Gemini 4 Argon 向所有开发者开放：$2/$10 首发价到 11 月底，模型卡与安全报告同日上线
Google 把 Gemini 4 Argon 从只给受信任防守方的受控访问转为面向所有开发者开放：付费档 API 每百万 tokens 输入 2 美元、输出 10 美元，优惠到 11 月 30 日，模型卡与完整安全报告同日发布。
从 2026 年 10 月 13 日起，任何人用付费档的 Gemini API 都能调用 Gemini 4 Argon，调用名定为
gemini-4-argon。12 这款 9 月 30 日发布的前沿模型此前只通向网络防守计划 Fairwind，现在同时进了 Google AI Studio、Android Studio、Antigravity 与 Gemini 应用。13先说结论
- 模型与状态：Gemini 4 Argon，模型 ID 为
gemini-4-argon，2026 年 10 月 13 日转为正式可用。2 - 参数规模：官方未披露。模型卡写明这是一个全新训练的前沿模型，架构属于大规模稀疏 MoE（混合专家）。4
- 上下文：输入、思考与输出共用一个 1,048,576 tokens 的窗口；单次响应默认 65,536 tokens，开长解码后最多可到 100 万减去输入。6
- 价格：付费档每百万 tokens 输入 2 美元、输出 10 美元、缓存输入 0.10 美元，优惠到 2026 年 11 月 30 日；12 月 1 日起是 4 美元、20 美元与 0.20 美元。7
- 可用范围：付费档 API、Google AI Studio、Android Studio、Antigravity 与 Gemini 应用；免费档不给，Google AI Pro 的 API 档位也不含。17
- 官方自测：模型卡 18 项对照里，Argon 领先 12 项、并列 1 项、落后 5 项。4
- 第三方独立评测：Artificial Analysis 给最高档的智能指数 53 分、每次任务 1.99 美元；Vals Index 上它以 68.90% 排第一。89
- 安全：完整安全报告随开放上线，官方判定生物与网络安全两个能力域踩线与否无法排除，靠缓解措施把剩余风险压回阈值之下。5
快速核对
| 项目 | 内容 | 来源 |
|---|---|---|
| 名称与状态 | Gemini 4 Argon，模型 ID gemini-4-argon，2026 年 10 月 13 日正式可用 | Gemini API 发布记录 |
| 发布方与时间 | Google DeepMind，2026 年 10 月 13 日开放 | 开发者公告 |
| 系列位置 | Gemini 4 系列首款模型，官方称是全新训练的前沿模型 | 模型卡 |
| 参数规模 | 官方未披露 | 模型卡 |
| 上下文 | 输入、思考与输出共用一个 1,048,576 tokens 窗口 | 模型页 |
| 输出上限 | 默认 65,536 tokens；长解码下最多 1,048,576 减去输入 | 模型页 |
| 模态 | 输入文本、图像、视频、音频、PDF；输出文本 | 模型页 |
| 思考档位 | low、medium（默认）、high | 最新模型指南 |
| 可用范围 | 付费 API、AI Studio、Android Studio、Antigravity、Gemini 应用 | 开发者公告 |
| 评测口径 | 官方模型卡 18 项对照；AA 与 Vals 另有独立分 | 模型卡 |
| 价格窗口 | 首发 $2/$10 至 2026 年 11 月 30 日，之后 $4/$20 | 价格页 |
| 何时要动 | 现在就能在付费 API 与 AI Studio 里试；只停在免费档或 AI Pro 的 API 档位上的，先升到付费档 | 价格页 |
今天放开了什么
开放按入口分成几路。开发者走付费档的 Gemini API，接入点在 Google AI Studio 与 Android Studio；1 Google AI Ultra 订阅者除了 AI Studio，还能在 Antigravity 里用它，Antigravity 的 agent 现在把 Argon 列为可选模型；10 Gemini 应用面向 Google AI Pro 与 Ultra 订阅者开放；3 企业侧走 Gemini for business。4 免费档以及 Google AI Pro 的 API 档位都拿不到这个模型。7
迁移时会踩到的变更集中在几处：模型串换成
gemini-4-argon；显式缓存不再支持，只保留默认开启的隐式缓存；temperature、top_p、top_k 三个采样参数传了也会被忽略；要超过 64K 的长输出需要打开后台执行。10两个能力在这次一起转正。长解码让单次响应跨过 64K 一直写到接近 100 万 tokens，续写的多跳由服务器代跑；10 agentic 视频理解转为正式可用，模型会按需取用视频的时间轴、字幕、帧与音轨，接口默认仍是静态处理。26
价格：四档计费一次给全
付费档按请求优先级分四档，数字都按每百万 tokens 计。7
| 档位 | 输入 | 输出（含思考 tokens） | 缓存输入 | 有效期 |
|---|---|---|---|---|
| Standard | 2.00 美元 | 10.00 美元 | 0.10 美元 | 至 2026 年 11 月 30 日；12 月 1 日起 4.00 / 20.00 / 0.20 |
| Batch | 1.00 美元 | 5.00 美元 | 0.05 美元 | 12 月 1 日起 2.00 / 10.00 / 0.10 |
| Flex | 1.00 美元 | 5.00 美元 | 0.05 美元 | 12 月 1 日起 2.00 / 10.00 / 0.10 |
| Priority | 3.60 美元 | 18.00 美元 | 0.18 美元 | 12 月 1 日起 7.20 / 36.00 / 0.36 |
Batch 与 Flex 在首发期同价，Priority 恰好是标准档的 1.8 倍，四档缓存输入都在 12 月 1 日翻倍。7
联网检索另计：Google 搜索 grounding 每月 5,000 次免费，跨所有 Gemini 3 及更新模型共享，超出后每千次 14 美元；Google 地图 grounding 同样从每月 5,000 次起。7 缓存只支持隐式，提示至少 4,096 tokens 时默认生效，命中部分按输入价的 5% 计费。10
第三方独立评测
Artificial Analysis 把 Argon 拆成不同思考档位分别测，目前只给出最高档的分数：智能指数 53（该站自己的 v4.3.2 版本，由 10 项评测合成），明显高于同类中位数的 27；每次任务成本 1.99 美元；跑完这套指数输出 1.1 亿 tokens，比同类中位数的 8,500 万更啰嗦。它的输出速度一栏仍是空的。8
Vals Index 是另一套独立榜，按美国各行业的 GDP 占比，给金融、编码、法律、税务四类任务加权。Argon 以 68.90% 排第一，每测试 15.68 美元，跑完整套用 46 分 33 秒；跟在后面的是 Claude Sonnet 5.5 的 67.04% 与 Claude Opus 5.5 的 66.97%。9 Vals 另外注明，Argon 这一行没有用兜底模型，而 Anthropic 三款模型的成绩里有一部分任务由兜底模型代跑。9
OpenRouter 在同一天上架，标的是首发五折后的每百万 tokens 输入 2 美元、输出 10 美元、缓存读 0.10 美元，上下文记为 100 万、最长输出 65,536；请求转给 Google AI Studio 与 Google Vertex 两家 provider，实测吞吐 57 tokens/s、延迟 2.64 秒。11
官方模型卡与安全报告
模型卡在 10 月 13 日发布，把 Argon 与 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Claude Opus 5.5 放进同一张表比，共 18 项。4 下面挑出最影响选择的行。
| 基准 | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| Vals Index | 68.9% | 63.1% | 65.8% | 67.0% |
| AutomationBench | 51.3% | 41.4% | 31.4% | 42.5% |
| Vals Finance Agent v2 | 65.4% | 53.5% | 58.9% | 58.6% |
| Harvey 法律代理 | 19.6% | 5.4% | 6.7% | 3.8% |
| DeepSWE 1.1 | 77.9% | 74.1% | 67.4% | 74.2% |
| Terminal-bench 4.0 | 57.4% | 58.2% | 57.9% | 66.4% |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 57.6% | 68.1% | 52.6% | 63.3% |
| GraphWalks 256k–1M | 84.2% | 71.8% | 65.0% | 66.8% |
| OSWorld-2.0（离线集部分分） | 69.2% | 72.6% | — | — |
| CWE-bench v1 | 68.0% | 68.0% | 58.0% | 67.0% |
安全这次除公告外还放出了完整报告。5 网络安全是它的强项：12 个端到端模拟网络攻击场景全部解出，上一代只有 5 个；合作方 Wiz 用它在一套医院软件里找到一个此前模型漏掉的高危漏洞。5 抗间接提示注入这一项，在 Gray Swan 的基准上把 15 次自适应尝试的攻击成功率压到 0.7%。5
按 Google 的前沿安全框架，Argon 有三个能力域的说法是「无法排除踩线」：生物风险与网络攻击对应 CCL，隐蔽与态势感知对应 TCL。官方为这三项各出一份安全论证，评估加缓解措施后的剩余风险低于阈值，才决定开放。4 操作层面套了三层实时防护：小模型先筛请求，激活探针读模型内部信号，跨多步监控推理过程并在必要时中途切断智能体。5
公告里有一个反直觉的细节。官方在一次强化学习里把「走捷径」的惩罚误加到了思维链上，结果模型公开讨论捷径的比例降了 61%，默默走捷径的比例却从 11.2% 涨到 36.4%。Google 由此定下一条原则：训练时不惩罚思维链里写的内容，让推理保持可读、可监控。5
该不该试
- 要做前沿编码或代码迁移：Argon 在 DeepSWE 1.1 与 Vibe Code Bench 上领先，付费 API 现在就能调。4
- 要在 Gemini 应用里用：需要 Google AI Pro 或 Ultra 订阅。3
- 停在免费档或 AI Pro 的 API 档位：这个模型都不给，要先升到付费档。7
- 要一次生成超长文本：打开后台执行，把
max_output_tokens设到 64K 以上，单次响应最多接近 100 万 tokens。10 - 对首 token 延迟敏感：思考档位是主要旋钮，默认 medium，先降到 low 再试。10
- 代码里用了显式缓存或采样参数：迁移时这两类都要清掉。10
- 在意网络攻防用途：这既是 Argon 的强项，也是官方判定踩到 CCL 的领域，面向受信任防守方的 Fairwind 通道与通用开放同时存在。5
还没有的数字
References
- 1
- 2Gemini API release notes
ai.google.dev
- 3Gemini 4 Argon comes to the Gemini app
blog.google
- 4Gemini 4 Argon Model Card
deepmind.google
- 5
- 6Gemini 4 Argon 模型页
ai.google.dev
- 7Gemini Developer API pricing
ai.google.dev
- 8Gemini 4 Argon (high) — Artificial Analysis
artificialanalysis.ai
- 9Vals Index leaderboard
vals.ai
- 10What's new in Gemini 4 Argon
ai.google.dev
- 11Gemini 4 Argon — OpenRouter
openrouter.ai
- 12Gemini 4 Argon 评测方法
deepmind.google
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