一个能够在单次输出中生成惊人的100万个Token的模型。这不是上下文窗口——而是它一次能写多少。大多数顶级模型的上限约为128,000个Token，因此Argon的飞跃就像是从一段话直接跳到一部长篇小说，中间不用喘一口气。

这为什么重要？想象一下迁移整个代码库、起草一份冗长的技术报告，或自动化一个多步骤流程。有了Argon，你不必把任务切成碎片。它能从头到尾保持线索连贯，让一切保持一致。对于处理庞杂、相互关联工作的专业人士来说，这改变了游戏规则。

为长途跋涉而生

Argon不是用来闲聊的。Google将其定位为面向“复杂、长期的工作流程”——想想软件工程、法律、金融和网络安全防御。基准测试也支持这一点：在长周期软件任务上，DeepSWE v1.1得分创纪录的77.9%，在Vals指数（综合衡量金融、编程、法律和税务）上排名第一，在Zapier的AutomationBench上取得51.3%的最高分。它还在长视频理解上表现出色，LVBench得分91.7%，并能处理专业图表和跨文档操作。

但Google并没有敞开大门。Argon分阶段发布：首先面向受信任的网络安全专业人士，然后面向开发者、企业和订阅用户。这种谨慎的做法反映了该模型的能力——以及风险。

安全是核心

网络安全是这里的头条。Argon经过训练，能够自主发现、验证和修复关键漏洞。对于经过审查的防御者和Google内部团队，甚至有一个“无网络屏障”的版本。安全公司Wiz通过Scan for Good项目使用它，发现了一家全球性医院的医疗软件中的严重缺陷——这是之前最先进的模型所遗漏的。在CWE-bench v1上，Argon在漏洞修复方面排名第一，得分为68%。

在广泛发布之前，Google正在叠加四层高级防御：防止滥用、阻止提示注入、监控错位推理链，以及强化沙箱。数千名Google员工已经在试用Argon——调试代码、设计算法和迁移庞大的代码库。在一个案例中，量子算法在几分钟内提升了40%。

定价与可用性

对于早期采用者，Argon的费用为每百万输入Token 2美元和每百万输出Token 10美元。 introductory period之后，这些价格将翻倍至4美元和20美元。这是一个面向高端任务的 premium 工具。

所以，不，Argon不是来聊天气的。它是来解决专业人士面临的最棘手问题的——而且它才刚刚开始。

要点：

• 100万Token输出上限——远超典型的128K，实现无缝的长篇工作。
• 在软件工程、自动化和长视频理解方面取得顶级基准分数。
• 分阶段推出，从网络安全专家开始，然后是开发者和企业。
• 安全优先设计，具备自主漏洞检测和多层防御。
• introductory 定价为每百万Token 2美元/10美元，之后翻倍。