Gemini 4 Argon 全员下放：1M 输出 token、代码榜登顶，谷歌这次动真格了

谷歌这次没开发布会，但动作比发布会还大。

10 月 13 日起，Gemini 4 Argon 正式从 AI Ultra 的“小范围尝鲜”下放到 AI Pro 和 AI Ultra 全体订阅用户。换句话说，月付 19.99 美元那一档，现在也能用上谷歌当前最强的前沿模型。

核心看点

• 1M 输出 token：上一代上限是 64K，直接翻了十几倍。模型可以在一次任务里连续写完几十万 token，长链路编程、深度研究不用再分段喂。
• 代码能力登顶：DeepSWE v1.1 得分 77.9%，高于 Claude Opus 5.5 的 74.2% 和 GPT-6 Astra 的 74.1%。
• 模型选择器扩容：AI Pro / Ultra 用户可以在 3.5 Flash-Lite、3.8 Flash、3.1 Pro、4 Argon 之间切换。
• Antigravity 进 App：macOS 版 Gemini 应用直接内置 Antigravity 的智能体编程界面，聊天和写代码在同一个窗口里切换。
• API 限时价：每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元，优惠持续到 11 月 30 日；之后恢复为 4 美元 / 20 美元。

1M 输出，到底改变了什么

过去用大模型写大型项目，最烦的不是它不会写，而是写到一半“断气”：上下文够长，输出上限却只有 64K，只能反复说“继续”。Argon 把输出上限拉到 100 万 token，意味着它可以在一条轨迹里持续思考、持续生成，把复杂重构、长篇研究、整套文档一次性做完。

谷歌对它的定位也很明确：不是聊天助手，而是干复杂活的“前沿模型”。编程、知识工作、网络安全防御、创意写作，是官方点名的四个方向。

不只是会写代码

除了 DeepSWE，谷歌还强调 Argon 在金融和法律场景的表现，比如多步金融研究的 Vals Finance Agent v2，以及法律检索与起草的 Harvey Legal Agent Benchmark。

安全是另一个重点。Argon 被训练成“擅长网络安全防御”，相比 3.8 Flash Cyber 有明显提升。谷歌会向受信任的防御者和内部团队开放不带护栏的完整能力，让他们能真正拿它做攻防。这种做法很激进，也说明谷歌对模型的安全边界有底气。

谷歌内部已经在用它干活

• 给数据中心省内存：一组 Argon 智能体分析全集群的性能遥测数据，自己定位并应用内存优化，已释放超过 300 TiB 内存；全面铺开后预计节省 500 TiB 到 1 PiB。
• 把 C/C++ 迁到 Rust：从 re2、libgav1 这类核心库的几万行代码，一路做到 Fuchsia Zircon 内核的 80 万行以上。关键系统还要经过自动化与人工审计、仿真测试才能上生产。

这些例子比跑分更有说服力：模型不只是“能写”，而是已经进入真实工程流程。

订阅分层也在悄悄变

10 月 9 日起，免费用户默认使用“Auto”模型，App 新增思考等级；10 月 14 日又确认，AI Plus 用户下个月将失去 Pro 模型权限。谷歌的算盘很清楚：用最强模型拉动 Pro / Ultra 订阅，把免费档压到 Flash-Lite。

另外，Antigravity 桌面端和 CLI 里的 Argon 仍然只对 AI Ultra 开放；AI Studio 和 Android Studio Canary 也一样。也就是说，App 里能用，不等于所有开发入口都能用。

还有一条容易被忽略的线：Gemini agent

10 月 8 日，Google Cloud 发布 Gemini agent，定位“统一的工作智能体”。你给目标，不给步骤。它可以当个人助理，也可以当团队成员——比如项目里的项目经理，或者财务部门里的分析师。

底层会按任务挑模型，目前同时接 Gemini 和 Claude 家族，未来还会支持私有模型和开源模型。它用子智能体处理多步任务，任务可以并行或串行跑几小时甚至几天。这意味着谷歌不再只卖模型，而是在卖“能自己干活的同事”。

总结

如果把 9 月底的发布看成“秀肌肉”，那 10 月的这轮推送才是真正的落地：模型下放、入口合并、价格限时。谷歌想证明的不只是跑分，而是让开发者和企业把工作流搬进来。

对普通用户来说，最直接的变化是 AI Pro 现在能摸到谷歌最强的模型；对开发者来说，1M 输出加 Antigravity 的组合，值得重新评估手里的工具链。

接下来要看两件事：Argon 在真实项目里的稳定性，以及 11 月 30 日之后 API 涨价会不会劝退一批尝鲜者。