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Gemini 4 Argon：一次生成百万Token

Google DeepMind的新模型可以不停顿地写出百万Token

Google DeepMind于9月30日悄然发布了Gemini 4 Argon，其头条数字令人难以忽视：单次输出现在可以达到100万Token。这不是上下文窗口——而是模型在一次连续运行中能够生成的内容量。对于迁移庞大代码库、撰写长篇技术报告或自动化多步骤流程等任务，这意味着无需再将任务拆分成块。大多数前沿模型的上限约为128,000 Token，因此Argon的飞跃意义重大。

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为长期任务而生，而非闲聊

Argon并非一开始就面向所有人。Google正在分阶段推出：首先面向受信任的网络安全专业人士，然后是开发者、企业和订阅用户。重点在于“复杂、长期的工作流程”——软件工程、法律、金融和网络安全防御。基准测试也印证了这一点。测试长期软件工程任务的DeepSWE v1.1达到了创纪录的77.9%。综合衡量金融、编程、法律和税务的Vals Index将Argon排在首位。Zapier的AutomationBench给了它51.3%，同样排名第一。长视频理解？LVBench达到91.7%，为迄今最高。在视觉方面，它可以处理专业图表、从长视频中提取细节，并跨文档执行操作。

安全是重头戏

网络安全是这里的核心故事。Argon经过训练，可以自主发现、验证和修复关键漏洞。对于受信任的防御者和Google内部团队，甚至还有一个没有网络屏障的版本。安全厂商Wiz通过Scan for Good项目使用它，发现了一家全球性医院医疗软件中的严重缺陷——这是此前前沿模型所遗漏的。在测试漏洞修复的CWE-bench v1上，Argon以68%排名第一。

定价与防御

定价分为两档：在介绍期内，每百万输入Token为2美元，每百万输出Token为10美元。之后将分别升至4美元和20美元。在广泛开放之前，Google正在加强四项高级防御：防止滥用、阻止提示注入、监控错位的推理链以及强化沙箱。数千名Google员工已经在使用Argon调试代码、设计算法并处理大规模代码迁移。一个团队在其帮助下几分钟内将量子算法改进了40%。

简而言之，Argon并非为闲聊而构建。它是为解决专业人士面临的最棘手问题而构建的。

要点

  • 100万Token输出： 单次运行最多可生成100万Token，远超典型的128K限制。
  • 定向发布： 首先面向网络安全专业人士，然后是开发者、企业和订阅用户。
  • 顶尖基准： 在长期软件工程（77.9%）、Vals Index、AutomationBench（51.3%）和LVBench（91.7%）中领先。
  • 聚焦安全： 自主发现并修复漏洞；已发现一家医院的软件缺陷。
  • 定价： 初期每百万输入/输出Token分别为2美元/10美元，之后升至4美元/20美元。