1M 是共用的，单次还是 64K

10 月 13 日 16:00 UTC，Google 把 Gemini 4 Argon 从「只发给 Fairwind 计划的受信网络防御方」推进到正式开放：同批发出主稿、开发者稿与 Gemini app 稿，两小时后再补一篇安全稿12。这个模型 9 月 30 日就宣布过，当时的范围只有受信网络防御方3。

今天真正变了的是两件事：谁能拿到，以及文档里那个「1M」到底是什么。

9 月 30 日的预告稿写的是 expanding the model's output token limit to an industry-leading 1M tokens, up from the previous 64K tokens3。随开放一起更新的开发者文档与云文档写的是另一句：1,048,576 个 token 的窗口在 input、thinking 与 output 三者之间共享45。

差别不只是措辞。云文档同时写下三条：单次请求的默认输出上限是 65,536 token（非流式直连 HTTP 请求是 32,768）；input + max_output_tokens 超过 1,048,576 时，API 自动把输出上限压到剩余空间；max_output_tokens 填得比 1,048,576 大，直接返回 HTTP 4005。

要出得更多，靠的是 long decode。一次请求到顶时，API 返回 finish_reason=CONTINUATION 与一枚加密的 continuation_token，下一次请求带着原始提示与这枚令牌继续，直到 finish_reason=STOP；在 Interactions API 上则是 background: true 加一个大于 65,536 的 max_output_tokens，由服务端把每段约 64K 自动拼成一次交互45。

所以「输出 1M」不是一次调用能拿到的东西。它是同一条任务里输入、思考、输出共用的一格预算，出口仍然是 64K，多出来的部分要靠一个协议一段段接回来。思考本身也扣这一格：档位是 LOW、MEDIUM（默认）与 HIGH，而 gemini-4-argon-cyber-permissive 那一版默认 HIGH5。缓存也只有隐式的：对 6,144 token 以上的共享前缀自动生效，显式上下文缓存不支持5。模型卡对这件事的写法是 combined input-output token context window of up to 1M6。

9 月 30 日那篇给了首期价，没有给到期日3。今天的主稿脚注补上了后半句：After the introductory period expires on November 30, 2026, the price of $4 per 1M input tokens and $20 per 1M output tokens will apply，紧接着还有一句 Applies to the Argon model intended for public access only1。首期价是 $2 与 $10 每百万 token，缓存输入在输入价上再打 95% 折；定价页上免费层那一栏写的是 not available on the Free tier。

11 月 30 日之后正好翻倍。要按 $2/$10 做预算的人，窗口就落在这个日期上。同一天第三方给出的每任务成本是 1.99 美元7。

开发者走 Gemini API 的付费层、AI Studio 与 Android Studio8；普通用户在 Gemini app 与搜索里的 AI Mode 上用，Pro 与 Ultra 订阅者都可以9；Antigravity 只有 Ultra 订阅者，以及符合条件的 Gemini Enterprise 客户；10,000 名科学家可以申请最高档 Antigravity 免费 6 个月，滚动开通110。

网络防御方那一侧，主稿写 Fairwind 计划开始扩到「数百家」additional partners1，但计划自己的页面当天仍写 over 650 partners，没有跟进这句11。开放当天 Hacker News 主帖的第一条评论只有一句：在他们公司（欧盟）用不了12——区域与席位还在动。

主稿把内部战果写成了带链接的句子，这些链接可以逐个打开。ADK 那条 commit 的标题本身就写着 cut 掉 40%，仓库里的基准是 −43% / −39% / −21%13。xTB 那三条 PR 到发稿时全部还是 open14，vLLM 的十条里 8 条 open15。而官方给出的三个倍数——xTB 快 2.3 倍与 1.8 倍、Gemma 4 E2B 快 2.85 倍——在这些列表页上核不到。

第三方榜单也各有一句要补。Vals Index 上 Argon 是 68.90%、居首，口径是「各家取最强型号」16；不过独立总榜上它仍落后 Claude Opus 5.5 与前一天发布的 Meta Muse Wonder Full，而且每个任务耗的 token 是 GPT-6 Astra 的两倍多17。CWE-bench v1 的 68% 是并列第一，同分的两款成本分别是每次 rollout $2.75 与 $2.85，Argon 是 $6.63，页面自己写的是「74 倍成本换 1.2 倍通过率」18。ERQA 的 87%、AutomationBench 的 51.3%、间接提示注入的 0.7%，到今天都还是官方自报，没有独立复现。

模型卡把知识截止写在 2026 年 3 月6；训练数据那一节逐字写着包含 user data，即从 Google 产品与服务用户处收集的数据与模型交互记录。这两条到发稿没有第三方追问，官方也没有另行说明。

长上下文的那套接续协议本身，也还没有第三方复现或反驳。