Google 发布 Gemini 4 Argon，支持 1M 输出 token 并实现视频到物理仿真代码的自主生成

Google 正式发布 Gemini 4 Argon 模型，该模型在多个基准测试中表现领先，包括在 CWE-Bench 漏洞修复任务中与 GPT-6 Astra 并列第一（68%），并在 DeepSWE v1.1 编码基准中以 77.9% 的通过率超越竞品。其核心突破在于支持高达 1M 的输出 token，能够一次性完成 10 万 + token 的推理轨迹和完整的数学证明或计算物理求解器生成，解决了以往长上下文任务中响应截断的问题。

在工程与科学应用层面，Argon 展示了从原始视频直接生成物理准确仿真代码的能力，例如将人类玩 cornhole 游戏的视频转化为机器人关节运动数据，并成功驱动 Apptronik Apollo 人形机器人连续投中七次。此外，模型在医疗领域处理合成纵向图表时实现了最高的召回率和 ICD-10 编码特异性，在金融分析中匹配了分析师构建参考模型的 99% 以上数据点。安全方面，Argon 被描述为对抗间接提示注入最坚韧的模型，并部署了针对思维链和行动的监控机制以防御对齐偏差。

商业可用性上，Gemini 4 Argon 已面向 Google AI Pro 和 Ultra 订阅用户开放，同时向符合条件的学术研究人员提供为期 6 个月的免费高用量 Antigravity 访问权限，并向网络安全防御者开放 Fairwind Program。尽管官方宣称其在多项任务中处于前沿水平，但部分基准如 Terminal-bench Science 0.1 显示其得分低于 GPT-6 Astra，且部分评测数据存在缺失（如 OSWorld-2.0 离线子集）。事实部分基于官方发布的基准分数和功能描述；推断部分认为 1M 输出能力将显著改变复杂系统生成的工作流；猜测部分关于其在企业级大规模部署中的实际成本效益需待更多第三方实测验证。