AI怪盗图10月14日消息，作为美国AI领域三大巨头之一，谷歌今年在旗舰大模型领域一度落后较多，直到近期发布的Gemini 4 Argon才重新挽回局面，在AI榜单上重回第一。如今，这款模型已全面向付费用户开放。
Gemini 4 Argon其实早在9月就已发布，但当时仅限极小范围的用户使用，绝大多数人无法体验。这次虽然号称全面开放，但实际主要面向高端订阅用户，即便是通过促销活动获得的Pro用户，使用权限也相对较低。
开发者可以通过Gemini API（付费）或Gemini企业平台使用该模型。订阅用户则可在Google AI Pro和Ultra版本中，通过Gemini应用及搜索的AI模式调用。此外，Antigravity和AI Studio平台仅对Ultra用户开放。科研人员还有一个额外福利：可申请免费使用Antigravity最高档额度长达半年。
价格方面，API首发价为每百万token输入2美元、输出10美元。这一半价优惠限时至11月30日，之后将恢复原价——即翻倍至输入4美元、输出20美元。这种定价策略既是为了吸引早期开发者，也反映出谷歌在价格上的竞争考量。
性能测试方面，谷歌表示Argon擅长处理编程、金融、法律、网络安全和科学等多个领域的复杂现实任务，尤其在多步骤任务中表现出深度和精准性。据谷歌公布的数据，Argon在跨领域基准测试中优于其他前沿模型，并在Vals指数中排名第一，该指数专门衡量模型在金融、编程、法律和税务等关键经济领域的综合表现。
具体跑分方面，Argon在百万级上下文测试（GraphWalks 256K‑1M）中优势明显，因为它支持高达1M Token的输出能力，远高于其他大模型普遍支持的128K。这一特性在处理长文档、复杂推理任务时具有实用价值。
不过，官方跑分通常仅供参考，不同任务下模型表现差异显著。例如，cognition公布的测试数据显示，Argon在FrontierCode 1.1项目中的表现仅相当于GPT-6.1 Sol的水平，相比GPT-6 Astra和Opus 5.5的性能仍有差距，且成本也更高。这提醒我们，单一榜单并不能全面反映模型在真实场景中的适用性。
无论如何，谷歌凭借Gemini 4 Argon算是重新回到了AI御三家的行列，其旗舰大模型的性能也具备了与对手竞争的实力。对于开发者和行业而言，多一个选择总是好事。不过，谷歌在旗舰大模型领域落后近一年，仅靠一款产品很难立刻彻底翻身，后续的迭代速度和生态建设才是关键。
