Google发布Gemini 4 Argon AI模型，面向开发者和企业

Google已将其最新的前沿AI模型Gemini 4 Argon向全球开发者、企业、科学家和消费者开放。该模型可通过AI Studio和Gemini平台上的API访问，也可通过Gemini应用中的Google AI Ultra和Pro订阅以及Search中的AI模式使用。根据Google DeepMind高级副总裁兼Google首席AI架构师Koray Kavukcuoglu的博客文章，该模型旨在“在编码、金融、法律、网络安全和科学等领域进行复杂现实任务的深度工作”。

性能与定价

Google表示，Gemini 4 Argon在Vals指数中排名第一，该指数衡量模型在金融、编码、法律和税务工作等经济领域的性能。该模型以每百万输入令牌2美元、每百万输出令牌10美元的入门价格发布，缓存输入令牌享受95%的折扣。

在内部工程测试中，Google报告称，Argon帮助Chrome团队在几周内完成了跨越数百个文件的架构重构，而这项任务通常需要数月时间。该公司还声称，该模型使代理代码提交量增加了35%以上，同时将代码回滚率降低了近三分之一。此外，Google表示，Argon在其开源Gemma模型的A100上实现了2.85倍的端到端推理加速。

行业与科学应用

早期访问合作伙伴报告了使用该模型的具体成果。Axiom Bio的创始工程师Alex Cabrera表示：“在我们的科学代理基准测试中，Gemini 4在大多数任务中处于前沿水平，包括我们最困难的任务：对两种药物之间的临床风险进行排名。”Deloitte的全球AI和数据负责人Gopal Srinivasan指出，在他们的评估中，该模型“在长期任务中100%成功完成”。

在医疗领域，Ambience Healthcare的技术高级副总裁Brendan Fortuner报告称，Gemini 4在复杂的合成纵向图表上“在我们评估的模型中实现了最高的召回率和ICD-10代码特异性”。在法律科技领域，MinutaIA的首席执行官Caio Perona表示，在一次评估中，该模型“通过揭示我们遗漏的法律相关细节，实际上超越了人类专家的答案”。

Google还强调了科学突破，包括与马里兰大学的Matt Landreman教授合作，利用Argon帮助发现核聚变研究中“Grad猜想”更广泛的反例类别。在酶设计方面，Google科学家报告称，Argon在短短几小时内确定了丝氨酸酯酶的五种新设计，随后的实验室测试证实了其强大的催化活性。

机器人技术与物理推理

Google开发者博客上由首席软件工程师Kanishka Rao撰写的一篇专门文章详细介绍了Argon在机器人技术方面的能力。该模型在具身推理（ERQA）基准测试中得分87%，该测试评估在3D环境中解决物理和空间问题的能力。Google表示，这一分数优于其他前沿模型。

博客文章描述了几个应用场景，包括：

• 机器人控制： Argon控制了一台Boston Dynamics Spot四足机器人，通过在MuJoCo模拟中先进行练习，学习如何踩踏脚踏式垃圾桶。
• Real2Sim： 该模型可以从机器人摄像头画面或人类视频中重建经过物理校准的模拟孪生体。
• 自我改进： 在一项测试中，Argon生成的模拟数据将现实世界机器人的成功率从56%提高到75%，并将完成时间从35秒缩短到24秒。

为何重要

Gemini 4 Argon的发布标志着Google的AI能力在高利害关系的职业和科学领域得到了显著扩展。通过提供关于编码效率、法律分析和科学发现的具体指标，Google将该模型定位为用于复杂多步推理的工具，而不仅仅是对话交互。先进物理推理能力的集成也表明，Google正推动更加自主的机器人技术应用，这可能会加速需要精确物理操作和模拟的领域的发展。

来源（英文）

• blog.google: Gemini 4 Argon is now available for everyone
• developers.googleblog.com: Gemini 4 Argon for Robotics - Google Developers Blog

本文由人工智能翻译自英文原文，并经过自动审核，确保与原文意思一致。来源已用英文核实。