2026年9月30日，Google DeepMind 发布 Gemini 4 系列首个旗舰模型 Argon，将原生上下文窗口提升至 200 万 token，在 GPQA Diamond 上取得 92.4%，并把输入定价压到每百万 token 1.25 美元。模型同步登陆 Gemini App、AI Studio、Vertex AI 与 Gemini Enterprise，轻量版 Flash 与端侧 Nano 一并开放。此举意味着前沿模型的竞争焦点已从参数规模转向测试时计算的调
发布会在加州山景城 Google 总部举行，Alphabet 首席执行官 Sundar Pichai 与 Google DeepMind 负责人 Demis Hassabis 共同登台。Argon 采用稀疏混合专家架构，总参数 1.8 万亿、单次激活约 1200 亿，原生支持文本、图像、音频、视频与代码输入，输入上下文 200 万 token，单次输出上限 20 万 token；思考预算可在 0 至 65536 token 之间由开发者按任务调节。DeepMind 公布的基准为：GPQA Diamond 92.4%、SWE-bench Verified 78.6%、AIME 2026 满分、MMMU-Pro 81.3%、ARC-AGI-2 46.8%。同步推出的还有轻量版 Argon Flash 与端侧 Argon Nano，后者可在 Pixel 11 与 Gemini 智能眼镜上离线运行。定价方面，Argon 在 20 万 token 以内为输入每百万 token 1.25 美元、输出 10 美元，超出部分翻倍；Flash 为 0.15 美元与 0.6 美元。模型即日起在 Gemini App、AI Studio、Vert
Gemini 3 于 2025 年 11 月发布，此后近 11 个月 Google 未更新旗舰基座，而 OpenAI 在此期间推出 GPT-5 系列后续版本，Anthropic 迭代 Claude 4.x，Meta 以 Llama 5 强攻开源侧。竞争范式也在迁移：2023 至 2024 年的主线是扩大预训练规模，2025 年之后转向测试时计算，让模型在回答前想得更久。这要求可调的推理预算、稳定的长上下文记忆与可靠的工具调用，三者都高度依赖自研芯片与推理基础设施。Google 在这条路径上具备结构性条件：第七代 TPU Ironwood 于 2026 年量产，Gemini App 月活跃用户超过 6.5 亿，Workspace 覆盖约 30 亿账户，Android 装机量构成天然分发面。与此同时，企业采购标准从榜单第一转向每美元智能产出，Anthropic 与 OpenAI 的企业 API 收入增速在 2026 年上半年均出现放
从技术层面看，Argon 最值得关注的设计不是 200 万 token 的上下文，而是把思考预算变成了一等公民。开发者可以在 0 到 65536 token 之间为每个请求分配推理量，这意味着同一个权重能同时承担客服问答与代码库级重构两类差异极大的任务。DeepMind 的数据支持这一判断：低预算下 Argon Flash 的响应延迟中位数为 0.42 秒，接近 Gemini 3 Flash；把预算拉满后，SWE-bench Verified 从 51.2% 提升到 78.6%，跨度达 27.4 个百分点。此前只有 OpenAI 的推理系列做到过类似档位切换，但那是独立型号，Google 把它内置进了通用模型。另一处硬指标是长上下文检索准确率，Argon 在 100 万 token 深度下取得 99.2%，Gemini 3 Pro 为 94.7%。别小看这 4.5 个百分点，当上下文达到百万量级，95% 与 99% 的差别是能否把整份财报或整个代码仓库交给模型而不做分块。稀疏专家结构也是成本控制的底层原因，1.8 万亿总参数只激活约 1200 亿，单次推理的实际算力消耗约为同等稠密模型的三分之一。
在商业维度上，Argon 的定价比它的能力更像进攻性武器。输入每百万 token 1.25 美元、输出 10 美元，相比 Gemini 3 Pro 的 1.75 美元与 14 美元均下调约 29%；Flash 的 0.15 美元与 0.6 美元，则把价格压到 Claude Haiku 4 与 GPT-5 mini 的七成左右。Google 敢这么做，是因为推理发生在自研 TPU Ironwood 上，不必向第三方支付算力毛利。分发同样是武器：Gemini App 的 6.5 亿月活、Android 的默认入口、Workspace 的 30 亿账户，让一个模型发布当天就能触达开发者之外的普通用户。企业侧的信号更直接，Salesforce 与 SAP 在发布当日宣布将在 Vertex AI 上接入 Argon，这类集成往常需要数周谈判。对 Google 而言，Argon 的商业目标未必是模型本身赚钱，而是把客户留在云与 Workspace 的付费链条里。
对行业而言，Argon 释放的信号是基座模型正在加速商品化。当 200 万 token 上下文与 78.6% 的 SWE-bench 分数以每百万 token 1.25 美元出售时，单纯依靠模型能力差异收费的空间被迅速压缩。价值开始向两个方向迁移：一是专有数据与工作流，二是 Agent 编排层。Llama 5 405B 在 SWE-bench Verified 上约为 62%，开源与闭源的能力差距仍在扩大，但单位成本差距已明显收窄，这对中小团队的选型逻辑影响更大。刘工预测，未来 12 个月内，主流厂商会陆续把长上下文的输入价格压到每百万 token 1 美元以下，而真正的差异化将出现在工具调用成功率与长任务稳定性这两项目前缺乏统一基准的指标上。
- 上下文窗口：Argon 为 200 万 token，Gemini 3 Pro 为 100 万，Claude 4.5 Opus 为 50 万，GPT-5.2 为 40 万。
- GPQA Diamond 得分：Argon 92.4%，GPT-5.2 为 89.0%，Claude 4.5 Opus 为 87.6%，Gemini 3 Pro 为 85.1%。
- SWE-bench Verified：Argon 78.6%，较 Gemini 3 Pro 的 67.2% 提升 11.4 个百分点；Llama 5 405B 约为 62%。
- 定价对比：Argon 输入 1.25 美元/百万 token，较 Gemini 3 Pro 的 1.75 美元下降 28.6%；Argon Flash 输出 0.6 美元，约为 Claude Haiku 4 的 0.8 美元的 75%。
对行业而言，短期 3 个月内最直接的反应是价格跟进。Argon 发布当天，Azure AI 与 AWS Bedrock 均已更新长上下文模型的定价页，头部云厂商大概率在第四季度推出对标的降价与更长上下文。企业客户的 POC 重心也会从多模型路由转向长上下文 Agent，法务、审计、代码迁移这类需要整库读取的场景会最先落地。中期一年看，API 输入价格进入每百万 token 1 美元以下区间是可预期的，基座层毛利率被持续压缩，价值向应用与编排层转移。
对普通用户而言，短期 3 个月内的变化是免费额度变宽：Gemini App 的 Pro 版功能向免费用户下放，Android 端侧 Nano 让离线摘要、实时翻译不再消耗流量。中期一年，个人 Agent 处理数月邮件、家庭账本与旅行规划会成为默认体验，用户对模型版本的感知会进一步减弱，转而关心它能否可靠地完成跨应用操作。
竞争对手的反应在数小时内密集出现。Sam Altman 在 X 上以一句欢迎竞争回应，同时预告 GPT-5.5 将在数周内推出；Anthropic 未直接比较基准，而是强调其在长任务可靠性与安全评估上的领先，并重申 Claude 4.5 在自主 Agent 场景的完成率优势。Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 公开质疑 ARC-AGI-2 这类基准的生态效度，认为 46.8% 的分数仍远低于人类基线，不足以称为通用推理。
第三方评估机构的态度更谨慎。Epoch AI 研究员指出 Argon 的 AIME 2026 满分存在训练集重叠的可能，需要独立复现；斯坦福 HAI 则把关注点放在安全框架上，认为自动化红队测试通过不等于部署风险可控。开发者社区的情绪集中在定价与限流两点：Hacker News 上关于输入 1.25 美元的讨论一度冲上首页，r/LocalLLaMA 的争论焦点则是每分钟 15 次的免费额度过于
值得继续思考的问题：
- 思考预算成为一等公民后，模型采购的评估维度会从单次准确率转向每美元每任务成本，企业 TCO 模型需要重写。
- 200 万 token 上下文能否真正替代 RAG 架构，取决于检索准确率与推理成本曲线的交叉点在哪里。
- 当基座层价格战开打，开源模型的生存空间是向上做垂直能力，还是向下做极致低成本推理。
本条动态来自 DeepMind Blog（发布于 2026-09-30 20:01:45）。本站为海外 AI 动态的中文转述与观点评论，原文版权归原作者所有。
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