Google 正式推出新一代前沿模型 Gemini 4 Argon，專為處理橫跨真實軟體工程、企業專業領域與網路安全防禦的複雜長程任務而打造。此模型已在 Google 內部廣泛應用，不僅在數分鐘內將量子運算子程序的時空資源損耗降低 40%，更透過智慧 Agent 自主分析遙測資料，為資料中心釋出超過 300 TiB 的記憶體容量。此外，Argon 亦投入 Fuchsia 核心與底層影音解碼庫的大規模 Rust 程式碼重構工作，將 libgav1 解碼效能提升達 2.7 倍，展現出自動化系統工程實踐的巨大潛力。
為了支援大規模的連續推理解題需求，Argon 將業界領先的輸出 Token 上限擴展至 100 萬（1M）Tokens，讓模型能於單一決策軌跡中完成深思熟慮的複雜工程。在多項客觀基準測試中，Argon 均展現卓越表現，尤其在衡量真實長程軟體工程的 DeepSWE v1.1 評測中取得 77.9% 的領先佳績；在評估經濟實用性的 Vals Index 以及跨領域商業自動化的 AutomationBench 上亦位列榜首。
| 評測基準（Benchmark） | 評估維度與應用範疇 | Gemini 4 Argon 分數 | 業界代表競品表現 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 真實長程軟體工程任務能力 | 77.9% | GPT-6 Astra (74.1%)、Claude Opus 5.5 (74.2%) |
| AutomationBench | 核心業務端到端自動化執行 | 51.3% | GPT-6 Astra (41.4%)、Claude Opus 5.5 (42.5%) |
| CWE-bench v1 | 安全漏洞修復與防護能力 | 68.0% | 並列第一（與 Grok 4.7、GPT-6 Astra 相同） |
| Gray Swan IPI | 間接提示詞注入攻擊抵抗力（數值越低越佳） | 0.7% | Claude Opus 5.5 (1.0%)、GPT-6 Astra (8.5%) |
在資安防禦前線，Argon 具備自主尋找、驗證與修補重大漏洞的能力，並於 Wiz 的黑箱滲透測試與 Google 內部橫跨 20 種語言的漏洞挖掘測試中取得突破性成果。為確保前沿能力的安全釋出，Google 透過內部思維鏈監控、強固沙盒隔離環境與對抗訓練機制，使模型在 Gray Swan 間接提示詞注入測試中達到業界最低的 0.7% 受攻擊率。目前 Argon 正透過 Fairwind 計畫優先提供給受信任的資安防禦團隊，隨後將逐步開放予付費 API 客戶與 Ultra 訂閱用戶。
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