[AINews] Gemini 4 Argon: GDM’s answer to Astra/Fable, with 1M output

[AINews] Gemini 4 Argon：GDM 对 Astra/Fable 的回应，输出达 100 万

AINews：工作日精选

... 但除非你是“Fairwind 计划中的政府用户和可信网络防御者”，否则目前还无法体验

2026 年 10 月 1 日

GDM 上次发布比 Flash 更大的模型是在 2 月（3.1 Pro），在相继推出多个 3.x Flash 版本以及上个月 GDM 管理层大调整后，GDM 最大的疑问是：他们何时才能追上那些已陆续推出 Fable 和 Astra 系列模型的同行。

现在，Argon 已经到来，其基准测试表现非常出色（在 19 个可信基准测试中达到 13 个 SOTA）……但目前仅限于有限的网络安全预览版访问，尽管承诺“尽快开放”：

Google DeepMind

@GoogleDeepMind

推出 Gemini 4 Argon——我们的新一代前沿模型。它专为编程、企业知识工作和网络安全防御的复杂工作流程而设计——今天通过我们的 Fairwind 计划向一组受信任的测试者推出。

2026 年 9 月 30 日 下午 8:03

·

342 万次观看

1180 条回复

2810 次转发

26400 次点赞

我们喜欢实验性的 Long Decode Continuation 功能，作为行业首次实现，可将输出令牌提升至 100 万。

2026 年 9 月 29 日至 9 月 30 日的 AI 新闻。我们检查了 12 个 subreddit、544 个 Twitter 帐号，未发现更多 Discord 内容。AINews 网站可搜索所有过往文章。提醒一下，AINews 现在是 Latent Space 的一个部分。您可以选择是否接收电子邮件通知！

AI Twitter 总结

Gemini 4 Argon：谷歌重返前沿

• 发布：谷歌 DeepMind 推出 Gemini 4 Argon，用于编程、企业知识工作和网络防御（@GoogleDeepMind，@sundarpichai）。可用性：访问权限首先面向 Fairwind 计划中的政府用户和可信网络防御者。谷歌表示在向开发者、企业和消费者开放访问前，将完善安全防护措施（@Google，@demishassabis）。输出限制：谷歌称输出限制达到行业领先的 100 万令牌，较之前的 64K 有所提升（@GoogleAI，@TheRundownAI）。测量说明：Vals 列出最大输出为 262K。Artificial Analysis 通过 Long Decode Continuation 实现 100 万输出令牌，这是新 API 功能，可暂停长响应并在跨调用时恢复（@ValsAI，@ArtificialAnlys）。定价：标准定价为每 100 万输入/输出令牌 4 美元/20 美元。50% 的初始折扣将其降至 2 美元/10 美元，未公布折扣结束日期。缓存输入可享受 95% 的折扣（@philschmid，@ArtificialAnlys）。

• 谷歌声称的成果：Argon 在 19 个已发布基准测试中，有 13 个超越了 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5。在 DeepSWE 上，得分 77.9%，而 Opus 5.5 得分 74.2%，Astra 得分 74.1%（@TheRundownAI）。内部部署：谷歌报告称，Argon 代理释放了超过 300 TiB 的数据中心内存，并正在将超过 800,000 行 C/C++ 内核代码迁移到 Rust（@kimmonismus）。视频解码器：代理用安全的 Rust 替换了 32,000 行 SIMD 代码，使现有的 Rust 移植速度提高了 2.7 倍，输出结果保持一致。研究用途：团队表示，基于 Argon 的内部代理循环帮助完成了 CK 猜想（@mirrokni）。

• 人工分析评估：Argon在智能指数中得分为53，与GPT-6 Astra（53）持平，略高于GPT-6.1 Sol（52）（@ArtificialAnlys）。每任务成本：在折扣定价下，每任务成本为1.99美元，低于Astra的3.26美元；标准定价将提高至3.98美元。Token使用：节省来自价格而非效率。Argon每任务平均输出62K个token，而Astra为27K。智能体工作：在AutomationBench-AA中排名第一，得分为77.5%，在Terminal Bench 4中得分为57%，落后于Sonnet 5.5、Opus 5.5和Astra。幻觉：其在AA-Omniscience中的15%幻觉率，低于Astra的51%。权衡是准确性较低：50%对Astra的63%（@aipulseda1ly）。

• Vals评估：Argon在Vals指数中排名第一，得分为68.9%，平均每任务成本为15.68美元（@ValsAI，@ValsAI）。编码：它完美构建了30个Vibe Code Bench应用，而Opus 5构建了25个，Astra构建了24个（@ValsAI）。终端和安全：Terminal-Bench 4.0从19.0%提升至57.6%。在CyberBench概念验证任务中得分为70%，在IOI 2024–2026中得分为100%（@ValsAI）。效率：在Vals指数任务中，其使用的输出token数量约为Sonnet 5.5的四分之一（@ValsAI）。

• Arena和其他评估：Argon在Text Arena中排名第一，得分为1525，在Code Arena WebDev中排名第八，得分为1679（@arena）。智能体Arena：总体排名第八，在可操控性方面初步3K会话中排名第一（@arena）。PostTrainBench：得分为45.3%，高于Gemini 3.1 Pro的21.99%（@karinanguyen）。

• 怀疑论：一些观察者质疑公布的数字。法律基准：Argon在Harvey法律基准中报告的19.6%落后于Muse Spark 1.2列出的25.42%（@BlackHC）。其他批评：评论者提出了可能的偏好数据基准最大化问题，并对某些数据提出异议，包括DeepSWE（@teortaxesTex，@teortaxesTex）。

GPT-6.1 Sol和OpenAI的DevDay智能体堆栈

• 独立评估：GPT-6.1 Sol是MathArena的新冠军（@j_dekoninck）。代码Arena：在WebDev中排名第三，得分为1759，比GPT-6 Sol在相同$2/$10定价下高出70分（@arena）。每任务成本：人工分析显示最大努力下每任务成本为0.72美元，而Astra为3.26美元，GPT-6 Sol为1.04美元（@ArtificialAnlys）。节省来源：Sol使用更少的轮次且缓存读取价格更低（@ArtificialAnlys）。Luna修复：OpenAI修复了图像编码错误，为GPT-6 Luna增加了1个智能指数点。

• 超快速推理：OpenAI声称达到300 tok/s。SemiAnalysis报告其在NVIDIA GPU上以低批量大小运行，而非Cerebras（@kimmonismus）。实测报告：生成速度约为8倍提升，但端到端智能体任务仅加快2-4倍，因为工具延迟占主导（@sayashk）。计算机使用：此处收益最大，因为UI操作响应时间以毫秒为单位。成本：测试者在约2小时内耗尽了每周限额。

• 产品层：DevDay引入了dots（带有自己云计算机的持久智能体）、Decisions API和计算机使用功能（@latentspacepod）。网站：ChatGPT网站现在可以托管MCP服务器并将其转换为可安装插件（@mxstbr）。使用限制：用户报告一次性信用额度约为2500美元。其他人抱怨使用限制被削减（@kimmonismus，@kimmonismus）。

其他发布：嵌入、图像/视频和开放模型

• Perplexity 上下文嵌入：pplx-embed-v2-context-9b-preview 已在 Hugging Face 上开放（@perplexity_ai）。方法：该模型一次性对整个文档进行编码，随后对块向量进行池化处理。训练过程通过上下文压缩模型提炼相关性，而非使用单个黄金块标签（@denisyarats）。结果：它在 ConTEB 上创造了新的最先进水平。在 turbopuffer 的私有上下文基准测试中，使用 1 KB int8 向量时，其在答案召回率@10 上比 voyage-context-4 高出 14.4 分，对比后者使用的 8 KB 向量（@turbopuffer）。

• Cohere Embed 5：该系列模型在共享的嵌入空间中提供专业版和快速版，因此可以使用一种版本进行索引，另一种版本进行检索（@cohere）。快速版：Cohere 表示，其成本仅为专业版的三分之一时，性能至少比其他快速版模型高出 6 分。评估使用其新推出的 RCP-nDCG@10 指标（@cohere）。

• Ideogram 4.5：该编辑模型专注于无瑕疵的多轮编辑，承诺开放权重（@ideogram_ai）。编辑保真度：在连续十次编辑后，94–99% 的未触碰内容保持不变（@fal）。排名：在 Image Edit Arena 中，它以 1351 分位列第 18 名（@arena）。

• 视频基准：Artificial Analysis 发布了 AA-Video-T2V v2.0，以 1080p 分辨率进行评估，获得超过 68,000 个人类投票（@ArtificialAnlys）。领先者：Wan 3.0 以每分钟 12 美元位列第一。Seedance 2.5 以每分钟 34.12 美元位列第二，MiniMax H3 与之在每分钟 4.80 美元的统计上并列第三。Utopai X：MiniMax H3 的后训练版本 Utopai X 在本次发布中位列第二（@ArtificialAnlys）。

• 开源与小型模型：Ling-3.1-flash：一个 500B 参数模型，其性能接近 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5（@kimmonismus）。在 Mobile App Arena 中，它在开源权重模型中排名第二（@DesignArena）。Praxis-1：Runway 发布了一个开源权重的世界动作模型，并表示其机器人策略性能与第三人称视频的规模呈可预测增长（@agermanidis）。Solar Mini 4：Upstage 报告总参数 35B / 活动参数 3B。在 Intelligence Index 上，其得分为 24，成本为 0.10/0.40 美元（@ArtificialAnlys）。缓存惩罚：由于其重复上下文命中缓存的比例仅为 48%，而 Luna 为 99%，因此每项任务的成本仍约为 Luna 的 5 倍（@ArtificialAnlys）。

代理研究、推理与系统

• 上下文语言模型（Meta）：CLMs 将上下文视为可编辑文件而非仅追加日志，上下文管理策略在权重中学习，无需外部工具（@RulinShao）。结果：在 24 小时多仓库代理集群任务中，其性能比相同计算资源下高出 65%（@arankomatsuzaki, @natolambert）。

• 自适应推理计算：TaH2：前瞻性深度监督教会模型哪些困难标记值得再次循环（@ZhihuFrontier）。收益：其报告在匹配测试时计算下准确率提高 3.4 个百分点，并且扩展斜率陡峭 53%。服务：MiniSGL 集成将不同循环深度的请求批量处理。AutoBenchmark（Meta）：该项目自动化创建基准。构思阶段的人类反馈优于独立代理，难度可转移到保留求解器（@jaseweston）。Stratego：《自然》期刊发表首个超人类 Stratego AI，基于强化学习和测试时计算，在不完全信息下运行（@ssokota）。

• 预填充/解码分离：稳态分析表明，在相同批量大小和吞吐量下，分离可使平均交互性提高约 1/(解码时间占比)（@ekzhang1, @cHHillee）。影响：它有助于预填充密集型工作负载，而非解码受限的低延迟服务。

• 编译器与硬件：DeepSeek与华为合作：DeepSeek发布了针对昇腾950优化的开源昇腾工具包TileLang（@kimmonismus）。AI作为编译器：一种模型可将Triton直接转换为PTX，验证器负责检查正确性、竞态条件和死锁。在B200上，FlashAttention的加速效果达到1.37倍（@Azaliamirh）。Vera Rubin：Cognition通过CoreWeave成为Vera Rubin的第一个客户，其解码速度与GB200相同的情况下，每秒处理的token数量达到4.8倍（@cognition）。DFlash草案：Ornith-1.5的新草案模型实现高达2.54倍的无损加速（@ornith_）。

• 代理沙箱：Cloudflare重建了用于代理的容器，交互响应时间中位数为648毫秒（比之前快6倍），快照功能已进入测试阶段（@mgamache）。AutoRouter：Cloudflare的模型路由系统在内部测试中显示成本降低约30%（@ashleypeacock）。

安全、安全性和评估完整性

• 推理提取：OpenAI将一次隐藏推理提取行动的核心部分归因于与Moonshot AI有关联的个人（@kimmonismus）。规模：OpenAI记录到两天内超过4000名用户尝试了16000次，相关活动涉及超过15000名用户。外部研究人员：他们的攻击直到本周仍在Astra上有效。补丁在不同产品版本和第三方主机间传播困难（@JSchaeff3r，@jonasgeiping）。批评：Nathan Lambert认为漏洞责任应归于API提供商（@natolambert）。

• 蒸馏防御：未经过后期强化学习（RL）评估的防御措施会带来虚假的安全感。RL使简单的攻击变得有效（@shidan_javaheri）。

• 嵌入式评估：Apollo Research发布了面向可获得前沿实验室员工级访问权限的外部评估者的原则（@ApolloResearch）。

• 网络安全评估：在CyberGym-E2E-AA上，一些前沿模型在超过85%的任务中被安全阻止（@ArtificialAnlys）。成本：GPT-6 Luna或MiMo-V2.6-Pro可在约20美元的费用下，对百万行代码库执行约100次漏洞搜索。

• 可追溯性与透明度：SynthID Bio：Nature发表了AI生成蛋白质的水印技术，配套工具已开源（@demishassabis）。AI检测规避：Opus 5.5和Astra可重写超过50%的文档内容而不触发Pangram标志（@ValsAI）。代理报告：一篇新预印本探讨了LLM撰写的代理工作报告实际透明度如何（@jennyihuang）。

行业与政策

• 工厂与Cognition：工厂解雇了顾问Chris Degnan，指控其在参加董事会会议期间向Cognition泄露信息（@matanSF）。招聘：同一天Cognition宣布聘请Degnan担任首席运营官（@cognition）。否认：Cognition首席执行官表示没有分享任何工厂信息，并称Degnan已于周一辞去顾问职务（@ScottWu46）。

• 政治支出：Greg Brockman取消了向Leading the Future超级政治行动委员会承诺的第二笔2500万美元捐款（@teddyschleifer）。后续问题：Alex Bores询问这是否也涵盖不公开捐赠者信息的反监管组织（@AlexBores）。

• OpenAI财务：《纽约时报》报道OpenAI年度化收入接近700亿美元，正在商讨以14000亿美元估值融资300亿美元，其IPO计划推迟到明年（@srimuppidi）。

• 融资：Flow（一家为硬件工程构建AI工具的公司）完成7.5亿美元B轮融资（@parisingh）。

高互动推文

• 推出Gemini 4 Argon；通过Fairwind向可信测试者开放——44.6K

• Google：Argon输出限制为100万——36.5K

• 工厂因Cognition行为终止顾问 — 6.4K

• 人工分析：Argon在53项指标上与Astra持平 — 4.5K

• Cognition CEO反驳工厂指控 — 3.8K

• Argon代理释放300 TiB内存并推动Rust迁移 — 3.7K

• Ideogram 4.5实现精确多轮编辑 — 3.2K

• 竞技场：Argon在文本竞技场排名第一 — 3.0K

AI Reddit回顾

/r/LocalLlama + /r/localLLM回顾

1. GLM-5.3网络风险与本地推理支持

• GLM-5.3与先进网络能力的扩散 \ Anthropic（活跃度：785）：Anthropic报告称，智谱/Z.ai开源的GLM-5.3在自主网络能力方面达到重要阈值：在ExploitBench基准测试中实现50/410端到端V8漏洞利用，接近Claude Mythos Preview的56/410表现，同时在Anthropic内部二进制利用任务的4%场景中实现完整控制流劫持，而此前模型在这些任务中的表现接近于零。Anthropic将该风险描述为"能力+可及性"的组合：GLM-5.3可广泛下载，成本相对低廉，且拒绝调优较弱，据称简单越狱手段成功率可达64-100%，"彻底消除"（abliteration）技术可将拒绝率降至个位数，且仅造成轻微能力下降。多数顶级评论对Anthropic的表述持敌对态度，认为该帖子试图压制接近Anthropic前沿水平的更便宜/开源中国模型。有评论者强调该模型的合法防御用途，称GLM-5.3是他们进行安全测试和改进自身软件的唯一实用工具。评论者普遍认为GLM-5.3是一款低成本、限制较少且被认为接近前沿能力的模型，有用户明确表示其用途是"用于自身软件的安全测试和改进"而非固有恶意。技术层面的担忧在于，像Anthropic这样的供应商实施的限制可能会影响需要模型分析潜在敏感漏洞模式的防御性网络安全工作流程。有评论者提及此前GLM-5.2模型曾帮助缓解Hugging Face攻击，与Claude据称拒绝协助形成对比。核心观点在于：拒绝策略可能降低事件响应或漏洞修复场景的实用性，而更宽松的模型在防御性安全任务中可能具有操作价值。

• 通过 timkhronos 的 Pull Request #27773 · ggml-org/llama.cpp（活动：348）新增对 GLM-5.3-Flash（GLM5-Next）的支持：合并 ggml-org/llama.cpp#27773 为 llama.cpp 新增了对 GLM-5.3-Flash / GLM5-Next 的支持，使本地推理可应用于 320B 参数的混合文本+视觉模型。该实现新增了 GLM 特有的 DSA 索引/池化、混合索引内存以及新的 glm5v 视觉预处理/塔路径，同时复用 Kimi-K3 的 KDA 层、DeepSeek 风格的 MoE/mHC 辅助模块、仅 MLA 注意力机制以及 DSV4 风格的 SwigLU 截断；验证报告显示，在预填充/超批处理/解码过程中，随机模型的 logits 与 Transformers 库的匹配度达到 1e-5 级别，部分对精度敏感的张量未进行量化。评论者担忧 llama.cpp 的模型支持进度落后于新型实验架构的发布速度，有评论指出当前瓶颈似乎在于维护者资源的可用性。还提出了一个技术兼容性问题：现有 Unsloth 量化方案据称使用了 glm5next，而主线版本期望的是 glm5-next，因此当前主线版本可能无法加载这些量化模型。评论者指出 Unsloth 量化方案与主线 llama.cpp 的 PR 存在兼容性问题：一方将架构/模型类型标识为 glm5next，另一方使用的是 glm5-next，这意味着主线版本的 llama.cpp 可能需要转换或修复元数据才能加载现有的 Unsloth GLM-5.3-Flash 量化模型。有评论者担忧 llama.cpp 的支持进度落后于新型模型的发布节奏，特别是随着新模型越来越多地采用需要定制加载器/运行时修改的实验架构，推理和优化工作难以及时跟进。有评论者将 GLM-5.3-Flash 支持的开发周期描述为“模型发布后大约需要再花一个月”，进展高度依赖于少数维护者的投入。

使用 7 天免费试用继续阅读

订阅 Latent.Space 以继续阅读本文并获得 7 天免费访问完整文章归档的权限。

开始试用

已经是付费订阅者？

上一篇