Gemini 4 Argon是什麼？Google新旗艦AI規格、價格與功能一次看

Google新一代旗艦AI模型Gemini 4 Argon擴大開放！支援最高100萬token長輸出，專攻長流程程式開發、資安防禦與專業知識工作。本文整理Gemini 4 Argon新功能、使用資格、台灣訂閱與API定價、對決GPT-6評測跑分及升級建議全攻略。

Gemini 4 Argon是什麼？Google新一代旗艦AI重點與規格

Gemini 4 Argon是Google DeepMind在2026年9月30日發表的新一代旗艦AI模型，主打程式開發、法律與財務等專業工作及資安防禦，單次輸出上限從6.4萬提高到100萬個token。

Token可理解為AI處理文字的基本單位，輸出上限則是單次回覆最多能產生多少內容，不代表每次回答都會寫到上限。Gemini 4 Argon也支援文字、圖片、音訊、影片及PDF等輸入形式，適合需要同時分析多種資料的任務。

Google Gemini 3系列為2025年11月推出，這次命名方式改為「4 Argon」，產品發展重點轉向長時間、多步驟的複雜工作。Argon是全新訓練的模型，並非從舊版模型微調。

Gemini 4 Argon誰能用？App、API與企業版開放狀況

截至2026年10月14日，Gemini 4 Argon已開放Google AI Pro與Ultra訂閱者在Gemini App使用，開發者可透過付費版Gemini API取用，模型代號為gemini-4-argon。

Google採分階段逐步推出的策略：9月30日先給受信任的資安防禦夥伴進行安全評估與應用，直到10月13日才正式擴大到一般付費訂閱者與開發者手中。

一般用戶：Gemini App怎麼用Gemini 4 Argon

Google自10月13日起，開放Google AI Pro與Google AI Ultra訂閱者在Gemini App使用Gemini 4 Argon。符合資格的用戶可在Gemini介面選擇新模型；若尚未看到選項，可能與功能分批推送有關，建議更新應用程式並確認帳戶的訂閱資格。

Gemini 4 Argon除了加強推理能力，也調整了回答方式。Google表示，新模型回答問題時更直接，會減少模糊語氣、不必要的重複及陳腔濫調；面對耗時較長的任務，也會更主動回報執行進度，讓使用者了解工作進展。

開發者與企業：AI Studio、API、Google Cloud

開發者及企業可依照工作需求，選擇不同的模型使用入口：

• Gemini API付費層：透過API將模型整合到應用程式、自動化工作流程或企業系統。
• Google AI Studio：可測試提示詞、驗證模型能力及開發AI應用。
• Google Antigravity：Google的AI代理開發工具，適合程式編寫及多步驟任務。
• Android Studio：開發者可在相關開發環境中使用Gemini工具與API
• Google Cloud及Gemini企業版：企業可依照支援的產品、服務及帳戶權限導入模型。

其中，Google AI Ultra訂閱者可使用AI Studio與Antigravity的相關功能；開發者則可透過付費API存取模型。實際入口仍須視帳戶權限及產品支援狀況而定。

Gemini 4 Argon價格多少？台灣訂閱方案與API收費

Gemini 4 Argon的API在優惠期內每百萬個輸入token收費2美元、輸出token收費10美元；一般用戶則須符合Google AI Pro或Ultra等指定訂閱資格，才能在Gemini App使用。

Gemini 4 Argon訂閱方案價格

以上台灣月費為方案價格參考，實際金額及功能可能隨地區、訂閱頁面與方案調整而變動。Google官方指出，Gemini 4 Argon不適用於免費API層級；至於Gemini App的訂閱資格，則應依官方App公告確認。

Gemini 4 Argon核心能力：程式開發與資安防禦重點

Gemini 4 Argon的四大重點是最長100萬token的輸出能力、長流程程式與專業工作處理、資安防禦，以及機器人的物理推理。

單次輸出100萬token，長篇內容不再被腰斬

Gemini 4 Argon支援最長100萬個token的長輸出，讓AI能在適當設定下產生更長的程式碼或文件，不必因一般輸出限制而頻繁拆分任務。

過去，若要AI協助整理大量資料、撰寫完整研究報告或重構大型程式碼，可能需要分成多次對話，並不斷補充前文。Argon的長輸出能力，讓模型有機會在單次任務中完成更多內容，例如依據多份文件產出一份包含分析、表格及結論的長篇報告。

不過，輸出上限不等於每次都會產生這麼長的內容。Google指出，一般同步請求的輸出上限為65,536個token；超過限制時，必須使用長輸出功能及相應設定。一般問答仍可維持較短的回覆，不需要每次都輸出大量文字。

程式開發與專業工作：不只寫程式，也能處理法律與財務

Google公布的DeepSWE v1.1評測中，Gemini 4 Argon取得77.9%。DeepSWE是一項評估AI完成真實軟體工程任務能力的測試，重點不只是生成程式碼，還包括理解問題、修改程式及完成較長流程的工作。

Google也分享內部應用案例，包括最佳化資料中心記憶體使用，預估可釋放超過300 TiB的記憶體，並可能進一步節省500 TiB至1 PiB。法律與財務方面，Google引用Vals Index及法律代理評測呈現模型表現；合作夥伴對長流程任務的評價，則屬於合作案例與廠商提供的測試結果，不能直接視為所有實際工作都能達到相同成效。

資安防禦：為什麼先給資安團隊用

Gemini 4 Argon的程式分析能力，也可能被用來尋找軟體漏洞，因此Google先透過Fairwind計畫，將模型提供給受信任的資安防禦團隊，協助發現、驗證及修補系統弱點。

Google表示，合作夥伴Wiz曾利用Argon，在醫療軟體中找出先前模型未能發現的重大漏洞，協助保護病患資料。這類能力具有雙重用途，既能用於防禦，也可能被濫用於攻擊，因此公開版本會配置安全限制，並對高風險要求採取防護措施。Google採取分階段上線，就是希望在擴大使用範圍前，先建立並驗證相應的安全機制。

機器人與物理推理：從螢幕走向真實世界

Google表示，Gemini 4 Argon在具身推理評測ERQA中展現領先表現，並展示將影片資訊轉換成模擬環境與機器人動作的應用。

具身推理是指AI理解三維空間、物體位置及物理關係，再據此規劃行動的能力。零樣本泛指模型未針對特定任務進行額外訓練，就嘗試根據既有能力完成任務；影片轉模擬再到實體，則是將真實場景轉成可測試的模擬環境，再將動作方案部署至機器人。

Google分享的內部展示中，Argon透過觀看人類投擲沙包的影片，建立空間座標並產生模擬程式碼，之後部署至人形機器人進行測試。這類功能目前主要面向機器人及AI研究開發者，一般用戶短期內較難直接感受到差異。

Gemini 4 Argon跟GPT-6、Claude比誰強？跑分評測一次看

在Google公布的比較中，Gemini 4 Argon在Vals Index、AutomationBench及DeepSWE v1.1等部分評測領先競品，但在FrontierSWE v2、Terminal-Bench 4.0等測試上並未勝出，整體表現互有高下。

以下為Google公布的模型比較數據整理，評測結果仍應搭配各測試的定義解讀。

從結果來看，Gemini 4 Argon在Vals Index、AutomationBench、Vals Finance Agent v2、Harvey法律代理測試及DeepSWE v1.1等項目表現突出，顯Google著重強化企業工作流程與長時間任務的完成能力。長上下文評測GraphWalks中，Argon在較長輸入區間也領先表列的其他模型。

不過，Argon並非每項測試都居首。在FrontierSWE v2中，GPT-6 Astra以65.5%領先；Terminal-Bench 4.0則由Claude Opus 5.5以66.4%拿下最高分。科學與數學評測Terminal-Bench Science 0.1，以及電腦操作評測OSWorld-2.0，也各有其他模型領先。

因此，若重視長篇文件、企業知識工作及部分自動化任務，Argon值得納入評估；若主要需求是特定軟體工程或終端機任務，應依工作流程比較不同模型。

一般人該升級Gemini 4嗎？工程師與三大族群評估

日常問答、查資料、寫信的用戶不需要為Gemini 4 Argon特地升級；它的主要優勢在長時間、多步驟的複雜工作，較適合工程師及需要處理大量文件的專業人士。

Gemini 4 Argon的定位是協助使用者完成複雜工作，而不是單純讓每一次聊天都變得更快或更方便。是否需要付費，應先看自己使用AI的頻率、工作內容，以及現有方案是否已足夠。

日常用戶：不需要為了Argon特地升級

如果平常只是用Gemini查資料、整理行程、寫訊息或詢問生活問題，現有模型通常已能滿足需求。Argon的長輸出與複雜推理能力，未必能在這些日常情境帶來明顯差異。

建議：先用現有方案，不需要只為了Argon升級

上班族與專業工作者：大量文件需求者可評估

若工作經常需要比對多份文件、整理長篇報告、分析財務資料或處理法律研究，Argon的長上下文及多步驟推理能力可能更有幫助。不過，涉及法律、財務或其他重要決策時，仍須由專業人員核實輸出內容。

建議：先用實際工作文件測試，再決定是否訂閱

開發者與企業：適合評估API與自動化流程

對需要重構程式碼、分析大型專案、串接企業工具或建立AI代理的團隊而言，Argon的長輸出能力及API可提供更多應用空間。但API費用會隨使用量增加，仍須評估成本、權限及安全風險。

建議：先以小規模測試驗證成效，再逐步導入正式環境

最後，Google近期持續調整Gemini各訂閱方案的功能與模型可用性，台灣用戶是否能使用特定模型及進階工具，仍應以Google官方公告與帳戶顯示內容為準。