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今天凌晨，谷歌宣布最新旗舰模型Gemini 4 Argon向全球正式开放。

Argon在科研方面非常顶，直接拿下困扰学界60年的格拉德猜想，为核聚变这条路找到了全新数学解。

Gemini 4 Argon实际应用展示

Argon特别擅长处理那些需要深度思考的复杂任务，不管是写代码、搞金融分析、看法律合同，还是做网络安全和科学研究，表现都非常顶。

在各种基准测试里，该模型在多步骤任务中的深度和精确度直接碾压了其他前沿模型。

有个叫Vals Index的指数专门衡量模型在金融、编程、法律和税务这些关键经济领域的表现，Argon直接拿了第一。

其实谷歌内部团队、各大企业还有研究圈早就测试用上了，而且搞出了不少大动静。

在谷歌内部，软件工程师用Argon写代码的速度简直快得离谱。Antigravity里的Argon帮团队把智能体代码提交量提高了35%以上，代码回滚还减少了将近三分之一。

拿Chrome浏览器来说，那代码库可是有4000万行。Argon帮Chrome团队把核心网页处理逻辑从大概600万行的遗留浏览器功能文件夹里硬生生剥离了出来。

Argon一次能处理好几个干净的代码变更，帮着团队搞定了涉及几百个文件的架构重构，原本要干几个月的活儿，几周就弄完了。

这对咱们全球几十亿Chrome用户来说可是个大好事，以后网页在标签页、侧边栏和浮动窗口之间挪动时，再也不用重新加载了，而且还能直接干掉一大类浏览器崩溃的毛病。

再看看开源的Agent Development Kit，也就是驱动企业智能体的那个Python框架。团队把规则手册和一段话的目标扔给Argon，让这模型在不破坏现有应用的前提下把框架开销降下来。

Argon自己加了一晚上班，搞出了一套优化方案，现在已经上线了。结果就是长会话里的内存准备时间缩短了40%，冷导入速度提升了21%。

科学计算这边也有惊喜。xTB是个在分子领域特别火的开源量子化学软件包，科学家拿这个预测分子的3D形状，还能筛药。

研究人员用Antigravity里的Argon，把xTB预测分子结构的速度提升了最高2.3倍，构象搜索速度也快了1.8倍。

还有咱们很熟悉的开源Gemma模型。用Argon配合vLLM在A100显卡上跑，端到端推理速度直接飙到了2.85倍。

吞吐量从每秒37900个token涨到了108000多个，而且token完全一致，质量一点没掉。这种活平时得干好几个月，现在几天就搞定了。

说到3D可视化，Argon在空间推理和视觉编程上非常强。比如自主雕刻出一个多建筑寺庙群，在Blender里弄出逼真的光照和植被。

还能把一张真实书桌的照片变成可玩的微型赛车游戏，书桌物品和赛道都用Blender MCP建了模，加了物理引擎和自定义着色器，连汽车引擎的声音都配好了。

夸张的是，在不用任何外部库、纯Python的环境下，Argon自己写了个3D光线追踪引擎，还配了视频工具和音频混音器，从零开始建了个阳光明媚的图书馆场景，最后用Gemini 3.8 TTS配音和Lyria 3.5音乐做成了一段视频。

价格方面也很有诚意，目前是首发价，每百万输入token只要2美元，输出10美元，如果用上缓存，输入部分还能打个大折扣。

科研能力大涨，攻破60年核聚变难题

科学突破这块Argon更是硬核。在量子计算领域，Argon帮着加速量子纠错。为了让错误解码器跟上硬件速度，Argon把AlphaQubit的内部版本翻译成一个高度优化的硬件内核，推理吞吐量几乎翻倍。

在降低量子子程序的时空成本方面，Argon写的一个实现跟已发表的基线相比，把时空成本削减了100倍以上。

核聚变那边，仿星器是极其复杂的机器，是无限清洁聚变能的主要候选方案，但优化3D磁场是出了名的难。

1967年以来，一个叫Grad猜想的长期假设认为，为这些场找到精确数学解是不可能的，直到最近发现了反例，包括马里兰大学Matt Landreman教授的发现。

现在谷歌团队跟Landreman教授一起发现了更广泛的Grad猜想反例类别。这些新解给聚变社区提供了可靠基准来测试仿星器模拟代码。

罕见病研究里，Gamow Labs的研究人员用Argon分析患有罕见发育性肺部疾病的新生儿的去识别基因组。

有一个案例，Argon精确定位了常规软件多年遗漏的染色体rearrangement，并解释了为什么没被检测到。

在基于真实临床和实验室数据的私人评估里，Argon在RareBench上得了57%，LabBench上52.2%，都是领先的。

酶设计这块，设计具有精确反应性的酶是出了名的慢，通常需要数月的定制模型调优和候选筛选。

丝氨酸酯酶是一类切割目标分子上酯键的酶，广泛用于回收以及制药、生物燃料和洗涤剂的制造。

科学家跟Argon合作设计丝氨酸酯酶，靶向基准分子4MU-乙酸酯，这个分子一旦酯键断裂就会在紫外光下发光。

几小时内，Argon汇集相关数据，执行模型调优，确定多个受生物化学启发的过滤器，最终得到五个新颖设计。

值得一提的是，科学家和研究人员可以申请免费获得Google Antigravity最高使用层级6个月，滚动入驻，须符合资格、容量和选拔条件。申请已经开放。

物理AGI真要来了

在机器人这块，谷歌有个演示挺震撼的。Argon把先进的视觉语义推理、深度物理理解和自主代码生成结合在一起，解锁了机器人技术栈里的新工作流，加速迈向物理AGI。

这个能力飞跃反映在Embodied Reasoning基准上，那个基准测试模型在3D环境里理解和解决物理、空间问题的能力。仅靠纯推理，Argon以87%的得分超越了所有其他前沿模型。

为了展示实际应用，Google测试了Argon仅通过观看就学习分布外物理技能的能力。

内部测试里，Argon看了一段人类玩沙包游戏的原始视频，映射环境的空间坐标，计算所需的全关节运动。

然后它自主构建了模拟代码。转移到Apptronik的Apollo人形机器人上之后，机器人在真实世界试验里迅速连续投中七球。

这种视频到模拟到现实的流水线，把数周的手动模拟建模压缩到几小时，把普通视频变成可扩展的、无限的机器人训练场。

从今天开始，开发者和企业可以直接通过AI Studio和Gemini平台的API来调用。

如果你是Google AI Ultra的订阅用户，可以在Antigravity里体验。要是AI Ultra或者Pro用户，直接在Gemini应用和搜索的AI模式里就能用上。