Gemini 4 Argon：性能、开放时间与价格，值得换用吗？

Gemini 4 Argon 已公布，复杂任务评测和长输出能力有进步，但截至 2026 年 10 月 1 日仍未向普通用户全面开放。它在部分任务中领先，也有综合指数和电脑操作上的短板；购买 Google AI Ultra 暂不等于立即获得访问权限。是否值得换用，应同时看任务质量、开放条件和实际成本。Google 公告日期是 9 月 30 日，按发布时间换算，北京时间已进入 10 月 1 日。下面说的“Gemini 4”，主要指这次公布的 Argon 模型。

复杂任务成绩

这次 Argon 重点面向软件工程、企业知识工作和网络安全防御。对日常用 AI 办公的人来说，比较容易理解的，是 Zapier 的 AutomationBench 测试。

它把 AI 放进模拟企业，要求它跨工具完成任务。比如确认一笔业务、查找最新数据、核对规则，再通知正确的人。AI 说了“已完成”还不算，最后要检查事情有没有真的做对。

当前榜单前列如下：

Argon 高推理版本为 51.29%，Claude Opus 5.5（Max，默认回退）为 42.47%，GPT-6 Astra（Max）为 41.4%。

Argon 位居第一。这支持了“复杂工作执行能力有进步”的判断，但榜首仍然只有约一半任务严格通过。想让 AI 接到一句要求后独立做完，仍然要考虑它会在哪些步骤出错。

另外两项受关注的成绩，也可以放在一起看：

• 软件工程：77.9%。 Google 公布的 DeepSWE v1.1 成绩，关注需要持续推进的工程任务。
• 长视频理解：91.7%。 Google 公布的 LVBench 成绩，关注对长视频内容的理解。

来源需要分清：上面的业务自动化成绩能在 Zapier 榜单直接核对；DeepSWE 的 Argon 分数和 LVBench 分数，按 Google 的方法说明，是 Google 自行计算的结果。

Google 公布的对照结果中，Argon 在 DeepSWE v1.1 和 LVBench 领先，但 Terminal-bench 4.0 与 OSWorld-2.0 的部分成绩仍落后于其他模型。不能只摘出领先项，把整张评测表理解成综合排名。

这些成绩说明 Argon 在复杂任务中已有竞争力。“王者归来”能否成立，还需要更多任务和开放后的体验来验证。

百万输出有何用

先想象一个资料整理场景：你有几份方案、几张预算表，希望 AI 核对差异、找出遗漏，再写一份比较报告。这是个假设场景，不是本文的实测。

这件事至少要连续完成几个环节：

1. 读资料，弄清各份方案和预算表的内容。
2. 交叉核对，找出差异、遗漏和需要进一步确认的地方。
3. 整理报告，再检查结论是否和资料一致。

我们希望 AI 少漏条件、少中途停下，也希望它前面发现的问题，到了写报告时还记得处理。

输出上限与上下文

Argon 的输出上限从此前的 64K 提高到 1M，也就是 100 万 token。复杂任务需要持续分析、尝试、检查和修改，更大的推理与生成空间，可能让这些过程走得更远。

这里有两个概念要分开：

• 上下文容量：和模型能处理多少资料、对话内容有关。
• 输出上限：和模型能生成多少内容有关。Token 是计量单位，不能简单等同于一个汉字或一个单词。

Artificial Analysis 还提到，他们测试了配套的续接机制：长响应可以暂停，再通过后续调用继续。因此，100 万输出不宜想象成普通聊天窗口瞬间吐出百万字，也不是每次任务都能用满。

上限提高，并不保证准确率提高。对读者更有价值的结果，仍然是同一份报告少遗漏、少返工。

另外，Argon 的升级也不能直接等同于 Gemini 里的图片、视频、语音功能全部同步升级，那些能力还要看各自的模型和产品公告。

幻觉率与准确率

很多人对 AI 的不满，是它明明不知道，还能编得特别像真的。找资料时，最麻烦的往往就是这种需要逐条查证的回答。

Artificial Analysis 的独立评测给出了两组值得一起看的数字：

幻觉率：15%。 在 AA-Omniscience 测试中，评测方认为 Argon 更愿意承认知识边界。

准确率：50%。 同一测试中，GPT-6 Astra 的准确率为 63%。

这并不矛盾。一个模型可以更少乱猜，同时也少答出一些正确答案。“少编造”和“知道得更多”，需要分别看。

15% 是特定测试里的幻觉率，不能换算成“日常回答有 85% 的正确率”。

如果你经常用 AI 搜集和整理资料，愿意说“不知道”的模型，可能更容易配合核查。但文章里的日期、引用和产品限制，仍然需要回到原始来源确认。

领先之外的短板

在 Artificial Analysis 的综合智能指数中，Argon 高推理版本得了 53 分，与 GPT-6 Astra 最高推理版本持平；对比页面里的 Claude Opus 5.5 为 58 分。

它回到了有竞争力的位置，但还不能据此称为综合第一。

Google 自己的对比表里，也能看到 Argon 没有领先的项目：

• 终端任务测试 Terminal-bench 4.0：Argon 57.4%，Claude Opus 5.5 为 66.4%。
• 电脑操作测试 OSWorld-2.0：在离线子集的部分得分中，Argon 69.2%，GPT-6 Astra 为 72.6%。

这些是不同任务、不同设置下的成绩。Google 的方法说明也指出，对手的部分分数来自厂商自报或公开榜单，并不是全部在完全相同的环境里重跑。

等到开放之后，普通用户还有自己的问题要验证：它处理中文资料、表格、截图时，能不能稳定少犯错？会不会仍然需要反复补充要求？这些体验，单靠榜单还回答不了。

开放时间与价格

Argon 目前通过 Google 的 Fairwind 项目，先向部分可信的网络安全防御团队开放。官方计划后续从付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅者开始扩大访问。

“后续从 Ultra 开始”不代表今天购买 Ultra，就一定能立即选到 Argon。 普通用户的明确开放日期，以及 Pro、免费用户什么时候能用，目前都不能替官方提前下结论。使用额度、地区条件也要看后续说明和账号实际显示。

六成成本的条件

这句话来自 Artificial Analysis 的评测任务成本计算，使用的是首发优惠价。它不能套用到所有任务，也不是聊天会员价格对比。

图中的 Argon 每项评测任务成本约为 1.99 美元，Astra 约为 3.26 美元。Artificial Analysis 说明，Argon 恢复标准价后，这项成本会提高到约 3.98 美元。因此，“六成成本”需要和首发折扣一起看。

Google 公布的 API 价格为：

• 首发优惠期：每百万输入 token 2 美元，每百万输出 token 10 美元。
• 优惠结束后：分别提高到 4 美元和 20 美元。

API 按调用用量计费，和普通用户购买会员是两回事。我的建议是，先等自己的账号获得明确访问权限，再考虑为它付费。

开放后怎样比较

让现有 AI 和 Argon 整理同一批信息，重点看：

• 有没有漏掉重要条件，或把不同资料里的内容混在一起。
• 出处能不能核对，不确定的地方有没有说清楚。
• 最后交付的结果，需要你返工多少。

在获得权限前，继续用现有工具即可。获得权限后，用熟悉的任务比较遗漏、出处和返工量，比单看榜单名次更能判断是否值得换用。

入口与资料

WarpNav 的 Gemini 条目可用于查找产品入口；条目存在不代表当前账号能选到 Argon。概念容易混淆时，可参照上下文窗口和长期记忆的区别。

原始资料（核对日期：2026 年 10 月 1 日）：

• Google 公告：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
• Google 模型成绩：https://deepmind.google/models/gemini/
• Google 评测方法：https://deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-4-argon
• Zapier AutomationBench：https://zapier.com/benchmarks
• Artificial Analysis 原始评测：https://artificialanalysis.ai/articles/gemini-4-argon-google-top-three-labs