Dan Shipper 称 Gemini 4 已发布，他与 every 团队六人用一周时间在编码、写作、设计和知识工作上做了实测，结果好于预期。他认为 Gemini 4 是出色的写作搭档，擅长梳理结构与打磨比喻，但在重构既有代码库和自检上表现不佳：在 Senior Engineer 基准的重构任务中运行 4 小时 47 分钟仅得 21%，而 GPT-6 Astra、Fable 5.1、Sonnet 5.5 和 Opus 5.5 为 81% 至 85%；Kieran 的 38 次基准运行中有 17 次代码审查步骤仅相隔 30 毫秒就开合。他还指出 Google 的桌面智能体应用 Antigravity 落后 Claude Code 和 Codex 约半年到一年，缺少云环境、SSH、内置浏览器和智能权限检查，建议通过 Cursor 或 API 使用该模型。
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Gemini 4 Argon 今日在全球范围上线 Gemini API，并向 Gemini App 的 Pro 和 Ultra 用户以及 Antigravity 的 Ultra 订阅用户开放。该模型过去一个月在 Google 内部由超过 10 万人试用，此前两周已通过 fairwind 计划向网络安全防御人员和早期客户开放。作者提到其写作能力、知识储备和编码持久性，以及模型需要更多工作时可输出 1M token 的新特性。
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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。
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 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 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。
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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。
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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。
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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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牛津大学研究团队用囚禁离子构成的混合量子系统重现了 Aharonov-Bohm 效应：将磁通量编码进作为规范场的量子比特，使模拟粒子在环路上的量子隧穿完全停止。该成果发表于 Nature Physics，展示了量子比特与量子谐振子结合模拟格点规范理论的可行性。
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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。
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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。
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Meta 推出 Muse Wonder 和 Wonder Full 两款新模型，Wonder 属于 Fable/Astra 级别但价格更低，为 $4/$20 每百万 token，而 Fable 和 Astra 为 $10/$50。Wonder 可通过 Meta API 和 Muse Code 使用，并将很快驱动 Meta 个人智能体 Muse。作者实测后认为两款模型输出较慢、UI 效果差，暂不会在日常编码任务中再次使用。
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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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SpaceXSI 推出 The X Subscription，把 Grok 的 AI 对话（支持语音、图像、视频和 API）、Grok 的智能体 AI Bot、用于 AI 编码的 Cursor，以及 X Premium 的蓝标认证、创作者工具和减少广告等付费功能打包在一起。新订阅分 free、Plus（8 美元/月）、Premium（30 美元/月）、Super（100 美元/月）和 Ultra（200 美元/月）五档，AI 用量上限随档位提高，免费档仅提供有限的对话和智能体用量，访问最新 Grok 模型需 Premium 及以上。现有用户可在 X 的订阅设置中升级到新套餐，也可保留当前方案，升级入口将逐步开放。
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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。
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Modal 工程博客提出用离策略修正让 RL 采样器与训练器解耦，从而在混合精度、混合加速器上稳定训练。实验用 Miles 框架、SGLang 采样器和 Megatron-LM 训练器，在 B200 上以 BF16 训练 Qwen3.6-35B-A3B 做智能体编码任务，采样器分布在 B200、B300、H100、H200、A100 和 RTX PRO 6000 六类加速器上，分别使用 NVFP4、FP8 和 BF16 权重。加入掩码重要性采样、分数居中和 top-p 掩码回放后，混合采样器在 SWE-bench Pro V2 上与同构采样器持平，HARD-51 上 pass@4 稳定在约 65–75%，且多数训练阶段每次更新的采样成本低约 15%。
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Theory 第二届 AI in Practice Survey 调查 455 名资深技术构建者，43% 将安全与治理列为最重要痛点，较去年第六位升至第一，但仅 10% 认为安全工具当前最有价值。45% 团队跨模型路由查询，其中 23.7% 用自训练路由器、21.5% 用商用路由器；259 个用智能体写代码的团队中 62% 将沙箱托管在 Cloudflare，56% 用 BI 工具分析智能体表现，48% 用编码智能体读取生产日志。
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Meta 正在 Meta Model API 平台上线 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型。Muse Wonder 主打真实场景编码，面向长时间运行的任务，能规划工作、并行调用工具、把部分任务交给子智能体并从错误中恢复；Muse Wonder Full 是 Meta 能力最强的模型，以最大推理量运行，面向最难、耗时最长的工作，仅向 Muse Code 订阅用户开放，不在 API 上提供。
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Google 官方五天 AI Agents 课程发布第二份白皮书 Agent Tools & Interoperability，梳理 Agent 生态的完整协议栈：MCP 负责 Agent 连工具、A2A 负责 Agent 连 Agent、A2UI 负责 Agent 连界面、AP2/UCP 负责 Agent 连交易。白皮书称 MCP 把 N 个模型乘 M 个工具的集成复杂度从 O(N×M) 降到 O(N+M)，并给出重消费轻建造、公共未审核 MCP 不上生产、凭证不硬编码等实践规则；A2A 部分提出专家 agent 不能当工具调用，Agent Card 相当于机器可读简历，注册表相当于劳动力市场。
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