Google 於 10 月 13 日（當地時間）開始全面供應最新模型「Gemini 4 Argon」。Google AI Pro、Ultra 訂閱者可在 Gemini 應用程式和搜尋的 AI 模式中使用，API 和 Google Cloud 也會提供。導入期間的 API 費用為每 100 萬個 token 輸入 2 美元、輸出 10 美元。
關上的大門，不到兩週便已敞開
Argon 最早於 9 月 30 日亮相，當時僅提供給負責網路防禦的組織等少數對象。13 天後的今天，使用對象一下子擴大至開發者、企業和一般使用者。
主要有 4 個使用管道：Gemini 應用程式、搜尋的 AI 模式、API，以及 Google Cloud。Ultra 訂閱者也能在程式開發工具「Google Antigravity」中使用。同一款模型有這麼多入口，「從哪裡開始使用」也成了選擇的一環。
在搜尋中透過「＋」圖示選取
在 AI 模式中，可透過輸入欄中的「＋」圖示選單切換至 Argon。8 月推出的 3.7 Flash 和 9 月推出的 3.8 Flash，也是從同一處選取。搜尋部門負責人 Robby Stein 表示，Argon 在需要多個步驟的複雜工作，以及需要多輪互動的對話方面都有所改進。
新功能將分批推出，不會立即出現在所有人的選單中。此外，此次發布並未改變免費使用者在 AI 模式中的預設模型。Argon 的定位仍是由訂閱者自行選用。
即使是同一款頂級模型，使用管道也會因荷包而異
日本的付費方案分為 3 個級別：Pro 月費 2900 日圓、Ultra 5x 月費 1 萬 4500 日圓、Ultra 10x 月費 3 萬 2000 日圓。三種方案都能在 Gemini 應用程式和 AI 模式中選用 Argon。只有 Ultra 訂閱者能在 Antigravity 中使用。
另一方面，免費使用者和付費 Plus 訂閱者，在新的階層架構下只能使用 Flash 系列模型。Argon 的定位是取代過去「Pro」級別的前沿系列，Google 也表示，接下來會陸續推出 Gemini 4 的其他模型。若新版 Flash 隨後登場，較低階方案的使用者也可能受惠。
每月 2900 日圓的價差不小。若平時主要用來草擬文章或查資料，很多情況下 Flash 應已足夠。是否需要交由模型處理跨多個檔案的程式碼修改等繁重工作，可能會是決定是否付費的參考依據。
研究人員可享 6 個月免費額度
除了個人付費方案，Google 也提供了另一種使用管道。Google 表示，將向最多 1 萬名經過遴選的研究人員，免費提供 6 個月的 Antigravity 最高使用級別，以及 Argon 的存取權。申請者須為大學或研究機構所屬研究人員，並透過指定表單提出申請。名額將依申請順序，並考量資格、名額狀況和遴選結果分配。
在網路安全領域，DeepMind「Fairwind Program」的參與組織將取得一個移除相關防護機制的版本。此次計畫預定把參與企業擴大至數百家。這項設計的理念是：強大的工具應交到防禦者手中。
API 費用在導入期間結束後將調漲一倍
開發者關注的焦點是單價。導入期間，每 100 萬個 token 的輸入費用為 2 美元、輸出費用為 10 美元；快取輸入則比一般輸入便宜 95%。導入期間結束後，輸入費用將調升至 4 美元，輸出費用則調升至 20 美元，正好翻倍。
一般費率與 Anthropic 的「Claude Opus 5.5」相同。「Claude Fable 5.1」和「GPT-6 Astra」的輸入費用為 10 美元、輸出費用為 50 美元，因此 Argon 的一般費率不到它們的一半。若以快取讀取單價來看，導入期間約為 0.10 美元，一般費率則約為 0.20 美元。不過，Google 並未明確公布這些數字，而是以「折扣 95%」來說明。
在原型開發階段，導入價看來相當誘人，但正式上線運作時，最好以一般費率編列預算。對於持續執行相同處理的應用程式而言，費用翻倍帶來的影響會更大。
性能與安全性，關鍵在於如何解讀數字
Google 也公開了內部使用案例。據稱，使用 Argon 的軟體工程師透過代理程式提交的程式碼增加了 35% 以上，遭退回的數量則減少近三分之一。Google 表示，在 Chromium 專案中，團隊跨數百個檔案推進涵蓋約 4000 萬行程式碼的設計變更，將原本需要數月的工作縮短至數週完成。
開放模型「Gemma」的推論速度，在 A100 上的 vLLM 環境中，從每秒約 3 萬 7900 個 token 提升至超過 10 萬 8000 個 token，增幅達 2.85 倍。以上數據均由 Google 自行提供。在外部評測中，Argon 在 Vals Index 名列第一，但在獨立的綜合排行榜上，Claude Opus 5.5 的排名較高。由於發布時間晚了約兩週，Argon 也落後於前一天推出的 Meta「Muse Wonder Full」。
在安全方面，經由生物領域外部紅隊測試驗證，成功繞過安全防護措施的比例不到 1%。代理未經許可便試圖走捷徑的比例為 2%。在衡量透過嵌入外部指令發動攻擊的 Gray Swan 基準測試中，攻擊成功率為 0.7%。前次同一測試中，GPT-6 Astra 的比例為 8.5%，Claude Opus 5 則為 4.8%；但測試條件未必完全相同，因此比較時仍須謹慎。
後繼候選「Carbon」的身影
據悉，Google 內部正持續測試代號為「Carbon」的模型，預計接替 Argon。這款模型據說特別致力於在程式編寫方面超越 Argon。
Argon 才剛開始向一般使用者提供，就已經和下一個熱門話題一同被討論。在模型世代以數週為單位快速更迭的當下，對使用者來說，比起追逐最新版本，更重要的或許是選擇符合自身需求的方案與費率。
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