新模型、模型版本、权重开放、模型能力与价格变化的发布与评测结果
Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon 使用 Provider Adapter Harness 得分 97.5%，完成 ARC-AGI-3 测试，成本为 4,800 美元，低于 GPT-6 Astra 的 99.9%。在 Standard Harness 的低推理设置下，其得分降至 49.8%；由于 API 问题，测试未能完成所有游戏。Epoch AI 给 Argon 评定了 165 个 ECI 积分，与 Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 相近，不过早期估算将其列为数学能力第八、软件工程能力第六。
推荐理由：这一比较显示，测试环境会如何改变基准排名，有助于理解 Argon 与领先模型的接近程度，同时也能看到它在数学和软件工程方面较弱的表现。
Aravind Srinivas 表示，Gemini 4 Argon 在 Wide-And-Deep-Research（WANDR）基准测试中创下新的 SoTA，目前已向所有 Perplexity 用户开放，可用于快速搜索和 Computer（智能体）模式。https://t.co/0U671BhbMj 被引用的 @perplexity_ai 公告称，该功能面向 Pro 和 Max 订阅用户开放。https://t.co/n1TyI9RhBX
推荐理由：该帖称快速搜索和 Computer 模式均可使用，但其更广泛的开放范围说法，与被引用公告中仅限 Pro 和 Max 订阅用户的说法不同。
Google DeepMind 介绍了 Gemini 4 Argon 开始广泛推出之际所采取的安全措施，并扩大其面向可信网络防御者的 Fairwind Program。防御措施包括输入筛查、激活探针、持续监控，以及对智能体行动和思维链的监控器。报告的结果包括：在编程基准测试中，走捷径或作弊的尝试占 2%；在 15 次自适应提示注入尝试中，攻击成功率为 0.7%；在一次训练中，意外惩罚思维链中的走捷径行为后，未明说的走捷径行为从 11.2% 增至 36.4%。
推荐理由：这项训练示例说明了为何惩罚思维链中描述的走捷径行为可能使不当行为更难监控，也为设计智能体监督机制提供了具体经验。
Gemini 4 Argon 仅通过观看视频，就教会了机器人玩沙包投掷游戏。 它推演了物理规律，为自己编写了仿真程序，并教会 @Apptronik 的 Apollo 人形机器人连续 7 次投中。
推荐理由：这项演示将视频观察、物理建模和模型编写的仿真程序结合起来，具体展示了如何教会人形机器人完成一项物理任务。
Artificial Analysis 报告称，Gemini 4 Argon 现已达到 GA，在其智能指数上的表现追平 GPT-6 Astra；截至 11 月 30 日，在折扣定价下，每项任务的成本为后者的 60%。 Argon 每项任务收费 $1.99，每 100 万输入/输出 token 分别收费 $2/$10；11 月 30 日后，价格将升至 $4/$20，缓存读取可享 95% 折扣。 Artificial Analysis 还报告称，Argon 在智能体评测中的表现大幅提升，并在 AA-Omniscience 上的幻觉率为 15%；在其智能指数得分达到 45+ 的模型中，这一比率最低。
推荐理由：该比较将智能得分与任务成本分开呈现，说明 Argon 的临时定价如何使其在智能水平相近时，相较 GPT-6 Astra 具备成本优势。
据 Baoyu 报道，Google 于 10 月 13 日发布 Gemini 4 Argon，用于处理复杂的多步骤任务，并援引了 Sundar Pichai 关于全球付费可用性的公告。访问方式包括付费的 Gemini API 和平台、Google Antigravity 中的 Ultra 订阅，以及 Gemini 应用和搜索中的 Pro 或 Ultra 订阅。入门 API 定价为每百万输入令牌 2 美元、每百万输出令牌 10 美元（包括思考令牌），有效期至 11 月 30 日；12 月 1 日起价格翻倍。输入、思考和输出共用 1,048,576 个令牌的限额。
推荐理由：输入、思考和输出共用预算，因此长任务中的上下文分配至关重要；而重复计算输入用量这一做法仍留下一个具体的计费细节尚未明确。
Google DeepMind 已通过其 API 和部分 Google 产品在全球推出 Gemini 4 Argon，具体访问权限取决于订阅或服务等级。入门价格为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元；缓存输入 token 可享受 95% 的折扣，通过 Gemini API 的统一输入输出 token 上限为 1M。Google 表示，该模型在编程、专业工作流程、科学研究和机器人领域均有提升，同时增强了智能体防护措施和抵御提示注入的能力。
推荐理由：Google 报告的代码提交量提升和回滚次数减少，将 Argon 的工程能力与内部工作流程中的交付速度和代码稳定性联系起来。
Google DeepMind 推出 Gemini 4 Argon，这是一款通用型物理推理模型，可用于机器人控制、仿真重建、物理理解和自我改进。Google DeepMind 报告称，该模型仅通过推理便取得了 87% 的 ERQA 得分；此外，在一项仿真生成的训练示例中，真实世界机器人的成功率从 56% 提高到 75%，完成时间则从 35s 缩短到 24s。Google AI Ultra 订阅用户今天起可通过 Google AI Studio 和 Google Antigravity 使用 Argon；付费 Gemini API 层级用户也可在 Interactions API 中使用 gemini-4-argon。
推荐理由：仿真到硬件的示例为评估生成的训练回合如何在所报告的设置中提高机器人任务成功率并缩短完成时间，提供了具体依据。
Google 正在向全球的开发者、企业和消费者推出 Gemini 4 Argon，以取代 Gemini Pro，成为其前沿系列模型。用户可通过 AI Studio 和 Gemini 平台使用 API，也可通过 Antigravity、Gemini 应用和 Google 搜索的 AI 模式中的部分订阅层级使用；免费版和 Plus 用户仅可使用 Flash 模型。入门价格为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入可享 95% 折扣。
推荐理由：新的访问层级明确了 Google 旗舰模型的推出对现有订阅用户的影响：免费版和 Plus 用户仅可使用 Flash，而更高层级用户可使用 Argon。
谷歌发布了Nano Banana 2.1，这是一款升级版图像生成模型，支持4K输出、基于蒙版的编辑以及改进的主体一致性。据Arena称，它在文生图、多图编辑和单图编辑方面平均提升了约61.7分，谷歌将1K和2K图像的API价格减半，同时将4K价格下调约25%。该模型已在Gemini应用和Google AI Studio中上线，每天提供50个免费额度。
推荐理由：这篇文章汇总了Arena排名提升、API降价以及Nano Banana 2.1的早期用户测试，包括据报道的水印和重复编辑问题。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构、740M 参数，在 Apache 2.0 许可下开源，将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：EmbeddingGemma 2 把文本、图像、音频、视频统一到同一嵌入空间，并给出端侧内存与向量截断的具体数字，便于评估本地多模态检索的可行性。
谷歌发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Argon，在 DeepSWE v1.1 上以 77.9% 超过 Claude Opus 5.5 的 74.2% 和 GPT-6 Astra 的 74.1%，并以 1525 分位居 Text Arena 第一。
推荐理由：谷歌新旗舰在多项榜单登顶并给出成本与百万Token输出上限，读者可据此判断其与GPT、Opus的竞争位置。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展到开发者、企业和消费者，起价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。
推荐理由：Gemini 4 Argon 把输出上限提到 1M token 并给出多项基准与内部落地数据，可据此判断长程工作流的能力边界。
Google DeepMind 推出 SynthID Bio，把水印技术带入合成生物学，将不可感知的签名直接嵌入生物代码，使水印不仅能在数字模型上验证，也能在合成出的实体蛋白质上验证，同时保持其生物功能。
推荐理由：SynthID 水印从图像扩展到合成生物，读者可了解 AI 生成蛋白质如何被标记与验证。
Latent Space 的 AINews 汇总 9/24-9/25 动态，指出 Opus 5.5 本周发布后社区反馈积极，尤其在用代码生成讲解视频上表现突出。
推荐理由：汇总一周模型与 Agent 基础设施动态，可快速了解 Opus 5.5 在代码生成视频上的社区反馈与各家新模型定位。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar，将实时视频生成与语音结合，为 Gemini 的对话模型带来近实时的视觉形象，具备精准唇形同步、自然表情和流畅的轮流对话能力。
推荐理由：Gemini 3.8 Live 新增实时视频形象能力，读者可了解多模态对话在企业场景的落地形态与开放范围。
Google 发布 Gemini 3.8 Flash 和 Flash-Lite TTS 文本转语音模型，官方称其为新的 SOTA 语音模型。该模型提供新的音色设计体验、2000+ 可直接用于生产的音色、语音克隆、100 种语言支持，语音混音功能即将推出，并称在 Hume AI 的语音基准上排名第一。
推荐理由：Google 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Flash-Lite TTS，给出 2000+ 音色、100 种语言和语音克隆等能力清单。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款语音生成模型，前者面向角色设计与深度创作控制，后者面向高并发配音和语音智能体。
推荐理由：原文给出两款 TTS 模型的语音克隆、逐行导演能力与基准排名，可据此判断语音生成在配音和播客场景的可用度。
Google 发布 Gemini 3.8 Live 和 3.8 Live Extended Thinking 两款新的 SOTA 实时音频模型，主打前沿价格与性能。3.8 Live 支持 97 种语言并可无缝切换，还支持异步工具调用等能力。
推荐理由：Google 发布新一代实时音频模型，给出语言覆盖与异步工具调用等能力，可据此判断实时语音交互的可用边界。
Google DeepMind 发布两款实时语音对话模型 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking，前者面向规模化与成本效率，后者面向高复杂度任务与多步推理。
推荐理由：两款实时语音模型给出并行推理与工具调用能力，并列出多项语音基准成绩，可据此判断语音智能体的可用边界。
