2026年9月30日，Google 正式发布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon（简称”Gemini Argon”或”Argon”），主打真实世界软件工程、企业知识工作（金融/法律/税务）和网络防御三大方向。
10月13日起，Argon 已在 Google Cloud、Gemini 应用、AI Studio 等全渠道开放(这次画得饼还是给了）本文就来童鞋们来看看Gemini Argon 到底怎么用？哪些订阅档位能用？一天能用几次？
一、Gemini 4 Argon 是什么？
Argon 是 Google 全新打造的前沿模型（Frontier Model），采用稀疏混合专家（MoE）架构的原生多模态模型，基于 Google TPU + JAX / ML Pathways 训练。
| 项目 | 参数 |
|---|---|
| 模型 ID（API） | gemini-4-argon |
| 上下文窗口 | 1M token（输入 + 思考 + 输出共享 1,048,576 token 额度） |
| 单次输出上限 | 最高 100 万 token（上一代仅 6.4 万，提升约 16 倍） |
| 输入模态 | 文本、图像、音频、视频 |
| 输出模态 | 文本 |
| 知识截止日期 | 2026 年 3 月 |
| 发布时间线 | 9月30日宣布 → 10月13日 Google Cloud 全量开放 |
tips:最大亮点是 100 万 token 的输出上限：官方原话是”当模型有足够空间深度思考、在单次轨迹中生成数十万 token 时，它会带来全新级别的推理深度，一次性解决难题”。这意味着 Argon 可以一口气完成超长的多步骤任务——比如通读几千页法律文档、完成一次完整的代码库重构——而不需要反复”续杯”。
二、哪些用户能使用Argon？
作为个人订阅用户尽量Gemini Pro会员,，有需要可以联系客服：aicygg888; 也可以选择一年的GeminiPro成品号！
GeminiPro成品号购买入口传送门：https://littlemagic8.github.io/gptplus/purchase-gemini.html （浏览器打开）
根据 Google 官方订阅页面（one.google.com/about/google-ai-plans），Argon 的可用性如下：
| 订阅档位 | 月费（美元） | 能否用 Argon | Gemini 用量（相对免费用户） | 核心权益 |
|---|---|---|---|---|
| 免费用户 | $0 | ✗ 不能用 | 1×（基线） | 3.6 Flash 为主，10月26日起模型限制更严 |
| Google AI Plus | $4.99 | ✗ 不能用 | 2× | 3.6 Flash、Deep Research、400GB 存储、Flow 200积分/月 |
| Google AI Pro | 约 $19.99 | ✓ 扩展访问 | 4× | Argon + 3.1 Pro、100 万 token 上下文、Tasks、Deep Search、5TB 存储、AI Studio/Jules/Antigravity 扩展额度 |
| Google AI Ultra 5x | 约 $99.99 | ✓ 更高访问 | Pro 的 5 倍 | Project Genie、Gemini Agent（美国）、20TB 存储、开发者计划 $40/月云额度 |
| Google AI Ultra 20x | 约 $199.99 | ✓ 最高访问 | Pro 的 20 倍 | 全部最高额度、30TB 存储、4K 升频、YouTube Premium |
注意
免费用户和 Plus 用户（$4.99 档）目前用不到 Argon。据 9to5Google 报道，10月26日起 Google 还将进一步收紧免费/Plus 用户可用的模型列表
三、Gemini Argon 咋样？
基准测试成绩如下
| 基准测试 | 考察方向 | Argon 成绩 |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 真实世界长程软件工程 | 77.9%（SOTA） |
| Vals Index | 金融/编程/法律/税务综合经济影响 | 第一 |
| Vals Finance Agent v2 | 多步金融研究 | 领先 |
| Harvey 法律 Agent 基准 | 法律研究与起草 | 领先 |
| AutomationBench（Zapier） | 端到端业务流程执行 | 第一（51.3%） |
| LVBench | 长视频理解 | 91.7%（SOTA） |
| CWE-Bench v1 | 安全漏洞修复 | 并列第一（68%） |
| Gray Swan IPI | 提示注入攻击防御 | 第一（15 次自适应攻击成功率仅 0.7%） |
1、Gemini 4 Argon 在编码、推理和多模态方面的强大能力，以及其能够持续执行长时间、多步骤任务的能力
2、DeepSWE v1.1 测试中取得了新的最高分（77.9%），该测试用于衡量模型在真实世界长期软件工程任务中的性能。
3、除了编码之外，Argon 在Vals 指数中也名列前茅。该指数衡量金融、编码、法律和税务工作的经济影响，每个行业都根据其对美国 GDP 的贡献进行加权。我们在其他特定领域的评估中也看到了类似的领先表现，例如 Vals Finance Agent v2（多步骤财务研究）和 Harvey’s Legal Agent Benchmark（法律研究和起草）。在 Zapier 的 AutomationBench 基准测试中，Argon 以 51.3% 的得分位居榜首，该基准测试衡量核心业务功能的端到端执行力。
4、Argon 在需要视觉理解的知识型表现还行（不过这次没有更新Nano Banana2,那最强的还是GPT gpt image 2）。它能够进行专业的图表分析，从长视频中识别细节，并根据一系列文档采取行动。例如，在衡量长视频理解能力的 LVBench 测试中，Argon 的得分高达 91.7%，处于行业领先水平。
5、但是独立评测机构指出：Argon 在推理、Agent 任务、幻觉控制上领先，18 项基准赢下 12 项，但在 Code Arena（社区盲测编程偏好）中仅排第 8——也就是说它擅长”真实世界的长程工程任务”，但在纯编程对话的社区盲测里并不是断崖式第一。另有对比数据显示，Argon 在 19 项基准中的 14 项领先 GPT-6 Astra，价格约为后者的 1/5。
总体说来：Argon 是目前”干长活、干硬活”最强的模型之一，强项是长程 Agent 任务、金融/法律知识工作和网络安全防御；轻量日常问答用它属于”杀鸡用牛刀”，而且非常费额度。所以选择合适的模型才是最重要的！！
四、Gemini不同订阅级别使用次数上限是多少？
Google 从 2026 年 5 月起已取消”固定每日 N 次提示”的计数方式，改为基于计算量的用量模型。
如要查看用量限额：
- 前往 gemini.google.com。
- 在左下角，依次选择“设置”图标
“使用限额”图标
。
根据 Google 官方支持文档（Gemini Apps limits & feature availability）：
tips: 用量限额计算会综合考量提示的复杂程度、所用的模型和功能、以及对话长度。限额每 5 小时刷新一次，直至达到每周限额。
各档位用量倍数
| 档位 | 用量上限（相对免费用户） | 直观感受（社区实测参考） |
|---|---|---|
| 免费 | 1× | 每天 5~10 次轻量对话级别 |
| AI Plus | 2× | 仅限 Flash 系模型 |
| AI Pro | 4× | 轻量提示约几十次/天；跑 Argon 重任务可能 10~25 次就触顶 |
| AI Ultra 5x | Pro 的 5 倍 | 重度日常使用基本够 |
| AI Ultra 20x | Pro 的 20 倍 | 全天跑 Argon 长程任务也基本用不完 |
历史参考：2025 年固定限额时代（Gemini 2.5 Pro），免费用户约 5 次/天、Pro 约 100 次/天、Ultra 约 500 次/天。新版计算量模型总体上对 Ultra 更友好，但部分 Pro 用户反馈跑重任务比以前更容易触顶。
达到限额后怎么办？
- 自动降级：Gemini 应用会提示你切换到 Flash-Lite 等轻量模型继续对话；
- 等待刷新：每 5 小时恢复一部分额度，或等每周重置；
- 升级订阅：升级到更高档位立即获得更大用量池；
- 开发者侧：Pro/Ultra 用户在 AI Studio、Antigravity 中可购买 AI credits（或使用一次性赠送的开发者云额度）支付超额用量。
实用建议：在 Gemini 应用里手动把 Argon 设为指定任务才启用的模型——日常问答留在默认模型，只在跑长文档分析、大型代码任务、深度研究时切到 Argon，这样额度能撑更久。
五、Gemini Argon 怎么使用？五端保姆级教程
方式一：Gemini 应用（最适合订阅用户）
入口：gemini.google.com（网页版）或 Gemini App（iOS / Android）
- 用 Google 账号登录，确认右上角账号已带有 Pro / Ultra 标识（未订阅可点击升级）；
- 在输入框上方/旁边的模型选择器中，选择 Gemini 4 Argon（Ultra 用户可能还会看到思考预算等高级选项）；
- 直接输入任务即可。Argon 支持拖入超长 PDF、表格、图片、音视频文件作为上下文；
- 提交后模型会进行较长的深度推理，复杂任务可能需要等待数分钟，可以随时查看思考过程；
- 在左侧对话列表可回到之前的任务继续追问（上下文保持 1M token）。
tips： Google 搜索的 AI Mode 高级模式中也已接入 Argon，Pro/Ultra 用户在搜索里同样能用。
方式二：Google AI Studio（最适合开发者试玩）
- 登录 Google 账号，进入 AI Studio 控制台；
- 在右侧模型下拉框中选择 gemini-4-argon；
- 可自由调整 temperature、思考预算、系统提示词等参数，支持多模态文件上传；
- 免费额度内可直接体验，Pro/Ultra 订阅可解锁更高的 Playground 速率限制。
ps: 需要订阅Gemini Pro(包括教育号)可以找 aicygg888 或者直接在https://littlemagic8.github.io/gptplus/ （浏览器打开）自助选择需要的AI产品（ChatGPT、Claude、Grok、X、perplexity等）
方式三：Gemini API（最适合集成进产品）
from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-4-argon",
contents="分析这份 500 页的财报 PDF，输出完整的估值模型和风险清单"
)
print(response.text)
- 模型 ID：
gemini-4-argon； - 按 token 计费（见第七节），不占订阅额度；
- 支持上下文缓存（缓存输入 token 享受输入价 95% 折扣）——重复分析同一批长文档时务必开启，能省一大笔钱。
方式四：Google Antigravity（最适合编程 Agent）
- 下载 Antigravity 编辑器并用 Google 账号登录；
- 在 Agent 面板选择 Gemini 4 Argon 作为驱动模型；
- 直接派发多文件、跨模块的重构/新功能任务，Argon 会自主规划、并行修改、自测验证；
- Pro/Ultra 用户有基线 Agent 额度，超出可购买 AI credits。
方式五：企业版（Gemini for business / Google Cloud）
- 企业员工在 Gemini for business（网页/桌面/移动端）中由管理员开启 Argon 访问；
- 企业开发者可通过 Vertex AI 调用，享受企业级安全合规、数据驻留等能力；
- 大型企业可联系 Google Cloud 商务开通。
六、使用场景实例展示
实例 1：大规模代码库重构与维护（软件工程）
Argon 的招牌场景。给它的任务描述可以是：
把这个 C++ 视频解码模块迁移成安全的 Rust 实现，要求输出与原实现逐帧一致，跑完所有一致性测试后再提交 PR。
官方真实案例：Chrome 团队让 Argon 在 Chromium 4000 万行代码库中，把核心网页处理逻辑从约 600 万行的遗留浏览器功能目录中剥离，流水化提交多个干净的代码变更，跨数百个文件完成了一场”原本要数月”的架构重构，几周搞定。此后网页在标签页、侧边栏、浮动窗口之间流转无需重载，消灭了一整类浏览器崩溃。Argon 上线后，Google 内部 Agent 代码提交量提升超 35%，代码回滚率减少近 1/3；ADK Python 框架在 Argon 一夜自主优化后，长会话准备时间缩短 40%、冷导入提速 21%。
实例 2：多步金融研究（财务分析）
附上过去三年年报和最新季报，完成：①多步账务对账核查；②构建三张报表联动模型（含公式）；③做方差分析并给出归因；④输出带引用来源的投研备忘录。
实测效果：Argon 在 Vals Finance Agent v2（多步金融研究）上领先，官方强调其”高计算完整性、引用保真度和公式准确性”。适合投研、审计、FP&A 等对数字精度要求极高的工作。
实例 3：法律研究与起草（知识工作）
检索并梳理本辖区近五年关于数据跨境传输的判例与监管文件，输出：核实过的引用清单、关键先例摘要、以及一份客户可读的合规备忘录草稿。
实测效果：Harvey 评测显示 Argon 在 M&A、数据隐私、EC/VC 等领域大幅超越 3.1 Pro，且长文档分析准确率不衰减——几万页的尽调材料也能稳定读下来。
实例 4：安全漏洞自主修复（网络防御）
扫描本仓库的依赖与核心模块，找出可利用漏洞，逐一验证后生成补丁，标注每个漏洞的 CWE 编号和验证证据。
官方真实案例：Wiz 的 “Scan for Good” 公益安全项目用 Argon 保护关键基础设施：Argon 将多个复杂漏洞链式组合分析，发现并协助快速修复了一个公开文件下载绕过漏洞——该漏洞会暴露主密钥、可直接拿到管理员权限，涉及数十万条患者隐私记录，提前保护了医疗关键基础设施；它还帮一家联邦机构主动发现并修复了可能泄露敏感政府数据的风险缺口。Argon 在 CWE-Bench v1 上并列第一（68%）。注意：普通用户使用的是带防护的版本，无防护完整版仅向 Fairwind Program 的可信防御者开放（正在扩展至数百个合作伙伴）。
实例 5：长视频理解（多模态分析）
上传 2 小时的会议录像，要求：按议题生成带时间戳的纪要；提取所有图表数据并复核口径；标注每位发言人的承诺事项和 deadline。
官方真实案例：Argon 只靠”看”一段人类玩 cornhole（沙包投掷）的原始视频，就自主完成了环境空间坐标映射、全身关节运动解算和仿真代码编写，迁移到 Apptronik Apollo 人形机器人后实弹连中 7 投。这条 “Video-to-Sim-to-Real” 流水线把原本数周的手工仿真建模压缩到几小时。基准层面，Argon 在长视频理解 LVBench 拿到 91.7% 的 SOTA、机器人具身推理 ERQA 拿到 87% 全场第一，也擅长专业图表分析。
实例 6：海量异构文档整合（长上下文）
这里是 800 页混合了正文、表格、扫描件和图表的项目资料，整合成一份结构化的尽调报告，所有结论标注来源页码；找不到的信息要明确说”未找到”，不要编造。
实测效果：官方明确训练了 Argon”尊重系统边界、诚实报告负面结果、在不可逆操作前暂停确认”。早期客户反馈它最擅长的就是”把巨大的非结构化输入变成连贯输出”。
实例 7：复杂算法与科研优化
这是我们的量子电路编译子程序，分析时空资源瓶颈并给出优化实现，与文献基线对比。
官方真实案例：Argon 把 Google 内部版 AlphaQubit 量子纠错解码器翻译成单个高度优化的硬件内核，推理吞吐接近翻倍；它编写的 arcsin 量子子程序经 Lean 形式化验证，时空开销比已发表的量子 CORDIC 基线降低 100 倍以上；用 Argon 优化开源量子化学包 xTB，分子结构预测最快提速 2.3 倍、构象搜索提速 1.8 倍，改动已合入官方 GitHub 仓库；开源 Gemma 4 模型经 Argon 优化后在 A100 上拿到 2.85 倍端到端推理加速，token 输出零质量损失——这类优化过去通常要数月，Argon 只用了几天。
七、API 价格：开发者接入成本
| 项目 | 介绍价（至 2026-11-30） | 标准价（12月1日起） |
|---|---|---|
| 输入 token | $2 / 百万 | $4 / 百万 |
| 输出 token | $10 / 百万 | $20 / 百万 |
| 缓存输入 token | 输入价 95% 折扣（$0.1/百万） | 同上 |
第三方对比数据显示，Argon 定价约为竞品旗舰 GPT-6 Astra 的 1/5。11月30日前是入场上车好时机，长文档批量处理记得开上下文缓存。
八、常见问题 FAQ
Q1：Gemini Argon 免费用户能用吗？ A：不能。目前需要 Google AI Pro 及以上订阅；Plus（$4.99）和免费用户暂不可用，且 10 月 26 日起模型限制还将进一步收紧。
Q2：Argon 一天能用多少次？ A：没有固定次数。按”计算量”计费：限额每 5 小时刷新，直到达到每周上限。Pro 约为免费用户 4 倍用量，Ultra 5x/20x 分别是 Pro 的 5/20 倍。跑 Argon 重任务消耗很快，Pro 档社区实测约 10~25 次复杂任务即触顶。
Q3：额度用完了怎么办？ A：Gemini 应用会提示切换到 Flash-Lite 继续对话；也可以等 5 小时刷新、等每周重置，或升级订阅。
Q4：Argon 和 Gemini 3.1 Pro 怎么选？ A：长程 Agent 任务、金融/法律/税务、长文档长视频分析、安全审计选 Argon；日常问答、轻量编程、追求响应速度选 3.1 Pro，还省额度。
Q5：API 调用占订阅额度吗？ A：不占。Gemini API / AI Studio / Vertex AI 按 token 独立计费；订阅额度只作用于 Gemini 应用、AI Mode、AI Studio Playground、Antigravity 等消费级入口。
Q6：Ultra 的 Gemini Agent 是什么？ A：随 Gemini Enterprise 演进推出的通用工作 Agent，常驻待命，写代码、跑长任务一个输入框搞定，目前仅限美国英语地区、Ultra 档可用。
Q7：Argon 会不会乱来/瞎编？ A：官方针对”越界完成任务”部署了思维链与动作监控，检测到偏离用户意图会中止执行；在 IPI 提示注入基准上攻击成功率仅 0.7%，是 Google 目前最抗注入的模型。但它仍可能幻觉，重要结论务必要求它给出可核验引用。
九、总结
Gemini 4 Argon 是 Google 目前最强的前沿模型，核心卖点是100 万 token 输出上限支撑的”超长程任务”能力：一次跑完代码库迁移、金融建模、法律尽调、漏洞修复这类原本要几小时甚至几天的活。
Google AI Pro 和 Ultra 5x/20x用户趁着目前刚刚发布还没降智，赶快去试试旗舰版模板Argon吧！！
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