Gemini API release notes● 精選AI 評分92
Gemini 4 Argon 正式 GA，主攻複雜編碼與 agent 任務
Google 的 Gemini 4 Argon（gemini-4-argon）已正式開放 GA，官方稱其為面向複雜編碼、agentic、數學與科學任務的最強模型。本次發布說明只給出上線狀態，API 變更、定價與遷移指引需另見 What's new in Gemini 4 Argon，未在此列出具體價格或額度細節。
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X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分90
Gemini 4 Argon 面向全球開放
Gemini 4 Argon 已面向全球開放。Google DeepMind 稱該模型具備前沿能力，覆蓋程式設計、企業工作流與網路防禦，定位是端到端解決最複雜的問題。公告未給出價格、上下文長度與基準資料等細節。
Hacker News front pageAI 評分66
ThinkingCap 版 Gemma-4-26B-A4B 思考量平均減少 38.9%
BottleCap AI 發布 ThinkingCap 系列第五個模型，把 Google gemma-4-26B-A4B-it 的平均思考 token 減少 38.9%，十二項基準準確率平均只降 0.15pp。單項降幅最高為 LongBench v2 的 69.1%，AA-LCR 降 59.3%；迴圈輸出率從 3.64% 降到 0.76%；IFBench 反而提升 1.83pp，AA-LCR 準確率下降 4.00pp 是主要代價。取樣設定和 vLLM 服務棧不變，可直接替換；
The Verge AI● 精選AI 評分89
Google 發布 Gemini 4 Argon，稱多項基準超越競品
Google 正式發布 Gemini 4 Argon 模型，稱其在程式設計、網路安全、科學、金融與法律等多項基準上超過 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5。Google 表示 Argon 提供前沿推理能力、在複雜工作流中表現更好，同時減少含糊其辭、重複與套話。這是 Google 在數月缺席前沿模型競爭後推出的新模型，官方稱已在內部投入使用，完整報導見 The Verge。
量子位● 精選AI 評分95
Gemini 4 Argon 發布：程式設計與長任務增強，API 限時半價
Google Gemini 4 Argon 正式面向全球開發者、企業及付費訂閱使用者陸續開放，主打程式設計、專業知識工作與長流程任務執行，API 首發價每百萬輸入 token 2 美元、輸出 10 美元，為原價五折，12 月 1 日起恢復至 4 美元與 20 美元。
量子位● 精選AI 評分92
Google 發布 Gemini 4 Argon，多榜單登頂但僅限安全團隊
Google 於 10 月 1 日突然發布 Gemini 4 Argon，在 DeepSWE v1.1 上以 77.9% 超過 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra，Vals Index 以 68.90% 登頂，Text Arena 以 1525 分居首。優惠期單題成本約低四成，每百萬輸入 Token 2 美元、輸出 Token 10 美元，支援百萬 Token 輸出。目前僅開放給經篩選的網路安全團隊，通過 Fairwind 計劃使用，其他訂閱使用者需等待。
Latent Space● 精選AI 評分90
Gemini 4 Argon 正式上線，API 價格 11 月底翻倍
Gemini 4 Argon 今日全球 GA，覆蓋付費 Gemini API、Gemini 應用 AI Pro/Ultra、搜尋 AI Mode 與 Antigravity Ultra，並進入 Cursor、Devin、GitHub Copilot。入門 API 價為每百萬輸入/輸出 token 2/10 美元，快取輸入打 95% 折扣，11 月 30 日後翻倍至 4/20 美元。
Latent Space● 精選AI 評分92
Gemini 4 Argon 發布：輸出上限 1M token，限網路安全預覽
Google DeepMind 發布 Gemini 4 Argon，主打程式設計、企業知識工作與網路防禦，在 19 項基準中 13 項達到 SOTA，並首次實現最高 1M token 輸出（Long Decode Continuation 跨呼叫續寫）。目前僅面向政府使用者與 Fairwind 計劃中的可信網路安全人員開放，開發者、企業與消費者訪問時間未定。標準定價為每百萬輸入/輸出 token 4/20 美元，五折優惠後 2/10 美元，快取輸入再降 95%。
Google DeepMind blog● 精選AI 評分95
Gemini 4 Argon 發布：API 定價 2 美元/百萬輸入 token
Google 發布前沿模型 Gemini 4 Argon，開發者與企業可通過 AI Studio 和 Gemini 平台 API 呼叫，Google AI Ultra 訂閱者可在 Antigravity 使用，Ultra 與 Pro 訂閱者可在 Gemini 應用和搜尋 AI Mode 使用。入門價每百萬輸入 token 2 美元、輸出 10 美元，快取輸入減免 95%，官方稱其在衡量金融、程式設計、法律、稅務的 Vals Index 上排名第一。
X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分80
@GoogleDeepMind: At 740M parameters, it’s competitive across benchmarks – even outperforming some specialist models …
Google DeepMind 推出 EmbeddingGemma 2 嵌入模型，740M 引數在多項基準上具備競爭力，甚至超過部分引數量兩倍以上的專用模型。模型以 Apache 2.0 許可發布，權重已上線 Hugging Face 與 Kaggle。開發者可用它為應用加入多模態檢索，例如用語音備忘錄定位影片片段，也可與 Gemma 4 搭配實現端側私有 RAG。
Google AI blog● 精選AI 評分95
Google 發布 Gemini 4 Argon，輸入每百萬 token 2 美元
Gemini 4 Argon 今日全球上線：開發者與企業可通過 AI Studio 和 Gemini 平台 API 呼叫，Google AI Ultra 訂閱者可在 Antigravity 使用，Ultra 與 Pro 訂閱者可在 Gemini 應用及搜尋 AI Mode 使用。首發價每百萬輸入 token 2 美元、輸出 10 美元，快取輸入減免 95%；官方稱其在覆蓋金融、程式設計、法律、稅務的 Vals Index 上排名第一。
Ars Technica AI● 精選AI 評分91
Gemini 4 Argon 向付費使用者推送，低檔訂閱受限
Google 的 Gemini 4 Argon 今日開始在 Gemini 應用和 Antigravity 中向付費使用者推送，低檔訂閱方案無法獲得完整存取權限。模型能力與上月公布的基準一致，官方稱其擅長高階推理與 agentic coding，並配有拒絕惡意指令的訓練和自動失準監控。Google 同時給出內部用例：Argon 發現 YouTube 評論系統的冗餘 emoji 渲染，消除後伺服器負載下降 45%；
X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分68
@GoogleDeepMind: Four Gemini 4 Argon agents beat Minecraft from scratch in 27 hours.
Google DeepMind 宣布，四個 Gemini 4 Argon 智慧體從零開始，在 27 小時內通關 Minecraft，全程沒有任何人類幫助。它們在沙盒環境中僅使用程式碼和文字操作，一共編寫了 2783 個程式，通過聊天分配各自的任務、共享筆記，並一起除錯出現的錯誤。
llama.cpp releasesAI 評分36
llama.cpp b11772 修復 Gemma 4 FFN 啟用
llama.cpp 發布 b11772 建置，修復 mtmd 中 Gemma 4 的 FFN 啟用（#30882）。該版本同步提供 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 和 openEuler 的預編譯包，覆蓋 Apple Silicon、CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 等平台與後端，其中部分條目標註為 DISABLED。
Google AI blog● 精選AI 評分85
Google 發布 Gemini 4 Argon 等 9 月 AI 更新
Google 在 9 月發布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon，具備先進推理能力與 100 萬 token 輸出上限，目前通過 Fairwind Program 向受信任的網路安全防禦方分階段開放。
Hacker News front page● 精選AI 評分78
Google 發布 EmbeddingGemma 2，統一五種模態嵌入
Google 發布 EmbeddingGemma 2，一個把文字、程式碼、影像、影片和音訊對映到同一嵌入空間的多模態嵌入模型。它採用 740M 引數與模組化編碼器，面向端側場景最佳化；藉助 Matryoshka 表示學習支援 768 到 128 維的靈活維度，上下文視窗 8K，是純文字版 EmbeddingGemma 的 4 倍，並以 Apache 2.0 許可開放商用。
Google DeepMind blog● 精選AI 評分92
Gemini 4 Argon 開始廣泛推送，安全報告同步公開
Google DeepMind 宣布 Gemini 4 Argon 開始廣泛推送，同時擴大 Fairwind 計劃的受信任網路防禦者範圍，併發布完整的安全與安保報告。該模型在 12 項端到端模擬網路攻擊場景中全部通過，上一代僅通過 5 項；對抗測試中的違規請求減少近一倍。防護分三層：輸入篩查、讀取模型內部神經訊號的啟用探針，以及多步推理中的持續監控，必要時可中斷 agent；生物越獄紅隊僅能解鎖不到 1% 的生物子任務。
Hacker News front page● 精選AI 評分85
Google 發布 EmbeddingGemma 2，740M 引數開源端側多模態嵌入模型
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，一個 Apache 2.0 許可、740M 引數的開源端側多模態嵌入模型，基於 Gemma 4 架構，把文字、程式碼、影像、音訊與影片對映到同一嵌入空間。它按需模組化：純文字最低 270M 引數，另有 170M 視覺與 300M 音訊編碼器；MRL 支援把 768 維向量截斷到 128 維，本地儲存最多省 6 倍。
X @GoogleDeepMindAI 評分52
Gemini 4 Argon 看影片教會 Apollo 人形機器人投沙包
Google DeepMind 演示：Gemini 4 Argon 僅觀看一段影片，就教會 Apptronik 的 Apollo 人形機器人玩 cornhole 投沙包。該模型自行解析出投擲的物理規律、編寫了對應的模擬環境，並用它訓練 Apollo，使其連續 7 次投中。
X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分60
@GoogleDeepMind: To advance more research with Gemini 4 Argon, we’re offering 10,000 scientists access to our highes…
Google DeepMind 宣布，為推進基於 Gemini 4 Argon 的更多研究，將向 10,000 名科學家免費開放 Google Antigravity 的最高使用額度，為期 6 個月。公告給出了名額數量與免費時長，並附上了解詳情的連結，但未說明申請條件、資格範圍與額度上限等細節。
X @GoogleDeepMindAI 評分35
@GoogleDeepMind: Gemini 4 Argon is already unlocking new scientific breakthroughs in quantum computing, nuclear fusi…
Google DeepMind 表示，Gemini 4 Argon 已在量子計算、核聚變、蛋白質設計等領域帶來新的科學突破。官方未披露具體成果、合作機構或模型的使用範圍，目前僅有這一對外表態。
llama.cpp releasesAI 評分45
llama.cpp b11559：OpenCL 後端為 Gemma-4 E2B/E4B 開啟 GPU 解碼
llama.cpp 建置 b11559 為 Gemma-4 啟用 E4B 的 GPU 解碼，並把該支援擴充套件到 E2B，OpenCL 後端不再只覆蓋部分型號。該版本還允許 Gemma-4 使用 DK512，最佳化 DK64 GQA8 與 DK128 GQA4 解碼，並改進 flash attention。
Hacker News front page● 精選AI 評分90
Gemini 4 Argon 發布：機器人物理推理 ERQA 得 87%
Gemini 4 Argon 發布，官方稱其在物理理解、程式碼生成與視覺語義推理上有跨越式提升，在考察 3D 物理空間問題理解的 Embodied Reasoning（ERQA）基準上用純推理拿到 87%，超過所有其他前沿模型。它被定位為通用物理推理模型，覆蓋機器人控制、Real2Sim、物理理解與研究自改進四個方向，官方給出了各方向的代表性提示詞。
Google DeepMind blog● 精選AI 評分90
Gemini 4 Argon 發布：機器人物理推理 ERQA 得 87%
Gemini 4 Argon 發布，官方稱其在物理理解、程式碼生成與視覺語義推理上有跨越式提升，在考察 3D 物理空間問題理解的 Embodied Reasoning（ERQA）基準上用純推理拿到 87%，超過所有其他前沿模型。它被定位為通用物理推理模型，覆蓋機器人控制、Real2Sim、物理理解與研究自改進四個方向，官方給出了各方向的代表性提示詞。
Google Developers blog● 精選AI 評分80
Gemini 4 Argon 通宵 11 小時最佳化 20 萬行 Python 庫，會話開銷降約 40%
Google 讓 Gemini 4 Argon 在 Antigravity 的 /goal 模式下無人值守跑了 11 小時，對約 20.5 萬行、近 800 個原始檔的 google/adk-python 倉庫做跨檔案效能最佳化，最終把長會話的記憶體 session 準備時間縮短約 40%，冷啟動包匯入加快 21%。該 PR 跨 32 個檔案提出 6 項最佳化，經人工評審後僅 2 項合入，4 項被拒。
機器之心● 精選AI 評分95
Google Gemini 4 Argon 上線，API 價格限時五折
Google DeepMind 正式上線 Gemini 4 Argon，API 定價輸入 2 美元、輸出 10 美元每百萬 tokens，五折優惠持續到 11 月 30 日，之後恢復為 4 美元與 20 美元，上下文快取另有 95% 折扣。
Google DeepMind blog● 精選AI 評分85
Google 發布 740M 引數開源多模態嵌入模型 EmbeddingGemma 2
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，一個 740M 引數、Apache 2.0 許可的開源多模態嵌入模型，可把文字、程式碼、影像、音訊、影片對映到同一嵌入空間。它基於 Gemma 4 架構，可拆分出 270M 純文字、170M 視覺與 300M 音訊編碼器，並用 MRL 把輸出向量從 768 維截斷到 128 維，本地向量庫儲存最多省 6 倍。
Google Developers blog● 精選AI 評分78
EmbeddingGemma 2 發布：740M 開源多模態嵌入模型
EmbeddingGemma 2 是一個 740M 引數的開源權重多模態模型，把文字、影像、影片與音訊對映到統一向量空間，面向隱私優先的端側檢索。開發者可用 MediaPipe Tasks 跨平台整合，或通過 LiteRT 在 CPU、GPU、NPU 上做細粒度效能最佳化。模型支援邊輸入邊搜的媒體檢索、影片關鍵幀定位與零樣本意圖路由等超低延遲本地場景。
Google Developers blog● 精選AI 評分71
EmbeddingGemma 2 開源多模態嵌入模型，768 維統一空間
EmbeddingGemma 2 是一個緊湊的開源多模態嵌入模型，把文字、程式碼、影像、影片和音訊對映到統一的 768 維向量空間。開發者可通過 sentence-transformers 庫選擇性載入模組化模態編碼器，引數量在 270M 到 740M 之間，以最佳化記憶體佔用。模型還採用 Matryoshka 表示學習，支援將維度動態截斷至 128 維，在保持較高檢索效能的同時顯著降低向量資料庫的儲存需求。
llama.cpp releasesAI 評分41
llama.cpp b11537 修復 Gemma 4 embedding 並改進建置邏輯
llama.cpp 發布 b11537，重點是修復 Gemma 4 的 embedding 相關問題、改進輸入 embedding 的建置邏輯。該版本在 graph 中重排了 embeddings 使用的 get_rows，修好 raw embeddings 路徑，在 Gemma 4 的 embedding 路徑中避免 ple cast，併為 LoRA 留下 TODO。