Google（谷歌） DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，单次输出上限提至 100 万 token（词元），首批向受信任网络安全防御方开放
Google（谷歌） DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，将单次输出上限从 6.4 万 token（词元）提升至 100 万，主打软件工程、法律金融知识工作与网络安全防御等长周期任务。
该模型目前仅通过 Fairwind 计划向受信任的网络安全防御方开放，尚未面向开发者、企业和消费者公开发布。
介绍价格（introductory price）为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 按输入价格 95% 折扣计价。
Google 自报的多项基准分数未经独立复现，模型能力展示不等于实际业务收益。
Google（谷歌） DeepMind（谷歌旗下人工智能研究机构） 于 2026 年 9 月 30 日发布 Gemini 4 Argon，将输出 token（词元）上限从 6.4 万提升至 100 万，并称该模型在 DeepSWE v1.1（77.9%）、LVBench（91.7%）、AutomationBench（51.3%）、CWE-bench v1（68%）等基准上取得领先。
介绍价格（introductory price）为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 按输入价格 95% 折扣计价。
Argon 目前仅通过 Fairwind 计划向受信任的网络安全防御方开放，Google 表示正参与美国政府模型发布前自愿接入流程，后续将逐步扩展至开发者、企业和消费者，首批为付费 API（应用程序编程接口）客户和 Google AI Ultra 订阅者。 Google 内部应用案例包括：量子算法优化中将某项子程序性能较已发表基线提升 40%；
通过 Argon 智能体分析数据中心全集群性能遥测数据，释放超 300 TiB 内存，预计总节省 500 TiB 至 1 PiB；
将 C/C++ 代码库迁移至 Rust，规模从 core 库（如 re2、libgav1）的数万行扩展至 Fuchsia Zircon 内核的 80 万行以上，其中 libgav1 的 Rust 移植版替换了 3.2 万行 SIMD（单指令多数据）代码，运行速度提升 2.7 倍。
Wiz 通过其 Scan for Good 计划使用 Argon 发现了一个影响全球医院所用医疗软件的关键漏洞。
Gemini 4 Argon 将单次输出上限提升至 100 万 token，与 Google（谷歌） 自述的此前 6.4 万 token 输出水平形成量级差异，意味着模型可在一次推理中生成相当于数百页文档的内容，这对需要多步推理与长文档生成的企业工作流具有实际意义。
但此次公布的评测数据均为 Google 自选基准并自行报告，DeepSWE v1.1、Vals Index、AutomationBench、CWE-bench v1 等并非行业通用标准，其方法论与可复现性未经独立验证。
Argon 优先向网络安全防御方开放而非公开可用，反映前沿模型在具备自主漏洞发现与修补能力时面临的双重用途困境：同一能力既可用于防御也可用于攻击。 介绍价格每百万输出 token 10 美元，若按输出上限满额计算，单次推理成本可达 10 美元，对高频调用场景的成本控制构成实际挑战。
Google 内部案例中的 40% 量子优化提升与 2.7 倍解码器加速均为特定任务结果，不宜外推为通用性能指标。
后续观察信号
- Gemini 4 Argon 的正式定价和公开发布时间表
- Fairwind 计划的具体准入标准和参与者名单
- Argon 在 CBRN（化学、生物、放射性及核）防护方面的外部红队测试结果
- Google（谷歌） 所提推理透明度建议是否会影响其他厂商的对齐策略