谷歌跳过 3.5 Pro 直上 Gemini 4 Argon：基准成绩、百万 Token 输出与定价策略全解析

JeecgBoot AI专题研究| 从基准测试、技术规格、安全策略到 API 定价拆解谷歌新旗舰 Gemini 4 Argon 的真实竞争力写在前面一次跳级式的反击9 月 30 日谷歌正式发布了新一代旗舰大模型Gemini 4 Argon。官方公布的数据显示它在 18 项基准测试中拿下了 13 项的第一或并列第一尤其在知识型工作和长上下文推理上优势明显。但比成绩更值得关注的是发布方式这款模型没有第一时间向所有开发者开放而是先交给一批专注网络安全防御的合作伙伴使用。再加上谷歌直接跳过了原本规划中的 Gemini 3.5 Pro这次发布从节奏到策略都和以往不太一样。本文按成绩 → 能力 → 安全 → 价格 → 背景的顺序把 Gemini 4 Argon 拆开来看最后也聊聊它对开发者选型的影响。成绩单知识工作全面领先编程互有胜负先看最受关注的基准测试。官方对比的对象是 OpenAI 的 GPT-6 Astra 和 Anthropic 的 Claude Fable 5.1、Claude Opus 5.5。知识型工作几乎是碾压在偏白领工作的评测里Argon 的优势非常明显Vals Index68.9%领先 Opus 5.5 的 67.0%Vals Finance Agent v265.4%比 Fable 5.1 高出约 6.5 个百分点Harvey’s Legal Agent Benchmark19.6%大约是 Fable 5.1 的三倍。金融分析、法律检索这类任务的共同特点是需要在大量材料中定位信息、做多步推理、给出结构化结论。Argon 在这类场景中的领先与它强调的长上下文推理能力是一致的。编程能力有高光也有短板编程方面的情况就复杂得多DeepSWE v1.177.9%位列第一领先 Astra 和 Opus 约 34 个百分点谷歌称之为该测试的新 SOTAFrontierSWE v255.0%落后 Astra 的 65.5% 足足 10.5 个百分点Terminal-bench 4.057.4%落后 Opus 5.5 的 66.4% 近 9 个百分点。换句话说在给定仓库修复问题这类任务上 Argon 很强但在更开放的前沿工程任务和终端操作类 Agent 任务上Astra 和 Opus 依然有优势。如果你的主要场景是 Coding Agent、自动化运维这类需要大量命令行交互的工作现阶段不宜只凭总榜第一就切换模型。解读数据时要留个心眼这些对比并不是在完全一致的实验条件下跑出来的。以 DeepSWE 为例Argon 的分数用的是谷歌自家的 mini-swe agent 框架而竞品数据来自公开排行榜和各家自报结果。Agent 框架、提示词、重试策略的差异都可能带来几个百分点的波动所以几个点以内的差距更适合看作同一梯队而不是绝对的高下。最靠谱的方式仍然是用自己业务里的真实任务做一轮小规模评测。技术规格亮点输出上限从 6.4 万提升到 100 万 TokenArgon 在规格上最大的突破是把单次输出 Token 上限从 64,000 一口气拉到了 1,000,000。很多人会把它和百万上下文混为一谈但能读 100 万和能写 100 万完全不是一个难度输入阶段Prefill可以高度并行地处理整段文本算力开销相对可控输出阶段Decoding模型是自回归生成的每输出一个 Token 都要依赖之前生成的所有内容。要连续生成 100 万个 Token意味着在极长的时间里保持注意力机制稳定对显存、KV Cache 优化和硬件带宽都是极大的考验。谷歌把这项能力和深度推理绑定在一起更大的生成空间让模型可以在一次运行里完成更长的任务链而不必频繁拆分、续写、拼接。内部落地案例谷歌披露的几个内部案例很好地说明了超长输出 Agent能做什么数据中心内存优化Argon 智能体分析集群性能遥测数据并实施优化已经释放超过 300 TiB 内存潜在节省规模估计在 500 TiB 到 1 PiB 之间C/C 迁移到 Rust参与了 re2 等核心库的迁移以及 Fuchsia 操作系统 Zircon 内核超过 80 万行代码的迁移工程libgav1 视频解码库智能体替换了 3.2 万行 SIMD 代码最终的解码器比此前的 Rust 移植版本快 2.7 倍量子计算协助优化了一个子程序的时空资源改进幅度达到 40%。这些案例有一个共同点都是规模大、规则明确、可验证的工程任务。这也给企业落地提供了思路——大规模代码迁移、遗留系统重构、批量性能调优是这类模型最容易产生实际价值的方向。对于使用低代码平台例如 JeecgBoot的团队来说老旧模块的批量升级、代码规范统一、生成代码的大规模审查同样属于这类长链路、可验证的任务。安全优先为什么先给网络安全团队用近几周AI 安全问题在科技圈引发了大量讨论。谷歌这次选择了一种相对保守的发布方式先防御后开放模型最初只面向专注网络安全防御的特定企业和组织等防御方有时间修补系统漏洞、修复模型发现的缺陷之后再逐步扩大开放范围内置越界监控Argon 带有新的安全防护机制能在模型执行超出用户预期的任务时及时发现并在越界时终止其行为。Gemini 高级总监兼产品负责人 Tulsee Doshi 表示从目前观察来看这些防护措施是有效的。漏洞挖掘能力Argon 经过专项训练可以自主发现、验证并修补软件漏洞。Fairwind Program 的受信参与方和谷歌内部团队可以获得不带网络安全护栏的原始模型访问权限。几个值得关注的数据谷歌旗下的 Wiz 已将 Argon 用于 “Scan for Good” 漏洞扫描项目发现了一个存在于全球多家医院所用医疗软件中的严重漏洞而此前多款前沿模型都没能识别出这个风险内部源代码漏洞发现测试中得分 85.8%高于 Gemini 3.8 Flash Cyber 的 71.0%Wiz 黑盒渗透测试评估中得分 70.9%高于后者的 58.2%公开的 CWE-bench v1 漏洞修复测试中Argon 以 68.0% 与 GPT-6 Astra 并列Opus 5.5 以 67.0% 紧随其后。能力越强的漏洞挖掘模型被滥用时的破坏力也越大。先让防守方用起来这种分阶段开放策略很可能会成为后续前沿模型发布的常见做法。定价策略推广期很香但别忘了会翻倍Argon 的 API 定价分两个阶段推广期每百万输入 Token 2 美元每百万输出 Token 10 美元缓存输入享受 95% 折扣折算约每百万 Token 0.10 美元推广期结束后输入涨到 4 美元、输出涨到 20 美元均为翻倍。谷歌没有公布推广期的具体截止时间。横向对比来看模型输入$/百万 Token输出$/百万 Token与 Argon 推广期相比Gemini 4 Argon推广期210—Gemini 4 Argon推广期后4202 倍GPT-6 Astra10505 倍Claude Fable 5.110505 倍Claude Opus 5.54202 倍与 Argon 推广期后持平GPT-6.1 Sol210持平Gemini 3.8 Flash0.753.75更便宜从表格可以看出Argon 推广期价格只有 Astra、Fable 5.1 的五分之一冲击力很强但性价比市场并不是它一家独占OpenAI 的 GPT-6.1 Sol 与它推广期价格完全相同而谷歌自家的 Gemini 3.8 Flash 还要更便宜。由于官方对比中没有纳入 GPT-6.1 Sol同价位两款模型的真实差距还需要市场来检验。给开发者的建议推广期适合做评估和原型验证但成本测算要按推广期后的价格来做避免上线后预算翻倍充分利用缓存输入的 95% 折扣——系统提示词、知识库片段等固定前缀尽量复用长对话和 RAG 场景能省下可观的费用超长输出虽然强大但输出 Token 单价是输入的 5 倍按需开启别让模型写得比需要的多。发布背景放弃 3.5 Pro直接押注 Gemini 4Argon 的到来也意味着谷歌正式放弃了 Gemini 3.5 Pro。今年 5 月的 I/O 开发者大会上谷歌曾宣布计划在 6 月推出 Gemini 3.5 Pro但这一计划始终没有落地之后只陆续发布了一系列 Flash 模型。AI 评测机构 Vals AI 的分析认为这说明 3.5 Pro 的性能已不足以追上竞争对手谷歌干脆跳级发布 Gemini 4重新争夺前沿位置。7 月的投资者电话会议上皮查伊也承认了谷歌暂时落后的局面但强调我们仍在许多维度上保持前沿水平并把 Gemini 4 视为追赶的关键。回想去年 11 月谷歌曾凭借一款新模型短暂登顶排行榜一度让 OpenAI 内部拉响红色警报。这一次 Argon 能否守住反攻成果要等全面开放之后才能见分晓。总结综合来看Gemini 4 Argon 的特点可以概括为四点知识工作和长上下文推理处于第一梯队金融、法律类 Agent 任务优势明显编程能力并非全面领先DeepSWE 夺冠但 FrontierSWE、Terminal-bench 仍落后于竞品Coding Agent 场景需要自行实测百万 Token 输出上限是真正的技术突破为大规模代码迁移、长链路 Agent 任务打开了空间推广期定价极具竞争力但涨价是确定的成本规划要留足余量。对于开发者和企业来说更务实的做法是在推广期内用自己的真实业务数据做一轮对比评测把它当作模型组合中的一个选项而不是简单地谁第一就全量切换。本文为 JeecgBoot AI 专题研究系列文章。