Gemini 4 Argon 在知识工作和编程方面表现出色——用它来构建也超级有趣！我们让它做了一个巫师棋游戏，看到 Argon 的物理理解和 3D 建模能力真是太酷了，让我怀念起 Amiga 上的 Battlechess——美好时光！ Argon 今天开始向 @GeminiApp 和搜索中的 Google Ultra 和 Pro 订阅用户推送，并向 @antigravity 的 Ultra 订阅用户推送！更多信息和完整可用性见博客：https://t.co/7d3791mRNH
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Google 宣布新前沿模型 Gemini 4 Argon 正在 Gemini 应用中逐步上线，用于处理更复杂的想法。官方表示该模型与 Gemini 应用的最新更新一起，帮助用户用好每一次提示词。
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Google 发布 Gemini 4 Argon，即日起面向开发者与企业开放 Gemini API 和 Gemini 平台的付费档，Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 中使用，Ultra 和 Pro 订阅者可在 Gemini 应用和 Search 中使用。
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Google 员工用 Gemini 4 Argon 构建的一些出色用例 🧵 它对编码和多步工具使用有了更强的掌握——从 Google Antigravity 中的原始 Pixel CAD 文件开始，Argon 通过 Blender MCP 制作了这个爆炸视图动画、灯光、镜头编排和音频。 它运行了 1,000 轮迭代循环，以检查自己的渲染结果并在此过程中完善代码。
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Google AI 宣布 Gemini 4 Argon 已在全球范围上线，定位为面向编码、金融、法律、网络安全和科学等复杂真实任务的前沿模型。官方同时给出在 Google 各产品中使用 Argon 的入口链接。
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Google AI 表示正在探索用 Gemini 4 Argon 加速 Google 内部研究，其中一项测试是用人类完成趣味任务（如投沙包）的视频自动生成训练仿真，而不再完全依赖人工编程。研究团队展示了人形机器人学习这些视频、运行仿真并掌握投沙包任务的过程。
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Google AI Studio 现已向所有拥有个人 Google 账号的用户开放，覆盖美国等部分市场，面向 18 岁以上用户，无需开发者账号。用户可以用它 vibe code 自定义 Android 应用，并通过 Google Play 将个人应用发布到自己的设备上，这些应用保持私密、安全，不进入公开商店目录。Google 表示，若想把应用分享给他人，可升级为专业开发者账号并有机会上架 Play Store；面向亲友小范围分享个人应用的功能将在未来几个月内推出。
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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。
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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。
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Google 在 Gemini 4 Argon 推送的同时，把智能体开发平台 Antigravity 集成进 macOS 版 Gemini 应用，右上角新增 Antigravity 按钮可直接进入完整功能。该集成以 Gemini 4 Argon 升级的编码能力为由，新模型在 Gemini 应用中需 AI Pro 及以上订阅，Antigravity 访问则需 AI Ultra。macOS 版 Gemini 应用同时更新了 Chat 与 Task 切换器，Task 为 Gemini Spark 的新名称，Skills 改用 @ 提及方式调用，Connected Apps 更名为 Connectors。
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Google Play 将新增“Your personal library”板块，让用户在自己设备上启动并跨设备恢复通过 Google AI Studio 生成的 vibe-coded Android 应用，即日起在美国等部分市场上线。这些应用保持私密、与公开商店目录分离，未来还可私下分享给指定用户，并支持升级为专业开发者账号。
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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。
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前 Google 云业务、SpaceX Starlink 员工 Rama Afullo 创立的 Satlyt 完成 800 万美元种子轮，由 Non Sibi Ventures 领投，为卫星提供在轨运行 AI 模型的软件。其软件将于周四随 SpaceX 火箭发射，与 Google 空间数据中心项目 Project Suncatcher 的首个原型同乘。此前 Satlyt 已在 Momentus 航天器上部署 Google DeepMind 的 Gemma 模型，将星上软件错误传输体积缩减逾 60%。
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哲学家 Henry Shevlin 于去年 5 月加入 Google DeepMind，职称为“Philosopher”，并将 80% 的时间投入该公司，同时仍在剑桥大学 Leverhulme 未来智能研究中心任职。他认为 AI 发展速度太快，学术界反应迟缓，与 LLM 的日常接触是形成良好直觉的必要条件。他还指出，抑制模型自我归因心理状态会连带降低其对动物福利的关注，因此不宜只改动模型的单一维度。
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Googlebook 的 Linux Terminal 目前定位为 AI 智能体的入口，而非运行 Linux 应用，其 Linux 应用支持相比 Chromebook 出现退步。Google 表示正在开发将 Linux GUI 应用集成到应用启动器的支持，但未给出时间表。后续路线图还包括 USB passthrough、ADB over USB、虚拟机动态内存与存储扩展、GPU/NPU 硬件加速以及 VM 持久化。
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Google 在 Gemini 4 Argon 发布时做了一次无人值守实验，让模型在 11 小时内优化开源框架 google/adk-python，该仓库约 20.5 万行代码、近 800 个源文件和近 1.7 万个单元测试。模型提出 6 项优化，经人工评审后 2 项合入主干，长会话的内存会话准备时间减少约 40%，冷启动导入提速 21%。文章公开了所用提示词、.agents/skills 规则文件和被拒的 4 项改动原因，并说明如何在自有代码库复现这一夜间工作流。
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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。
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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。
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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。
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Google DeepMind 公布 Gemini 4 Argon 的安全与防护方案，并开始向更广泛用户开放该模型，同时扩大 Fairwind Program 的可信网络安全防御者范围。在网络安全测试中，Argon 解决了全部 12 个端到端模拟网络攻击场景，上一代为 5 个；在对抗测试集上违规请求减少近一半。防护采用输入筛查、激活探针内部监测和持续监控三层实时机制，在 Gray Swan 的间接提示注入基准上把 15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。
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