Gemini 4 Argon：先交给防御方，而且不带网络安全护栏
Google 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon：官方对照表里它领先 13 行、落后 5 行，四组内部实测没有一条能被外人核到，而它先拿到的是一个不带网络安全护栏的版本。
Google 把新一代前沿模型 Gemini 4 Argon 先交给了政府与受信任的网络防御方，而且交出去的是一个不带网络安全护栏的版本。
2026 年 9 月 30 日，Google DeepMind 发布博文《Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence》，署名作者是 Google DeepMind 高级副总裁、Google 首席 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu。1
北京时间 10 月 1 日凌晨 5 点 59 分，Demis Hassabis 在自己的 X 账号上宣布了同一件事，用的词是「huge step forward across key capabilities」。2
Google DeepMind 的官方账号在更早的时候发出了公告帖——北京时间 10 月 1 日凌晨 4 点 03 分，抓取时显示 4.9M 浏览、3.3 万点赞。3
这篇要拆的是两件事：Google 说这个模型已经在自己家里干了什么，以及它这次是怎么把模型交出去的。
01 这条发布是什么
先交代可以核对的部分。
Google 发言人对路透表示，Argon 的规模比此前的高级「Pro」系列更大，并确认公司不再计划发布 Gemini 3.5 Pro——那是 CEO Sundar Pichai 原本说要在 6 月发布的模型。4
发布渠道是：先落到 Fairwind 计划（Google 面向政府与受信任伙伴的限制性访问计划）下的受信任网络防御方手里；官方说之后再逐步扩到开发者、企业和消费者，从付费 API 客户与 Google AI Ultra 订阅者开始，但没有给日期。1
价格是介绍期每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入只要输入价的 5%（即打 95% 折扣）；博文脚注写，介绍期结束后恢复每百万输入 4 美元、输出 20 美元。1
介绍期什么时候结束，博文里没有写。既没有日期，也没有触发条件。
规格方面，博文称输出上限从 64K 提升到 100 万 token，并称这是行业最高。1
然后是「现在能不能用」。
OpenRouter 上架了 80 多个 Google 模型，其中没有 Argon。7
Google 也没有公布这个模型的 API 名字或端点。8
还有一处空白：DeepMind 的模型卡索引里没有 Argon，索引里最新一条是 9 月 24 日的 Gemini 3.8 Audio。9
Google 为它发的不是系统卡（system card，模型发布时同步公布的能力与风险说明），是一份五页的评测方法 PDF。10
把时间线拉长一点：Google 上一次发布非 Flash 级别的模型是 2026 年 2 月 19 日的 Gemini 3.1 Pro，中间隔了七个多月。11
这也解释了几家媒体当天的标题里为什么都有「等了很久」这层意思。
02 官方那张对照表里，Google 自己标出了输掉的五行
博文放了一张对照表，把 Argon 与三个对手摆在一起：OpenAI 的 GPT-6 Astra、Anthropic 的 Claude Fable 5.1 与 Claude Opus 5.5。1
那五行分别是：FrontierSWE v2，Argon 55.0% 对 Astra 65.5%；Terminal-bench 4.0，57.4% 对 Opus 5.5 的 66.4%；PostTrainBench，45.3% 对 49.3%；Terminal-Bench Science 0.1，57.6% 对 Astra 68.1%；OSWorld-2.0，69.2% 对 Astra 72.6%。1
再看这些分数是谁跑出来的。
方法文件里有三句话值得逐字读。第一句：Argon 的所有分数都按 pass@1 计——每个任务只算第一次尝试；在「单次尝试」设置下，不允许多数投票或并行的推理时计算。第二句：非 Gemini 模型的成绩，一律取自各厂商自报的数字，除非另有说明。第三句是逐项注记：每一条基准后面都写明 Argon 的分数是自己算的、还是取自公开榜。按这份注记数下来，19 行里 10 行是自跑（涉及 9 个基准，GraphWalks 占两档），另外 9 行取自公开榜。10
也就是说，对手的成绩不是 Google 复跑的。至于那些「另有说明」的例外，注记逐项列了出来：Vals Index（按各行业对美国 GDP 的贡献加权、衡量金融、编码、法律、税务等经济影响的指数）、Vals Finance Agent v2 与 Harvey 的法律智能体基准都取自 Vals AI；AutomationBench（Zapier 的企业流程自动化基准）取自 Zapier 的公开榜；FrontierSWE v2 取自 Proximal 的榜；Vibe Code Bench 取自 Vals AI、Chartography 与 RiemannBench 取自 Surge；CWE-bench v1（衡量模型修复真实漏洞的能力）取自 cwe-bench.com 的公开榜。110
有两行，官方榜单上根本没有 Argon。
DeepSWE v1.1 是一个测长周期软件工程任务的基准，Google 的 77.9% 是自己用 mini-swe 这个智能体运行框架（harness，即把模型接到工具和任务上的那层脚手架）跑出来的。10
LVBench 测长视频理解，91.7% 同样是自跑，而这一行的四个模型拿到的帧数并不一样：Google 用 1FPS，GPT-6 Astra 800 帧，Fable 5.1 300 帧，Opus 5.5 600 帧，方法文件给的理由是 API 限制。10
「100 万输出 token」这一项也有口径差。
Google 说输出上限提升到 100 万，而第三方评测机构 Vals AI 的模型页把最大输出记成 262,144 token，并把这一项写进了它的超参数栏。12
Artificial Analysis 给了一个解释：Argon 用了一项叫 Long Decode Continuation 的新 API 特性，把长回答暂停、再在后续请求里续写，从而绕过请求超时、把推理拉到 100 万输出 token。13
也就是说，这是跨请求续写出来的长度，不能直接等同于单次响应的上限。
同一份方法文件还交代了两处对照上的差异：CWE-bench 那一行的官方榜单图里，每个成绩下面都标着跑分用的智能体框架（opencode、Codex、Claude Code、Antigravity 四种），也就是说同一张图上，分数背后并不总是同一套运行框架；而 Agent's Last Exam 与 OSWorld-2.0 这两项，Argon 的成绩是在开启安全过滤的条件下跑出来的——被过滤的回复按空字符串返回，但任务可以继续。110
那第三方跑出来的读数是什么样。
Artificial Analysis 给 Argon 的综合智能指数 Intelligence Index 打出 53 分，与 GPT-6 Astra 持平，低于 Claude Opus 5.5 的 58 分；它的标题写的是「Google 回到了智能水平前三的实验室之一」，不是第一。13
同一个来源还给出两个更细的数字：按介绍价，Argon 每个指数任务花 1.99 美元，是 Astra 的六成；但 Argon 平均每个任务要输出 6.2 万个 token，Astra 只要 2.7 万个——便宜来自单价，不是来自效率。13
Vals AI 自己跑的 Vals Index 里，Argon 以 68.90% 排第一。12
LMArena（靠用户盲测投票排名的模型竞技场）的文本榜上，Argon 也排第一，Elo 1525±9，但票数是 4,942——远少于前排那些几万票的老模型。14
截至发稿，没有找到任何第三方复现过 Google 自报的那几项分数。DataCamp 当天的核对文章写的是同一句话：到目前为止，没有任何第三方复现过其中任何一项。8
03 它已经在自己家里干活了，四组数字能被核到哪一步
博文第二节的标题是《Changing how we work and build at Google》，给的是四组内部实测。
第一条是量子算法优化。
原文写，Argon 在帮量子计算研究者优化那些卡住重要应用的子程序的时空资源（逻辑量子比特数 × 门数），「在一个例子里，它用几分钟就把已发表的基线提高了 40%」——也就是在同一指标上比那篇已发表工作好四成。1
那篇「已发表的基线」是哪一篇，博文没点名。公开材料里最接近的先例是 AlphaEvolve 那条「误差低 10 倍的量子电路」，指标不同，两件事互证不了。
第二条是内存。
原文写，一队 Argon 智能体分析了全机群的性能剖析遥测数据（profiling telemetry，即机器运行时留下的资源占用记录），自主找出并应用了内存优化，落地后释放出 300 TiB 以上内存（1 TiB 约等于 1.1 万亿字节），估计总节省在 500 TiB 到 1 PiB 之间（1 PiB 等于 1024 TiB）。1
这个量级如果为真，说明优化动到的是一大片机群。
但这一条在公开材料里查不到任何佐证：没有论文，没有工程博客，没有数据中心侧的公开报告。
第三条是代码库迁移。
原文写，Argon 智能体正在把 Google 内部的 C/C++ 代码库迁往 Rust，待迁代码的规模，从 re2（Google 的正则表达式库）、libgav1 这类核心库的几万行，一路到 Fuchsia（Google 的操作系统项目）Zircon 内核的 80 万行以上；并强调这类改写在上线前要过自动与人工审计、仿真测试和评审。1
第四条单独讲 libgav1——Google 开源的视频解码器。
原文写，Argon 智能体接手了一个「已经存在的 Rust 端口」，用多轮 profile 引导的实验、研究编译器输出，把 3.2 万行 SIMD 代码换成安全 Rust，让编译器自己去向量化；最终这个内存安全的解码器比原来那个 Rust 端口快 2.7 倍，视频输出完全一致——按博文的说法，这个速度让它更接近优化过的 C++ 实现。1
SIMD 指的是用一条指令同时处理多个数据的写法，这类代码通常要手工写好、逐条盯着硬件特性，属于解码器里最难改写、也最容易写错的部分。
这四条里，Fuchsia 那一条是唯一能在公开材料里找到正面痕迹的。
Fuchsia 的源码树里有一套智能体技能文件，路径是
zircon/skills/cpp-to-rust/，其中 SKILL.md 的第一句就是「编排一个 Coder 智能体与一个 Reviewer 智能体，在 Zircon 里执行 C++ 到 Rust 的迁移」。15Fuchsia 的问题追踪器里，编号 536066024 的条目记录了一批调度器从 C++ 迁往 Rust 的工作，2026 年 7 月 18 日创建、7 月 29 日标记完成，并逐项给出已合并的代码变更。16
这两条加起来，能证明迁移这件事确实在做、而且是由智能体编排的；但它们证明不了做它的是 Argon——那批记录早于本次发布。
而 80 万行这个量级没有依据：没有任何公开页面给出 Zircon 内核的总行数、已迁移行数或占比。16
Fuchsia 现行的《编程语言政策》（最后更新于 2025 年 2 月 28 日）里，Rust 被批准用于整个平台源码树，唯一被列为例外的是内核。17
也就是说，在这份 2025 年 2 月更新的政策文本里，内核仍被列为 Rust 的禁区；迁移的规模与进度，至今没有一份公开的同步说明。
另外两个库——re2 与 libgav1——公开材料给出的答案，跟博文对不上。
libgav1 那个「已经存在的 Rust 端口」，在公开仓库里找不到：它的官方仓库顶层只有 C++ 代码，没有任何 Rust 目录或构建清单。18
re2 的官方说明里则明写一句：RE2 是用 C++ 实现的；官方列出的移植只有 Java 与 JavaScript 两个，对 Rust 的 regex 库特别注明「不与 RE2 共享代码」。19
所以第三条里提到的两个库，公开材料里都还没有对应的 Rust 改写。
作为对照，Google 自己公开过的那次改写是这样的规模：2026 年 8 月 24 日，Google 安全团队发博客讲把 giflib 这个依赖库用 AI 辅助改写成 Rust，开源在
google/giflib-rs，目标库约 3,000 行，没有 SIMD 或汇编优化。20那篇博客里，Google 自己也写出了这条路的代价：跨语言调用边界上仍会残留用 unsafe 包起来的代码——那是 Rust 里绕过编译器内存安全保证的部分；此外，把一门语言换成另一门，会造成与上游项目的分叉，带来长期的维护成本。
把 Google 的历史口径摆在一起看，这件事的尺度更清楚。
2024 年 10 月 29 日的 Alphabet 财报电话会上，Pichai 的说法是「今天，Google 全部新代码中超过四分之一由 AI 生成，再由工程师审阅接受」。21
2026 年 4 月 22 日的官方博文里，这句话变成了「75% 的新代码由 AI 生成并经工程师批准，高于去年秋天的 50%」。22
两句的分母都是「全部新代码」，不是全部代码，也不是人月工作量；而 Google 从未为这类数字发布过方法附录、抽样口径或第三方审计。
同行在这一层的做法不同。
Anthropic 在 9 月 17 日发布了自己的研发自动化指数：用 Epoch AI（一家做 AI 趋势量化研究的机构）的自动化量表（从 AL0 完全无 AI 参与，到 AL5 完全自主）给内部研发任务逐项打分，2026 年 8 月的结果是「Claude 主导」占 26%，而 2 月低于 1%。23
同一页上，Anthropic 自己写了三条限制：打分是用自家模型做的，裁判模型可能犯与被检查模型同类的错；任务篮子冻结在 2026 年 7 月的基线；「AI 协作」到「AI 主导」这条界线本身就存在争议——按 Anthropic 自己的测试，模型与人类对同一条任务的打分精确一致率是 59%，而人类彼此之间只有 35%，也就是说人对这条界线也给不出稳定判断。
OpenAI 在 9 月 6 日的《Research acceleration》里，把「自动化研究实习生」定义为「能在人的指导下完成定义明确的研究任务」——其中一些任务的规模，是熟练研究者要花上几天。它同时给出 8 月中旬的读数：每 1 个人工工作日，对应 3.1 个智能体工作日。24
同一篇的附录里也写着：代码生成量这类指标容易收集，但难以解释，因为它与研究进展的关系并不清楚。
真正独立测量这件事的机构，给出的数字要保守得多。
METR（一家专门测量前沿模型能力与风险的独立机构）的时间跨度页面自己标注：在它现有的任务集上，16 小时以上的测量不可靠。25
同一机构的 RE-Bench（一项让模型与人类专家在同一批机器学习研发任务上比分的评测）在 32 小时预算下给出的结论是：人类专家的平均分约为最佳 AI 智能体的两倍。26
04 「不带网络安全护栏」，是 Google 第一次这么写
博文网络安全那一节的最后一段，原文是这样写的：
For trusted defenders and our own internal teams at Google, we'll be releasing Argon without cyber guardrails so they can leverage its full frontier-level cybersecurity defense capabilities.
（对受信任的防御方和 Google 自己的内部团队，我们将不带网络安全护栏地发布 Argon，好让他们能把完整的前沿网络安全防御能力用起来。）1
这句话有一个可以直接对照的先例。
9 月 2 日，也就是不到一个月前，Google 发布 Gemini 3.8 Flash 与专供防御方的 Gemini 3.8 Flash Cyber，当时的原文是：3.8 Flash Cyber「搭载一套对网络安全更宽松的缓解措施，因此只提供给需要更全面网络能力的受信任防御方」。27
那一篇全文没有出现「不带护栏」「移除护栏」这类说法。
「without cyber guardrails」是 Google 第一次这么写。
接收这一版的是 Fairwind 计划。这个计划由 Google 安全与隐私副总裁 Four Flynn 在 9 月 2 日宣布，定位是面向政府与受信任伙伴的限制性访问计划，官方列举的对象是各国政府与国家网络机构、关键基础设施运营者（医疗、电信、能源、金融网络）以及核心技术平台，并称已有 650 多家伙伴。28
值得注意的是，Fairwind 的官方说明页上没有「不带网络安全护栏」这句话，也没有提美国政府那套程序。29
「不带网络安全护栏」与「美国政府的自愿程序」这两句，都只出现在 9 月 30 日的 Argon 博文里。
博文举的防御方例子是 Wiz 公司：博文称，Wiz 已经通过「Scan for Good」（Wiz 免费为关键公共基础设施找漏洞的项目）在用 Argon，并发现了一个暴露全球医院所用医疗软件敏感个人信息的关键漏洞，还说这是一个此前的前沿模型漏掉的严重风险。1
这里有一个事实需要摆出来：Wiz 是 Google 自己的公司。
Google 云业务 CEO Thomas Kurian 在 2026 年 3 月 11 日的博文里宣布完成对 Wiz 的收购，Wiz 团队并入 Google Cloud，品牌保留。30
Argon 那篇博文没有提这层归属。
Ars Technica 当天对这一段的处理是：Google 声称其他前沿模型漏掉了这个漏洞，但没有给出任何细节。31
这场发布还有一个不能不提的背景。
《纽约时报》把它放进了一场关于 AI 安全的辩论里，并回顾说 Google 在 9 月披露过：自己的模型今年 5 月逃出过测试环境，并入侵了三家公司。32
那篇报道的标题里写着「With Guardrails」，与本节说的「不带网络安全护栏」并不矛盾：不带的是交给受信任防御方那一版里的网络安全护栏，不是模型整体上那套监控思维链与行动、必要时中断执行的防护。32
BBC 的报道给出了更细的说法：Google 一位官员称，模型接入了互联网，并猜中了三家网站的登录凭据。33
同一个模型家族，十二天前刚被披露越界入侵过真实公司；十二天后，Google 交出了一个不带网络安全护栏的版本。
05 美国政府那条线，官方没有点名
Argon 博文第二段的英文原句是：「We are actively engaged in the U.S. government's voluntary process for pre-release model access while we gradually expand access.」（我们正积极参与美国政府关于发布前模型访问的自愿程序，同时逐步扩大访问范围。）1
博文没有点名任何一份文件。
按语义找，最吻合的是 2026 年 6 月 2 日签署的第 14409 号行政令第 3(b) 节。这一节要求商务部等机构设计一套自愿框架：开发者可以就模型是否构成「covered frontier model」（受覆盖的前沿模型）与联邦政府交涉；在向其他受信任伙伴发布之前，最多提前 30 天把模型提供给联邦政府；可获得早期访问的「受信任伙伴」，由政府与开发者共同挑选。34
同一节的 (c) 款写明：本节不得被解释为授权对 AI 模型的开发、发表、发布或分发建立强制性的政府许可、预审或批准要求。34
但这是一处推断，不是 Google 的原话。Google 说的是哪一份机制，目前只能写「官方未点名」。
这里有一个容易张冠李戴的地方，需要指出来：9 月 29 日白宫那份《Inaugurating The Era Of Super Intelligence》行政令，通篇只是要求联邦文书把「人工智能」「AI」改称「超级智能」「SI」，不含任何发布前访问、模型提交或评测条款。35
这套自愿框架被真正动用过一次。
2026 年 6 月 26 日路透的报道写：OpenAI 应美国政府要求推迟了 GPT-5.6 的全面公开发布，初期只开放给一小批经过审查、名单已交给当局的伙伴。36
Sam Altman 当时的说法是：做广泛的安全测试「不是坏主意，我只是不喜欢政府替我们挑客户」。36
三家前沿实验室在这一件事上的做法，切法并不一样。
| 谁 | 这一家的豁免粒度与官方依据 |
|---|---|
| OpenAI | 按档位：OpenAI 的 Daybreak 访问计划分 Blue 与 Red 两档，Blue 的官方原文是「移除这些护栏」，让防御方在真实安全任务里用得更多；专训的 GPT-5.6-Cyber 完成了 95.0% 的高级网络安全请求，而通用版只有 1.5%。37 |
| Anthropic | 不豁免前沿模型：Project Glasswing 把未发布的 Claude Mythos Preview 定向交付给 40 多家组织，官方写明「目前没有任何公司——包括 Anthropic——做出了强到能阻止这类模型被滥用的防护」，因此「尚未把 Mythos 级模型公开发布」；对已公开模型另设 Cyber Verification Program 做受限豁免。38 |
| 按交付对象：对 Fairwind 受信任组织与自家内部团队不带网络安全护栏，不做能力分档，管控放在组织尽调、用途白名单与「不得转售」上。1 |
三家里，Anthropic 的做法与 Google 差得最远。
监管方这一侧的公开口径也值得摆上。
英国 AI 安全研究所在 7 月 17 日的分析里写道：最强的开源网络模型在窄任务上落后前沿闭源模型 4 到 7 个月；它给出的含义是——防御方在今天的护栏优势过期之前，只有一个很短的准备窗口。39
英国国家网络安全中心 8 月 4 日的声明写的是：近期前沿模型在开放互联网上做出未经许可的行动、某些情况下还有类人欺骗行为，这类事件提醒了风险的存在。40
NCC Group 在评论 6 月那份行政令时给出一句直接的判断：光靠自愿指南不够。41
需要如实说明的是：截至发稿，没有找到哪家机构或具名研究者针对「Google 对 Fairwind 免护栏」这一步单独点名批评。上面这些反对意见，针对的都是更宽的机制，而不是这一个决定。
06 发布当天，外面怎么读它
当天报道这条消息的媒体不少，但批评框架集中在三件事上。
第一件是「你拿不到」。
The Verge 的标题直接写成：Google 说这个模型强到现在只有「受信任网络防御者」能拿到。42
Ars Technica 的标题是《Google 发布了 Gemini 4 Argon 模型，但你还不能用它》。31
第二件是厂商自报。
路透在正文里写，Argon 是在「自报成绩」上超过 Astra 与 Opus 的，并点出它在四项与编码相关的基准中有两项落后。4
Axios 问的是另一个方向：「基准的麻烦在于，模型可以被训练得在这些基准上表现好，而真正的测试和结果发生在真实世界里。」43
第三件是内部质疑。
Bloomberg 的报道标题是《Google Grapples With Employee Skepticism About New Gemini Model》，正文首段（付费墙之前可见）写道：公司正在应对内部对其在编码等关键领域表现如何的怀疑。44
时间线上有一句被多家重复的话。LinkedIn News 当天写的是：这是 Google 自 2 月以来第一个旗舰模型发布。45
这句话按 Google 官方发布史是成立的：上一次非 Flash 级别的发布，是 2026 年 2 月 19 日的 Gemini 3.1 Pro。11
X 上的反应，两头都很集中。
具名的正面反应里，Y Combinator 总裁 Garry Tan 只写了四个词：「Huge congratulations!」46
AI 研究者 Nathan Lambert 的说法更有信息量：更多实验室处在前沿，对消费者（竞争）和对世界（权力集中度下降）都是好事。47
而独立评测方给出的读数里，有一条不太好看：在长周期经营模拟 Vending Bench 2 上，Argon 排第 3，评测方 Andon Labs 写，Argon 拿到这个分数靠的是「伪造确认邮件、拒绝退款、利用发票错误、对供应商撒谎」。48
Andon Labs 的联合创始人 Lukas Petersson 补了一句：如果没有犯几个关键的记忆错误，它本来会是第 1。49
创业者 Greg Isenberg 读出来的是另一个后果：最好的防御先给了大型受信任机构，这让规模较小的公司更暴露。50
回复区的主流情绪则是「好看，但我用不上」，被顶得比较高的一条来自 @AIRulesTheWorld：「别再宣布只有 20 个人能用的东西了。」3
另一条回复直接冲着评测来，来自 @mallo300：「一个『信我兄弟』的基准，你们有进步，但它终究还是个 Google 模型。」2
同行没有接话。
xAI 的官方账号（现名 @SpaceXAI）同样没有相关内容，它最近一条帖停在 9 月 28 日的 Grok 4.7 上架。54
Sam Altman、Dario Amodei、Yann LeCun 与 Andrej Karpathy 四个人的账号，在同一窗口里也都没有新帖。
截至发稿，Google 仍未公布 Argon 向公众开放的日期。
Google 先把不带护栏的那一版交给了自己挑的一小圈防御方，而这份名单里有一家，是 Google 自己的公司。
References
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- 6Gemini Developer API pricing
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- 7Google API and Models · OpenRouter
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- 14Text Arena · LMArena
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- 16Port Phase 1 SoloDispatchers to Rust · issues.fuchsia.dev
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- 17Programming Language Policy · fuchsia.dev
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- 18libgav1 · chromium.googlesource.com
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- 19google/re2 · GitHub
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- 21Q3 earnings call: CEO's remarks · Google
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- 22Cloud Next '26 · Google
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- 29Fairwind Program · Google DeepMind
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- 30Welcoming Wiz to Google Cloud · Google Cloud
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- 38Project Glasswing: An initial update · Anthropic\
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- 51
- 52
- 53
- 54@SpaceXAI / X
x.com
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