Google Gemini 4 Argon 全球上線，100 萬 token 輸出上限更適合長時間工作

Neo

51 分鐘前

Google 於 10 月 13 日宣布，旗下新一代 AI 模型 Gemini 4 Argon 正式擴大全球開放，開發者可透過 API 使用，Google AI Pro 與 Ultra 訂閱者則可在 Gemini App 使用，Antigravity 的使用權限目前提供給 Ultra 訂閱者。

Google 執行長 Sundar Pichai 隨後在 X 分享多項內部實測案例，包括從 Pixel 手機的原始 CAD 檔案自動製作 3D 拆解動畫、完全透過程式碼生成動態字體影片、分析超過 8 萬筆 NASA 火星氣象與直升機遙測紀錄，以及自主建構精細的東方寶塔場景。其中，Argon 甚至能透過上千次反覆檢查與修正，持續改善生成成果，展現 AI Agent 從單次生成走向長時間自主執行的能力。

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Sundar Pichai 展示四大案例

在 Pichai 公開的第一項案例中，Google 工程師將 Pixel 手機的原始 CAD 設計檔交給 Gemini 4 Argon，並透過 Google Antigravity 與 Blender MCP（Model Context Protocol）串接 3D 建模軟體。

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Argon 不僅能理解手機的零件與結構，還能自行編寫程式，完成零件拆解動畫、燈光配置、攝影機運鏡與音效設計。Pichai 特別指出，模型在執行過程中進行了多達 1,000 輪的反覆迭代，持續檢查渲染結果、修正程式碼並改善最終畫面。

第二項展示則是長達 21 秒的 3D 動態字體影片。不同於一般 AI 影片生成工具，Argon 並未使用預錄影像或傳統剪輯軟體，而是完全透過程式碼，以 3D 網格、粒子模擬、向量幾何等數學演算法繪製每一影格，甚至連背景音樂也是由程式生成。

這兩項案例凸顯的並非單純的影像生成能力，而是模型能夠理解目標、操作專業工具、撰寫可執行程式，並根據實際輸出結果反覆調整。原本需要動畫師、3D 設計師與工程師協作的部分流程，如今已能交由 AI Agent 自主完成。

8 萬筆 NASA 火星資料變簡報，還能自主建立精細寶塔場景

除了視覺創作，Pichai 也展示 Gemini 4 Argon 處理龐大且混亂的科學資料能力。Google 將超過 8 萬筆 NASA 火星氣象原始紀錄，以及 Ingenuity（機智號）火星直升機的遙測資料交給 Argon。這批資料包含 CSV、圖片、PDF、XML 紀錄與影片等不同格式，模型必須先理解資料之間的關聯，再整理火星大氣環境與飛行力學資訊。

展示結果顯示，Argon 能在數分鐘內將這些原始科學紀錄轉化為具有清楚視覺呈現的 Google Slides 簡報，而不只是產出文字摘要。這類能力意味著 AI 正逐漸從資訊檢索與資料整理工具，轉變為能夠跨格式分析、歸納並製作完整交付成果的工作代理。

第四項案例則進一步測試模型對複雜空間結構的理解能力。Google 工程師利用 Antigravity 中的多代理視覺評估循環（Multi-agent Visual Critique Loops），讓 Argon 從零開始在 Blender 建構一座細節豐富的東方寶塔及周邊庭園。

在這個流程中，模型除了負責生成 3D 結構，也能透過多個代理程式進行視覺檢查與修正，藉此改善建築細節、場景配置與整體一致性。

值得注意的是，這些展示均由 Google 內部團隊提供，雖然呈現了長時間自主執行任務的潛力，但仍不能直接視為模型在所有類似任務中都能穩定完成工作的證明。

輸出上限擴增至 100 萬 Token，Google 稱逾 10 萬名員工參與測試

Google AI Studio 產品負責人 Logan Kilpatrick 表示，Gemini 4 Argon 是團隊過去六個月橫跨研究、基礎設施、安全與工程領域的共同成果，過去一個月已有超過 10 萬名 Google 內部人員參與測試。

他特別強調，除了模型本身的程式編寫、知識理解及長時間持續執行任務能力有所提升，新的百萬 Token 輸出能力，也讓 AI 能夠處理更複雜的工作流程。

根據 Google 官方技術文件，Gemini 4 Argon 採用最高 1,048,576 Token 的統一上下文限制，輸入、推理與輸出共用這個額度。一般同步生成預設最多輸出 65,536 Token，而在啟用 Long Decode 等對應機制後，最高可支援百萬 Token 規模的輸出。

相較過去模型在長時間生成過程中，容易因輸出額度不足而被迫中斷，這項調整讓模型有機會在單次任務中完成更大規模的程式碼修改、科學推理與多階段代理工作。不過，百萬 Token 是技術上限，並不代表每次任務都會使用完整額度。

Google 內部實戰：AI 程式碼提交增加 35%，量子演算法效率大幅提升

除了 Pichai 公開的展示，Google 也在最新公告中揭露 Gemini 4 Argon 導入內部研發的具體成果。根據 Google 說法，將 Argon 導入 Antigravity 後，部分工程團隊由 AI Agent 產出的程式碼提交量增加超過 35%，程式碼回滾次數則減少近三分之一。

其中一項案例是 Chromium 的大規模程式碼重構。Argon 協助工程師處理涉及約 600 萬行程式碼的舊架構，將原本可能耗時數個月的工作縮短至數週。

在 Google 開源的 Agent Development Kit（ADK）專案中，Argon 也自行分析效能瓶頸並提出最佳化修改，讓長時間執行期間的記憶體工作階段準備時間減少 40%，冷啟動匯入速度提升 21%。

科學研究方面，Google 表示 Argon 已協助改善量子運算演算法，部分經形式化驗證的實作，相較公開的基準方法，時空資源成本降低超過 100 倍。另外，模型也被應用於核融合磁場研究、酵素設計及罕見疾病相關分析。這些成果均為 Google 與其研究合作夥伴公布的特定案例，尚不能推論為所有研究任務的普遍效能提升。

正式開放 Gemini API 與 Pro、Ultra 訂閱者，API 優惠價格限時提供

在使用方式方面，Gemini 4 Argon 已於 10 月 13 日開始全球推出。開發者與企業可透過 Google AI Studio、Gemini API 等服務使用；Google AI Pro 及 Ultra 訂閱者可在 Gemini App 與 Google 搜尋 AI Mode 體驗，而 Antigravity 的 Argon 使用權限則開放給 Ultra 訂閱者。

API 定價方面，Google 提供限時優惠，詳細如下：