Gemini 4 Argon強勢登場　百萬Token輸出、導入價僅GPT-6 Astra五分之一

重點摘要：

1. Gemini 4 Argon主打企業級AI，在DeepSWE、AutomationBench及多項金融、法律與資安測試中取得領先。

2. 模型輸出上限由6.4萬Token提升至100萬Token，鎖定長鏈推理、程式開發及複雜企業工作流程。

3. 導入價格為每100萬輸入Token 2美元、輸出Token 10美元，約為GPT-6 Astra五分之一，但目前仍採分階段開放。

【新聞中心／綜合報導】

Google DeepMind於9月30日宣布推出新一代前沿模型Gemini 4 Argon，主打長鏈推理、軟體工程、企業知識工作與資安防禦。Google表示，Argon已在多項企業實務型測試取得領先，並將輸出上限由前代的6.4萬Token大幅提升至100萬Token，試圖在OpenAI與Anthropic激烈競爭下，重新奪回生成式AI市場的技術話語權。

多項測試領先　鎖定企業高價值工作

根據Google公布資料，Gemini 4 Argon在DeepSWE v1.1軟體工程測試中取得77.9%，評估模型處理真實程式庫及長時間、多步驟開發任務的能力；在Zapier的AutomationBench企業流程測試中，則以51.3%排名第一。該測試涵蓋企業常見的跨系統自動化與端到端工作流程。

在資安領域，Argon於CWE-bench v1漏洞修補測試取得68%，與GPT-6 Astra並列第一；長影片理解測試LVBench則達91.7%。Google並稱，Argon在涵蓋金融、法律、程式設計及稅務工作的Vals Index中排名第一，顯示其應用方向不僅是一般聊天，而是瞄準金融研究、法律文件處理、軟體維護及企業決策支援等高價值工作。

不過，測試結果並非全面勝出。外部分析指出，Argon在部分軟體工程與終端機操作測試仍落後GPT-6 Astra，Claude Opus 5.5也在部分Terminal-Bench項目取得優勢。換言之，Argon目前較突出的特色是整體覆蓋面與企業場景表現，而非所有單項指標都居冠。

輸出上限暴增　瞄準複雜長流程任務

Gemini 4 Argon最受關注的技術規格，是單次輸出上限達100萬Token，較前代6.4萬Token大幅增加。Google DeepMind表示，較大的輸出空間可讓模型在同一工作流程中持續進行更深入的推理、程式修改、文件分析與驗證，減少任務被迫切割及反覆交接的情況。

Google首席AI架構師兼DeepMind資深副總裁Koray Kavukcuoglu指出，Argon是為「複雜、長時間跨度的工作流程」打造，涵蓋真實世界軟體工程、企業知識工作及網路安全防禦。

Google並透露，內部已有數千名員工使用Argon進行程式除錯、研究與寫作。其中一項案例是，Argon協助將影音解碼器libgav1的部分程式碼由C++移植至Rust，Google稱完成後的記憶體安全版本，運行速度較原有Rust版本提升2.7倍。

資安防禦先行　採分階段開放策略

與一般模型直接面向開發者不同，Argon初期將先透過Fairwind計畫，提供受信任的資安防禦人員使用。Google表示，該模型能自主尋找、驗證並修補重大軟體漏洞，並已與資安公司Wiz合作，透過「Scan for Good」計畫協助保護關鍵公共基礎設施。

Google稱，Wiz利用Argon發現一項可能暴露全球醫院使用醫療軟體敏感個資的重大漏洞，顯示模型在真實資安環境中的潛在價值。不過，由於前沿模型同時可能被濫用於攻擊，Google仍在強化防止網路攻擊、提示注入、模型失控及高風險代理人操作的安全機制。

Google表示，待完成早期測試及防護措施後，才會逐步擴大至開發者、企業及一般消費者，初期將優先開放付費API客戶與Google AI Ultra訂戶。

導入價格具殺傷力　但優惠期限未明

價格方面，Gemini 4 Argon導入期間每100萬輸入Token收費2美元、每100萬輸出Token收費10美元，快取輸入Token另享95%折扣，換算後每100萬Token僅0.1美元。Google表示，導入優惠結束後，價格將調整為輸入4美元、輸出20美元。

以導入價格比較，Argon的輸入及輸出費率約為GPT-6 Astra的五分之一，也低於Claude Opus 5.5。導入期後，Argon的標準價格則與Claude Opus 5.5相近，仍低於GPT-6 Astra。

不過，Google尚未公布導入價格的具體截止日期，且目前模型仍未全面開放。因此，企業能否實際享有低價，以及模型在真實生產環境中的穩定性、速率限制與整合成本，仍有待後續API開放後驗證。

Google重返前沿AI競賽　商業化仍是關鍵

Gemini 4 Argon的推出，正值Google面臨OpenAI與Anthropic競爭升溫之際。相較於消費端聊天機器人，Google此次更強調軟體開發、金融與法律研究、企業流程自動化及資安防禦，反映生成式AI競爭正從單純模型能力，轉向能否替企業完成實際工作。

整體來看，Argon透過多項基準測試領先、百萬Token輸出上限及低於主要競爭對手的導入價格，建立起鮮明的市場攻勢。但模型目前仍處於有限度開放階段，Google能否將測試成績轉化為企業付費、實際部署與穩定營收，將是這款新模型能否真正改寫AI產業版圖的關鍵。

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