Gemini 4 Argon
8654°
Google | 1,048,576 令牌上下文 | $2.00/M 输入, $10.00/M 输出。Gemini 4 Argon 是 Google 的旗舰推理模型，专为复杂的软件工程、深度数学和科学问题解决以及自主多步骤代理设计。Google 训练它以保持长多步骤任务的上下文，并将混合文本、表格、图表和图像的长文档转化为单一有据输出。它在金融、法律、编码和税务工作中领先 Vals 指数，支持单次响应中长达 1M 输出令牌的长解码。
本模型的指南
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船长笔记
2026-10-13 的笔记
Gemini 4 Argon 是谷歌的旗舰推理模型，专为复杂的软件工程、数学、科学和自主多步骤代理设计。其突出特点是拥有 100 万令牌的上下文窗口，且可以写入该窗口，单次响应最多生成 100 万输出令牌。如果你的工作涉及较难的编码、金融、法律或科学分析，这正是谷歌为此打造的模型。
以……著称
- 在金融、法律、编码和税务基准测试中领先 Vals 指数
- 单次响应最多生成 100 万输出令牌——适合生成大型代码库或报告
- 处理混合文档：文本、表格、图表和图像在单一有据输出中
- 在长时间、多步骤代理任务中保持上下文
- 接受文本、图像、音频和视频作为输入
注意
- 仅限 API 使用；无公开权重，无本地部署选项
- 输出费用为每百万令牌 10 美元——长时间生成费用迅速累积
- 此价格档位适合复杂推理任务；日常聊天则过于昂贵
推荐尝试的提示词
审计复杂代码库
这是一个 Python 代码库。请审查其架构是否存在可扩展性问题，识别身份验证流程中的任何安全漏洞，并提出具体的重构建议及代码示例。请按严重性优先排序发现的问题，并解释每条建议背后的理由。
分析混合财务文档
我附上了一份包含叙述文本、资产负债表、脚注和图表的 200 页年度报告。请提取公司披露的主要财务风险，核对现金流量表与利润表中的数字，并标记叙述与数字之间的任何不一致之处。
规划多步骤研究代理
设计一个自主代理，每天监控三个监管数据库，提取与金融科技支付公司相关的新规章，将其与我提供的内部政策文件交叉核对，并起草合规差距报告。请概述工具调用、决策逻辑及各步骤的故障处理。
与……比较
- Gemma 4 31B开源权重模型262,144 令牌上下文 · $0.20/M 输入，$0.40/M 输出
- Gemma 4 26B A4B开源权重模型262,144 令牌上下文 · $0.09/M 输入，$0.30/M 输出
- gemma 4 31B it turbo开源权重模型262,144 令牌上下文 · $0.09/M 输入，$0.34/M 输出
- Gemini 3.8 Flash仅限API模型1,048,576 令牌上下文 · $0.83/M 输入，$4.12/M 输出
来自 google 的更多文本模型
常见问题
- 我可以本地运行 Gemini 4 Argon 吗？
- 不可以。谷歌尚未发布该模型的公开权重，仅通过 API 提供。
- Gemini 4 Argon 的费用是多少，上下文窗口有多大？
- 输入费用为每百万令牌 2.00 美元，输出费用为每百万令牌 10.00 美元，上下文窗口为 1,048,576 令牌——单次响应最多生成 100 万令牌。
- Gemini 4 Argon 与其他 Gemini 模型有何不同？
- Argon 是谷歌的旗舰推理模型，定位高于轻量级 Gemini 变体；专门针对复杂软件工程、深度科学和数学问题解决及长时间自主代理任务训练，而非日常聊天或快速查询。
船长评语100 万令牌的输出上限和 Vals 指数领先地位，使其成为代理编码和文档密集型专业工作的严肃选择——前提是你能承受输出费用。
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
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Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #49 Hottest Text / LLM model · #49 Hottest Text / LLM text model
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Gemini 4 Argon 热度趋势
自13 Oct 2026以来的热度分数
热度评分
8,654°
本周
n/a
尚未发布/跟踪
本月
n/a
尚未发布/跟踪
过去一年
n/a
尚未发布/跟踪
7,000°
起点
评分范围是 0° 到 9,999°。低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整。7,000° 是有实际数据的起点：一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里，后续的度数都是基于它的测量。起点本身不反映模型质量，只有起点以上的度数才区分不同模型。
+1,342°
OpenRouter 令牌
该模型在过去30天内通过OpenRouter处理了296,861,137,133个令牌，包含提示和回答。每10,000,000个令牌计为一次下载，共计29,686次；最后一天的令牌计入采用率。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
+312°
采用率
每天大约 14,559 次下载，基于两次来源读取间的测量，不是用历史平均估算。下载速度权重是下载项的四分之一，这样能反映新热度，但不会让一天的峰值超过多年累计。
显示详细分解
本站上的每个数字都可以查证。这个模型的热度评分是 8,654°，这里一步步展示了它是如何组成的，每一步都有累计总分：起点、每个来源增加的度数、模型类型的加成以及权重年龄的扣减。颜色对应上方图表的区间。最后的词汇表解释了所有术语。
- 1从起点开始。为什么是 7,000° 而不是零：评分范围是 0° 到 9,999°，低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整且不会超过有数据的模型。7,000° 是有实际数据的起点。一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里；后续的度数都是测量值，起点以上有十个十倍下载阶梯，每阶梯增加 300°。起点对所有模型一样，不影响排名；区分模型的是起点以上的度数。7,000°累计总数
- 2加上下载量。总共29,686个下载等价量，来自OpenRouter 令牌。下载量增加十倍，热度增加相同的300°，所以大小很重要，但不会让分数失控。+1,342°8,342°累计总数
- 3增加采用率。现在大约每天14,559次下载，基于两次读数的差值，权重是四分之一。+312°8,654°累计总数
- =热度得分。这个模型在本站所有榜单上的排名。没有其他因素会调整它。8,654°
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
这个模型的受欢迎程度相对于整个目录的变化：它在每个时间段内下载量、点赞和使用量的增长，和同一时间段内典型模型的增长相比，以及当时的热度分数。高于典型增长表示上升，低于则表示下降。过去的数据是从今天的总数、模型的第一天和测量的下载速度（如果有两次测量）推算出来的；如果模型在某个时间段开始时不存在，则显示为 n/a。
Gemini 4 Argon 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153