2026.10.01 | AC | GOOG | Google Gemini 4 Argon Launch

摘要

1、经历了快一年的时间，谷歌模型的大换代终于来了，只不过此次还是内部案例+测评的纸面数据，普通用户、公众无法直接使用gemini 4 argon，核心是还要等谷歌做完安全防护的一类操作后，才会逐渐向公众开放2、笔者认为，尽管谷歌发布了最新的模型，但是从市场份额角度出发，去获取市场份额的概率还是较小，无论是价格、套餐还是模型迭代的性能优势表现，C端有Open AI把持，B端有Anthropic占据。不过，服务的稳定性现在也是一个较有影响力的指标，谷歌有优势做好这块的话，也可以提高其影响力3、对于谷歌新模型的发布而言，算是打破了市场之前的猜疑，即“谷歌后续只做flash 系列模型”。另外，作为从Gemini 3模型上的技术转型来看，此次Gemini 4的效果进步也是正常现象，但是目前的情况是缺乏在固定场景与Open AI、Anthropic的直接对比，这就导致市场目前无法正确评价其性能

1、背景

2026年9月30日，谷歌自2026年5月份I/O大会一直对外宣传的Gemini大模型的大改款终于到来。除了中间陆续发布的Gemini flash模型之外，谷歌此次相较于上一代旗舰Gemini 3系列模型发布时间，足足有快一年的时间了，上一次的大改款模型发布时间还是2025年11月份的事情。另外，随着谷歌近期接二连三发布flash系列小模型，外界竟然认为谷歌不再会去做大参数模型的研发了，笔者在早期就否定了这个观点，核心是模型层面的技术竞争，必然体现在大参数模型身上，谷歌主打AI的市场战略，也必然引导它会去朝着这个方向竞争，尽管市场目前的形势已经足够严峻，以及对于谷歌的压力不小，近期关于谷歌的分析内容参考如下：

1、谷歌近期的遭遇舆情分析

• https://www.acecamptech.com/article/detail/70567519

2、谷歌公司架构、人员的变动分析

• https://www.acecamptech.com/article/detail/70566287
• https://www.acecamptech.com/article/detail/70565712
• https://www.acecamptech.com/article/detail/70564361

结合上述分析以及近一年以来谷歌的遭遇，可以说是市场的焦点，以及谷歌自身的押注都放在了Gemini 4模型身上。一方面最新的改款大参数模型，是否能够赶上其他竞争对手的实力，直接关系到谷歌在AI赛道的未来话语权，被竞争对手持续性的打压也让谷歌应对的动作变形、以及公司内部出现了不少小问题；另一方面，市场本身也在期待谷歌的表现，除去两家初创AI公司以外，谷歌算是AI赛道最全面的生态型公司，这种角色的定位在市场上是罕见的存在，以及关系到市场对于AI挣钱的潜力分析，理由如下：

1、例如谷歌这种生态型公司本身，业务的多样性和综合性能够在当下阶段很好的、真实的反应AI能够具体帮助业务带来的价值，以及AI本身在挣钱赛道的价值（初创公司往往是这种价值评价）。这是市场在大力投资AI所希望有一个量化的标准和参照物，这部分信息来源很重要。另外，作为上市公司而言，谷歌的业务、数据均会以财报的方式展示，更能够在每个季度、年度展示其AI的效果以及变现能力，提供给市场一种判断基准，这个功能是其他公司如Open AI、Anthropic无法代替的存在。当然，这里对谷歌的要求也必然是模型性能达到头部基准，否则无法用模型能力来对比衡量模型的价值表现

2、业务形态闭环和多样性与AI结合的优势在谷歌这家公司身上的体现。目前更多的AI公司提供的是能力，作为外部辅助嵌入到场景、业务中，但是谷歌自身多样性的业务本身可以和自己的算力、算法结合，结合后的表现或者结合的方式，更大的自由度以及想象空间，可以给市场带来价值参考。例如近期的Meta msue，其作为应用嵌入到自身的稳定流量中，所带来的流量分裂和增长态势，本身也是一个不错的商业化案例，这种案例对于市场有一定的价值参考，也只有诸如Meta、谷歌这类公司可以做这件事情，基础上模型+之前稳定、大流量的业务本身

最后，在如此聚焦的热度之下，此次谷歌发布的很大一个遗憾在于Gemini 4 Argon还需要市场消费者等待一段时间才能够实际上手测评，原因是谷歌将其先被交给了一批受信任的网络安全防御方，需要通过Google受控的访问项目Fairwind计划进行使用。对于大众开发者、企业和消费者而言，需要等测试完成之后，才能够正常使用

2、Gemini 4 Argon的跑分和技术表现分析

图片来源于官网：



1、在输出长度方面，Gemini 4 Argon此次将模型输出上限由上一代6.4万 token提升至100万 token，支持一次性生成数十万 token，可完整走完复杂问题推理链路，大幅增强长轨迹深度推理能力。值得注意的是，这里区别于上下文的概念，是单次的最大输出。例如，之前网络小说的撰写中，经常碰到文章截断的问题，即输出内容的长度有限，必须将整段长度拆分为多段，然后用AI进行拼接，此次的谷歌输出上限提高，比较轻易解决了这个问题。只不过最大的疑问在于输出长度提升后的内容跟随性，原理与上下文一致，即模型在长文输出的过程中，是否会遗忘关键信息，需要在实际中来发现和测试。根据谷歌发布的信息提到，其内部已大规模落地，数千员工用于编程、深度研究与写作任务

2、对于to B侧的多项企业场景基准评测结果显示，Gemini 4表现突出，即：

• 长流程软件工程基准DeepSWE v1.1 得分 77.9%
• Vals Index 以美国 GDP 权重加权，综合衡量金融、编程、法律、税务任务经济价值，Argon 位居榜首
• Vals Finance Agent v2 多步金融研究任务同样领先
• Harvey 法律智能体基准 19.6%，显著高于 GPT-6 Astra（5.4%）与 Claude Opus 5.5（3.8%）
• Zapier AutomationBench 衡量业务端到端自动化执行能力，Argon 51.3%，优于 Claude Opus 5.5（42.5%）、GPT-6 Astra（41.4%）；长视频理解基准 LVBench 取得 91.7%

总体而言，谷歌公开的18项基准横向对比结果显示，Gemini 4 Argon在其中的12项评测都保持了领先、1 项并列第一

3、根据谷歌公开的报告信息显示，其内部工程场景验证了新模型的价值：

• 量子计算：针对量子子程序时空资源开销过高的瓶颈，新模型在数分钟内给出优化方案，相比公开基线方案提升40%
• 数据中心运维：新模型的智能体自动解析集群性能遥测数据，完成内存优化并落地部署，已释放超300TiB 内存，预计整体节省内存规模可达 500TiB～1PiB
• 代码迁移工程：新模型的智能体承担谷歌内部 C/C++ 代码库向 Rust 迁移工作，覆盖 re2、libgav1 等核心组件以及 Fuchsia Zircon 内核，累计迁移代码超80万行。给的一个典型案例是：libgav1开源视频解码器，基于已有Rust移植版本，用安全Rust重写3.2万行SIMD代码，最终成品内存安全，视频输出完全一致，性能达到旧Rust版本2.7倍，接近优化C++实现水平

总计而言：在谷歌内部本身，模型的效果、落地已经有了结论，相较于老版本的模型有了较大的改善，这里能够很好的理解，毕竟是接近1年时间的迭代。并且，之前的模型着重于多模态的方向上训练，而现在的发展方向更多是长上下文和复杂任务的理解、规划等，技术已经发生了明确的转向，有上述这种指标的进度没有值得惊喜或者说亮眼的地方

另外，对于其他AI巨头的表现，更多还是在基准测试上，结合之前谷歌被曝光在测评的作假情况，无论此次是否完全真实还是有拟合的行为，本身意义并不是太大。核心在于，目前市场关注的点在于模型性能本身，而大多数实际用户或者to B的场景，会拿模型去做落地的尝试，跑分的效果随着市场认知的提升，已经不再是一个较为有力的说服力指标了

最后，此次作为预发布，最大的遗憾在于在实际场景中或者某个案例下，对比Gemini 4于Open AI、Anthropic的效果，无论是领先还是部分存在一定的落后，笔者认为问题都不大，市场、用户和投资者起码可以在近期大体上了解谷歌现今的技术水平结果，而不是一纸数据而已。另外，也通过这种实际的对比方式，也可以把gemini flash最新的模型、此次迭代的进步全部展示出来，这种才是一个比较合理的方式

3、从价格方面来反推现实情况

目前，模型虽然并没有开放出来，但是谷歌已经把价格打出来了，对比下竞争对手的价格如下：

1、Gemini 4 Argon的每百万输入 token 2 美元，每百万输出 token 10 美元，缓存输入打 95% 的折扣；入门期结束后，Argon会涨到输入 4 美元/ 1M token、输出 20 美元 / 1M token

2、Open AI的 GPT-6 Astra 标价是每百万输入 10 美元、输出 50 美元

3、Anthropic 的 Claude Opus 5.5 是输入 4 美元 / 1 M token、输出 20 美元 / 1 M token

但从价格上来看，过了入门期之后，其价格与Anthropic持平。但是，核心是三家目前均有coding plan套餐，以及套餐中的消耗、模型的水平表现不一，解决问题的质量有待校验

举个例子，虽然Anthropic的API价格看上去比Open AI低不少，但是实际中从C端场景来看，还是Open AI的性价比更高；Anthropic基本去做to B了，通过企业合同来拿到利润。换句话说，Open AI占据了主要的C端性价比，Anthropic依靠性能和合作，占据了B端的优势。谷歌除了自身的业务需要之外，市场空间会在哪里？从目前的情况来看：

1、尽管其性能有较大的提升，但是对于Open AI、Anthropic的地位撼动来讲，概率较低。这种会导致，无论还是B端还是C端的持续入侵，明显动力不足。唯一的可能性是其套餐给到足够的优惠，以及模型性能满足GPT-6的竞争条件之上，才有一席地位。当然，还存在一个机会在于模型的稳定性，前面两家基本没有自闭环的能力，而谷歌具备，这就可以从算力端到服务供给端，给到不错的稳定性。目前，由于太多用户使用前面两家的产品，近期稳定性一直堪忧，所以这个指标逐渐对于用户而言，是一个比较核心的考量

2、市场的份额获取是次要的情况，稳定市场认可度以及用户的信心是其首要的任务，这也是笔者认为谷歌此次模型发布最大的价值所在，也是谷歌近期一直在对外放风的核心原因，并不指望这款模型上来挣多少钱，而是稳定住公司内部、外部的整体情况，保证其在AI赛道的不掉队。至于话语权、影响力等，这种需要模型性能指标的表现，可以有时间来个个击破，即这个模型的最大价值，给谷歌一个喘气的机会和追赶的时间窗口，毕竟是一次较大的技术方向转型，很难在转型的过程中来完成对于头部的直接超越，笔者认为这种解释以及对于市场的掌控而言，谷歌大体上能够接受

但是，站在市场、用户、投资者的角度来看，谷歌这是一次比较大的赌，核心是此次的发布第三方们是否能够满意。如果第三方不满意这个结果，那么对于谷歌后续的发力是一个致命打击；反之则是一次成功的宣言

4、总结

1、谷歌gemini 4 argon从内部使用，公共测评和价格表现来看，均有不错的效果。但是，唯一的遗憾在于市场普通用户无法近期直接使用，停留在纸面的数据难以让公众信服

2、谷歌此次发布的意义，笔者认为不在于模型本身对于市场份额的获取，而更多是想通过发布的成功来获取一丝喘气的空间，毕竟做了技术的转型，需要有窗口期来完成追赶

3、对于谷歌而言，此次发布可以理解为一次比较大的豪赌，赌的是市场、用户的认可，否则其AI赛道的局面恐怕也将下坠，犹如Meta。最后，Gemini 4 argon的发布，也打破了市场的猜疑，即谷歌只做flash系列，未来不做大参数模型的研发