Google 在 Gemini API 付费层、Google AI Studio 及 Gemini App 等工具中向开发者开放新旗舰模型 Gemini 4 Argon，调用名为 gemini-4-argon。该模型采用输入输出合计 100 万 token 的共享预算，与 9 月 30 日发布时所说的 100 万输出上限不同，长提示词会挤占回复空间。11 月 30 日前定价为每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元，之后涨至 4 美元和 20 美元，缓存输入在优惠期内减免 95%。Google 称其在 Vals Index 排名第一，ERQA 得分 87%，并已在 Antigravity 中提供给编码智能体使用。
#模型发布#Google#Agent
Google 将 Gemini 4 Argon 前沿模型开放给 Gemini 应用 Pro 和 Ultra 订阅用户，此前该模型先提供给经过审核的网络安全防御者。Argon 让应用回答更直接、减少含糊，并新增任务模式，用户在主聊天窗口一键切换后，Gemini 可在用户离开电脑时继续执行任务，已连接应用超过 40 个，可完成 Instacart 下单或 OpenTable 订座。Google 称 Argon 在编码上有重大改进，其在 DeepSWE v1.1 上得分 77.9%，高于 Claude Opus 5.5 的 74.2%。开发者可通过 Gemini API 付费层使用 Argon，输入每百万 token 2 美元、输出 10 美元，优惠价持续到 11 月 30 日，之后翻倍至 4 美元和 20 美元。
#产品更新#Google#Agent
Meta 周一发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，面向个人与职业智能体任务，由 Muse Spark 模型驱动，在 Muse 个人智能体基础上扩展到法律、金融、健康等职场领域。两款模型引入 Active Memory 和 Active Focus，前者可跨对话或任务记住关键信息，后者在首次方法失败时尝试替代方案。Meta 称这是其首批与 Anthropic、OpenAI、Google 竞争的前沿模型，也是把个人超级智能带给客户的下一步。
#产品更新#Agent#OpenAI
Meta 本周发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款新模型，CEO 扎克伯格对《金融时报》称其已达到 AI 前沿水平。Meta 自测基准显示，这两款模型在编码和记忆等关键领域超过 OpenAI 的 GPT-6 与 Anthropic 的 Claude Fable 5.1，Artificial Analysis 称其相较 Meta 此前模型有实质性的智能跃升，Vals 则发现 Wonder 在网络安全任务上排名第一。新模型将用于驱动 Muse 助手的后续升级，Meta 计划通过订阅变现，能力更强的版本定价为每月 20 美元或 100 美元。
#行业动态#OpenAI#Anthropic
Google 发布 Gemini 4 Argon，并称已在内部用于软件工程、网络安全与研究。据其博客，Gemini 4 被用于优化 Python 代码库、发现并修补安全漏洞，还让开源 Gemma 模型的任务速度提升三倍，并参与机器人研究，帮助人形设备理解现实物理环境。Google 表示 Gemini 4 通过了白宫新模型自愿审查流程中的安全框架检查。
#行业动态#编码#推理
Gemini 4 Argon 开始向 Gemini 应用、Google Antigravity 等产品推送，Google 称其在复杂工作流中具备前沿推理与更好表现，回答更直接、更少重复，并更可靠地遵循风格指令。macOS 版 Gemini 应用支持在聊天与编码之间切换，可直接使用 Antigravity 的智能体编码界面；Antigravity 桌面端、CLI 以及 AI Studio、Android Studio（Canary）中使用该模型需 AI Ultra。Gemini API 上 Argon 在 2026 年 11 月 30 日前为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，之后涨至 4 美元和 20 美元。
#产品更新#Google#Agent
谷歌 Gemini 4 Argon 面向全球开发者和企业开放，可通过 AI Studio、Gemini 平台 API 使用，并支持 Google Antigravity 及 Gemini 应用和搜索 AI 模式的 Ultra、Pro 订阅用户。该模型支持最高 1,048,576 个 token 的长解码输出，输入、思考与输出共用同一个 100 万 token 上下文窗口，限时入门定价为输入每百万 Tokens 2 美元、输出 10 美元、缓存输入 0.1 美元，2026 年 11 月 30 日促销结束后调整为 4 美元、20 美元和 0.2 美元。谷歌称其在编码、金融、法律、网络安全、科学等复杂任务上表现优于其他前沿模型，目前在 Vals Index 中排名第一，有害请求违规率相比前代 Gemini 模型降低近一半。
#模型发布#Google#推理
Google 发布 Gemini 4 Argon，一款面向机器人的通用物理推理模型，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，超过其他前沿模型。官方给出覆盖机器人控制、Real2Sim、物理理解与自我改进四类场景的代表性提示词，例如用 MuJoCo 数字孪生练习 Spot 踩垃圾桶踏板、从手绘草图生成 mujoco_warp 场景，以及在仿真中合成 4500+ 回合数据把真机成功率从 56% 提升到 75%、完成时间从 35s 降到 24s。开发者即日起可在 Google 开发者平台使用该模型。
#模型发布#具身智能#多模态
Google 面向开发者、企业和消费者全球上线旗舰模型 Gemini 4 Argon，定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入享 95% 折扣。Google 称使用 Argon 的软件工程师智能体代码提交量增加超过 35%，代码回滚减少近三分之一；在 Chromium 项目中，Argon 帮助 Chrome 团队在 4000 万行代码库中于几周内完成原本需数月的跨数百文件架构重构。安全方面，Google 称 Argon 在 Gray Swan 间接提示注入基准上的攻击成功率为 0.7%，并将向 1 万名研究者免费提供 Antigravity 最高使用档位六个月。
#模型发布#Google#多模态
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，向开发者、企业和消费者开放，在 Vals Index 上排名第一，覆盖编码、金融、法律和网络安全等领域。该模型通过 Gemini API 提供 1M 统一输入输出 token 上限，并公布多项实测结果，包括 Antigravity 中智能体代码提交量提升超 35%、回滚减少近三分之一，以及将 Gemma 4 E2B 在 A100 上通过 vLLM 实现 2.85 倍端到端推理加速。安全方面，Argon 在 Gray Swan 间接提示注入基准上将 15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%，并推出面向 1 万名科学家的 Antigravity 最高使用档位 6 个月免费计划。
#模型发布#Google#多模态
Google DeepMind 发布面向机器人的 Gemini 4 Argon，官方称其在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，超过其他前沿模型。该模型覆盖机器人控制、Real2Sim、物理理解与研究自改进四类场景，示例包括用 MuJoCo 数字孪生练习踩垃圾桶踏板、从手绘草图生成 mujoco_warp 场景，以及通过仿真合成 4500+ 域随机化 episode 将真机成功率从 56% 提升到 75%、完成时间从 35s 降至 24s。开发者即日起可在 Google 开发者平台使用 Gemini 4 Argon。
#模型发布#具身智能#多模态
Google 发布最新前沿模型 Gemini 4 Argon，向开发者、企业、科学家和消费者开放，并在 Vals Index 上排名第一。官方称其在 Antigravity 中让智能体代码提交量提升超过 35%、代码回滚减少近三分之一，并将 xTB 分子结构预测提速最高 2.3 倍。模型通过 Gemini API 提供 100 万统一输入输出 token 上限，采用介绍期定价，11 月 30 日后为每 100 万输入 token 4 美元、输出 token 20 美元。
#模型发布#Google#多模态
Google 宣布开发者即日起可用 Gemini 4 Argon 构建应用，该前沿模型面向真实软件工程、企业知识工作和网络安全防御等复杂工作流。它针对需要深度推理与结构精度的长周期任务设计，包括代码迁移和前沿研究，官方同时给出 Gemini API 开发者指南、Google Antigravity 与 Android Studio 的使用入口。
#产品更新#Agent#编码
Gemini 4 Argon 已在 Gemini 应用中上线，主打前沿推理和复杂任务性能提升，回答更直接、少重复、少套话，长任务中会更频繁地同步进度。编码能力也有明显改进，Google Antigravity 的智能体编码界面已直接进入 Gemini macOS 应用，主聊天窗口新增 chat 到 tasks 的切换开关，任务模式下 Gemini 可在用户离开电脑时继续工作。Gemini 目前接入超过 40 个应用，包括 Instacart、OpenTable、Adobe 和 Shopify。
#产品更新#Agent#编码
LiquidAI 发布 LFM2.5-24B-A2B，基于 LFM2-24B-A2B 架构，激活参数 2B，上下文窗口从 32K 扩至 131K tokens，词表从 65K 扩至 128K，并改为只输出思维链的推理模型。预训练规模从约 17T 扩至约 33T tokens，后训练经 SFT、教师专精、两阶段多领域在线策略蒸馏和智能体强化学习五步，在 OpenClaw、Hermes Agent、Pi、OpenCode 等框架内训练。在 16 项基准中，它在 AutomationBench、BFCLv4、ToolSandbox、LiveClaw、τ³-Bench Banking 等 8 项工具与智能体基准中的 5 项领先或持平，三项指令遵循基准全部领先，但 GPQA Diamond、HLE、SWE-Bench Verified 等知识密集与编码基准仍落后于更大模型。模型已在 Hugging Face 开源权重，支持 llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang、ONNX，在 M5 Max 上解码 184 tokens/s，单张 B300 高并发下输出超 21K tokens/s。
#模型发布#端侧#推理
Google 正式发布 Gemini 4 Argon，称其在编码、网络安全、科学、金融和法律等基准上超过 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5，并减少冗余与套话。该模型以每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元的价格上线，约为竞品五分之一，11 月底价格翻倍后仍低于前沿对手。Google 已在内部用它查找并修补安全漏洞、将 YouTube 评论区算力减半，并为 Wing 的无人机物理模拟器调试。
#模型发布#Google#推理
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 仅激活 2B，是 LFM2.5 家族中最大也是最后一款模型，基础版与后训练版均已在 Hugging Face 和 Playground 开放权重。该模型在八项智能体与工具调用基准中的五项领先或持平 Qwen3.6-35B-A3B，AutomationBench 得分为 27.69 对 8.72，LiveClaw 为 48.09 对 38.19。它采用显式思维链的纯推理模式，上下文窗口从 32,768 扩展到 131,072 tokens，词表从 65K 扩至 128K，预训练数据从 17T 扩至 33T tokens，在 Apple M5 Max 上解码 184 tokens/s，单张 NVIDIA B300 GPU 高并发下输出超过 21K tokens/s。
#模型发布#端侧#推理
META 🔥: An upcoming “Watermelon” model from Meta has been teased! Vibes check - would that mean that training has been finalised? Soon? 👀 https://t.co/DlU0IqcKRE
#产品更新#Agent#编码
We’re excited to introduce the Muse Wonder series with Muse Wonder and Muse Wonder Full, our most capable models yet. Both are frontier models, built to deliver state-of-the-art performance for personal and professional agentic tasks. Muse Wonder is available today via the Meta Model API and Muse Code. Muse Wonder Full is available today for Muse Code subscribers. Muse Wonder will also soon power experiences in our personal agent product, Muse, rolling out first to subscribers.
#模型发布#评测/基准#Agent
#模型发布#Agent#编码