Gemini 4 Argon 谷歌前沿大模型，具备推理、编程与多模态能力，面向软件、金融、法律等专业人士处理长周期复杂任务。 热门评论 PH 用户Gemini 4 Argon 是 Google 面向复杂、长周期专业工作的前沿 AI 模型——基本上就是 Google 在 AI 能力的最前沿插上了自己的旗帜。大多数 AI 模型在面对需要跨多步骤持续推理的任务时仍然很吃力。Gemini 4 Argon 就是为了处理这类马拉松式工作流而生，而不只是快速问答。不同之处- 支持最多 100 万输出 token。- 包含网络安全防御能力。- 为持续、复杂的工作而设计，而不是一次性的 prompt。功能与优势- 高级推理与编码。- 多模态理解。- 深度研究与长文生成。- 为高风险工作带来更快、更强的问题解决能力。目标用户与使用场景- 软件工程，从架构到复杂编码。- 金融与法律分析。- 企业研究与决策。- 任何需要处理多步骤、知识密集型工作流的团队。百万 token 输出能力是这里最大的亮点……它让 AI 从回答问题，转向产出并推理出实质性的工作成果。再加上网络安全防御，这看起来就是直奔企业级采用。这次推出先从付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅者开始。PH 用户你们之前的模型连正常运行都做不到，却已经急着推新版本了。我为这个花了 ₹20,000，结果模型连自己之前的对话历史都接不上。它会丢上下文，任务也没法好好继续，甚至经常生成不出我要的东西。如果现有模型连可靠体验都给不了，那凭什么收大家这么多钱？把钱退给我，别老是为了收评论、夸赞和炒作就不断发新版本。先把现有产品的实际问题修好。如果基础体验还是不行，新版本毫无意义。骗子..PH 用户1M output token 这个数字很吸睛，但我更想看衰减曲线，而不是上限——我用过的每个长上下文模型，都是前一段还很敏锐，然后远在达到标称上限之前，就开始悄悄重复自己，或者忘掉更早的约束。我每天都用 Claude Code 做这种长周期工作，真正决定一次会话顺不顺的，不是最大 token 数，而是模型在 40 步之前做过的一个决定，还需不需要我重新说一遍它也能记得。好奇有没有人专门测过 Argon 在这类会话中途一致性上的表现，而不只是看原始长度。PH 用户开战吧！价格是 fable 的一半。比 astra 更好。完整拆解：https://pub.towardsai.net/gpt-6-astra-vs-gemini-4-argon-vs-claude-fable-5-1-the-benchmark-winner-is-the-one-you-cant-buy-e40c8edf471b …… 不过我想知道 Argon 有没有绑定订阅，比如我们是不是要订阅 anti matter max，每月 $200 换 20x 用量？还是？那才是 claude 和 chagpt 的真正好处。订阅有返利。对吧？PH 用户支持最多 100 万输出 token 这个点最突出，因为长周期工作通常一旦上下文变得足够大就会崩掉。把推理和网络安全防御结合起来，面向企业研究，这个定位挺有意思。好奇它在长时间会话里的多步骤编码任务上表现如何。PH 用户生活在这个时代真让人激动。我们太幸运了。你试过用这个模型做 vibe coding 吗？跟其他模型比怎么样？ 热门产品Rohan Chaubey2026-10-04原文 打开互动版
大多数 AI 模型在面对需要跨多步骤持续推理的任务时仍然很吃力。Gemini 4 Argon 就是为了处理这类马拉松式工作流而生，而不只是快速问答。
不同之处
- 支持最多 100 万输出 token。
- 包含网络安全防御能力。
- 为持续、复杂的工作而设计，而不是一次性的 prompt。
功能与优势
- 高级推理与编码。
- 多模态理解。
- 深度研究与长文生成。
- 为高风险工作带来更快、更强的问题解决能力。
目标用户与使用场景
- 软件工程，从架构到复杂编码。
- 金融与法律分析。
- 企业研究与决策。
- 任何需要处理多步骤、知识密集型工作流的团队。
百万 token 输出能力是这里最大的亮点……它让 AI 从回答问题，转向产出并推理出实质性的工作成果。再加上网络安全防御，这看起来就是直奔企业级采用。
这次推出先从付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅者开始。
我为这个花了 ₹20,000，结果模型连自己之前的对话历史都接不上。它会丢上下文，任务也没法好好继续，甚至经常生成不出我要的东西。
如果现有模型连可靠体验都给不了，那凭什么收大家这么多钱？把钱退给我，别老是为了收评论、夸赞和炒作就不断发新版本。
先把现有产品的实际问题修好。如果基础体验还是不行，新版本毫无意义。
骗子..
你试过用这个模型做 vibe coding 吗？跟其他模型比怎么样？