Gemini 4 Argon 首批体验全攻略：没有“开放申请”，真正的门票是放量顺序

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10-13 21:12

截至发稿，Gemini 4 Argon 并不存在所谓"开放申请"：谷歌没有为这款新旗舰开放任何可核实的公开报名入口，也从没公布过"首批体验名额"的数量和申请方式。官方给普通用户的真实路线是一条分层放量：第一批是 Fairwind 计划里的受信任网络安全专家，之后才是付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅者，最后到普通消费者，而且每一层都没有给出具体日期。所以"快速抢占首批名额"的第一步，是先搞清这条顺序，再把动作花在真正能靠前的事上。微博

官宣本身其实早已落地。北京时间 10 月 1 日凌晨，谷歌确认正式推出 Gemini 4 Argon，把它定位在处理复杂、长流程任务的深度推理上，主打软件工程、法律金融等知识工作和网络安全防御。规格上最受关注的变化，是单次输出上限从 6.4 万 token 直接提到 100 万 token。价格同样已定：首发优惠价每百万输入 2 美元、每百万输出 10 美元，和 GPT-6.1 Sol 完全相同；优惠期结束后涨回每百万 4 美元和 20 美元。微博微信公众号微博

但"官宣"不等于"可用"。直到 10 月 13 日，仍有实测者据此明确表示，无法确认它已面向所有账号全面开放。官方入口没开，低档入口反而在收紧——没有订阅的用户失去了 Flash 和 Pro 模型的访问权限，只能使用 Flash-Lite，AI Plus 订阅者也被砍掉了 Pro 权限。知乎知乎

真正先摸到 Argon 的人，靠灰度和付费档位，不靠申请

10 月 9 日，媒体确认这款模型已经密集现身多个平台，甚至对部分 Pro 用户开放，谷歌内部发布系统也上线了相关发布卡片。 10 月 12 日起，小红书上有笔记称不少 Pro 账号被灰度到了代号 Argon 的分支。到了 10 月 13 日晚，有热传笔记称 3.8 以下的旧模型已经下架。这些目前都只是社区和第三方观察，谷歌尚未就全面灰度发布任何公告——但它们与官方"逐步放开访问权限"的口径方向一致，放量正在路上，只是排队规则不是先到先得。36氪小红书小红书

想自查有没有被灰度：两个社区办法，参考别当真

流传最广的"脏 Token"法，是给模型发两行生僻词、要求不调用工具和搜索、完整复述并解释词义，社区流传的说法是旧分词器答不对、Gemini 4 才能正常回答。另一种玩法是在 Antigravity 的会话里直接发提示词，探测后端会话元数据中记录的端点模型标识，看自己有没有"中奖"。这两个办法的原理和准确性都没有经过谷歌验证，测不出来不代表没资格，测出来也只说明这次请求碰到了一个后端分支，不是永久入场券。小红书小红书

真正能主动做的，只有"付费档位"这一件事

把官方口径和社区观察拼在一起，普通用户手里确定的杠杆只有一个：付费层级靠前。谷歌在发布材料里点名，开发者、企业和普通用户的开放"从付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅者开始"。 Antigravity 里的一个细节也符合这个倾向：新上的能力只对正常订阅的 Pro 及以上用户开放，学生认证会员用不了。需要说清楚：谷歌没有承诺任何时间点，付费只是当前唯一有官方依据的前置条件，不是插队保证。微信公众号知乎

由此的推论是，眼下任何兜售"首批名额"“激活码”"内部申请通道"的内容都不可信。有自称可体验新模型的第三方站点，其介绍页自己也承认仅确认了列表展示、尚未完成实际调用与模型身份验证。而且官方入口一旦放量，走的是账号体系而不是代理转售。另外有用户反映谷歌在收紧部分地区和 IP 的访问，自媒体猜测这是为放量前"清场"，这只是猜测，但至少说明来路不明的入口和工具链本身有附加风险。知乎知乎

"今晚发布"到现在仍只是猜测，别把信号当公告

10 月 13 日，谷歌 AI 开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 在 X 上只发了一个词"Gemini"，收获约 46 万浏览，评论区都在猜 Argon 是否上线。于是出现了"今晚向 Ultra 订阅用户开放测试"的说法。甚至还有笔记直接把爆料写成"谷歌正式确认，今晚 Gemini 4 Argon 将要正式上线"。但截至发稿，谷歌官方账号并没有发布任何上线公告。小红书小红书小红书

这类"狼来了"有先例可循：Kilpatrick 今年 5 月预热 Gemini 3.5 Pro 时同样让网友"别慌"，结果 3.5 Pro 此后被搁置了很长时间。知乎

真正值得盯的信号只有四个：Gemini API 模型列表是否出现 Argon 条目、谷歌官方博客与中文官方账号是否发布放量公告、Antigravity 和 Gemini 应用的模型列表是否整体切换、Ultra 订阅权益页是否更新。这四件事发生之前，所谓"名额"都只是猜测；发生了，按官方分层的顺序自然轮到付费用户，不需要任何人带你"抢占"。

精选参考来源

谷歌发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Argon。谷歌在跑分表里拿它和 OpenAI 的 GPT-6 Astra、Anthropic 的 Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5 对比，价格却定在 GPT-6.1 Sol 和 Opus 5.5 的档位。普通用户和开发者暂时还用不上，第一批只开放给谷歌 Fairwind 计划里的网络安全防御人员。谷歌说会分阶段放开，同时参与美国政府的模型发布前自愿审查流程，也就是正式发布前先让政府访问模型。之后先开放给付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅用户，再到普通消费者，具体日期没有公布。首发优惠价是每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，和 GPT-6.1 Sol 完全相同。优惠期结束后是 4 美元和 20 美元，和 Claude Opus 5.5 相同。GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1 都是 10 美元和 50 美元，也就是说即使恢复原价，Argon 也只要它们的五分之一。命中缓存的输入按原价的 5% 收费，同样与 Sol 和 Opus 5.5 持平。token 是模型计算文字量的单位，一百万 token 大约相当于 75 万个英文单词。规格上最大的变化是输出上限：单次最多输出 100 万 token，上一代是 6.4 万。GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、Claude Fable 5.1 和 Opus 5.5 目前都是 12.8 万，Argon 是它们的将近 8 倍。按谷歌的说法，模型可以在一次任务里连续思考、生成几十万 token，难题不用拆成很多轮来做。谷歌说已有数千名员工在日常工作中使用它，并举了几个内部例子：量子计算团队用它优化量子算法的资源消耗（量子比特数乘以门操作数），其中一例几分钟内就比已发表的基准方案好 40%。一组 Argon 智能体分析谷歌数据中心的内存使用数据，自动找出并应用优化，已释放超过 300 TiB 内存，谷歌估计总共能省下 500 TiB 到 1 PiB。Argon 智能体正在把谷歌的 C/C++ 代码迁移到 Rust。Rust 是一种从语言层面避免大部分内存安全漏洞的编程语言。迁移规模从几万行的基础库，到 80 多万行的 Fuchsia 系统 Zircon 内核，上线前都要经过自动和人工审核、测试。在视频解码库 libgav1 的 Rust 版本里，智能体把 3.2 万行手写的底层加速代码换成了编译器能自动优化的安全 Rust 代码，速度是原 Rust 版的 2.7 倍，解码出的画面完全一致。谷歌的对比表一共 19 项测试，Argon 13 项第一，1 项和 Astra 并列第一，5 项落后。以下分数均为谷歌公布，顺序是 Argon、Astra、Fable 5.1、Opus 5.5。领先最明显的是专业工作。Harvey 的法律智能体测试考法律检索和文书起草，Argon 19.6%，其他三家是 5.4%、6.7%、3.8%。金融研究测试 Vals Finance Agent v2 是 65.4%，对手是 53.5%、58.9%、58.6%。Zapier 的 AutomationBench 考从头到尾完成企业业务流程，Argon 51.3%，对手是 41.4%、31.4%、42.5%。按美国 GDP 加权、覆盖金融编程法律税务的综合榜 Vals Index 上差距小一些，68.9% 对 63.1%、65.8%、67.0%。超长材料也是强项。GraphWalks 测模型在长文本里追踪信息之间的关系，材料长度在 25.6 万到 100 万 token 时，Argon 84.2%，其他三家是 71.8%、65.0%、66.8%。长视频理解 LVBench 上 Argon 91.7%，对手是 87.5%、79.7%、83.7%。编程有输有赢。考长流程真实软件工程任务的 DeepSWE v1.1 上 Argon 77.9%，对手是 74.1%、67.4%、74.2%。但在另一项软件工程测试 FrontierSWE v2 上 Argon 只有 55.0%，四家里最低，Astra 65.5% 第一。在考命令行操作的 Terminal-bench 4.0 上 Argon 57.4%，也是四家最低，Opus 5.5 以 66.4% 领先。另外三项落后的：机器学习工程 PostTrainBench，Opus 5.5 第一（49.3% 对 Argon 45.3%）；科学计算 Terminal-Bench Science，Astra 第一（68.1% 对 57.6%）；操作电脑的 OSWorld-2.0，Astra 第一（72.6% 对 69.2%），这一项表里没有 Claude 的分数。网络安全是这次发布的重点。谷歌专门训练 Argon 做安全防御：自动找漏洞、验证漏洞、打补丁。给受信任防御人员和谷歌内部团队的版本不带网络安全方面的限制，可以用上全部能力。安全公司 Wiz 已在它的免费公益项目 Scan for Good 里使用 Argon。据谷歌介绍，Argon 在全球医院使用的一款医疗软件里发现了一个严重漏洞，可能泄露敏感个人信息，之前的前沿模型都没发现。在测试漏洞修复能力的 CWE-bench v1 上，Argon 和 GPT-6 Astra 都是 68%，并列第一，Opus 5.5 是 67%，Fable 5.1 是 58%。谷歌称，它发现漏洞的能力比上一代安全专用模型 3.8 Flash Cyber 明显更强。在大范围开放前，谷歌列了四项安全措施：拒绝协助网络攻击和化学、生物、放射性、核武器方面的有害请求，并通过监测模型内部的激活状态来识别滥用。防提示词注入，也就是有人在网页或文件里藏恶意指令来劫持模型。谷歌称 Argon 在 Gray Swan 的间接提示词注入测试中领先。监控模型的思考过程和实际操作，发现它做出超出用户意图的事就中止执行。训练阶段也有类似监控，谷歌称没有把监控结果用回训练，以免模型学会躲避监控。在高风险训练和测试开始前，把运行模型的沙箱环境隔离封闭。官方博客：网页链接