Gemini 4 Argon 发布，Google DeepMind 面向编码、企业知识工作和网络防御推出前沿模型
[AINews] Gemini 4 Argon: GDM’s answer to Astra/Fable, with 1M output
Google DeepMind 推出 Gemini 4 Argon，用于编码、企业知识工作和网络防御，当前仅通过 Fairwind Program 向政府用户和受信任的网络防御者开放。
原文汇总了 Argon 的开放范围、价格和多组评测结果，便于比较 Google DeepMind 与同级前沿模型。
GDM 上一次发布大于 Flash 的模型是在 2 月（3.1 Pro），在连续推出多个渐进式 3.x Flash 版本以及上个月GDM 管理层大洗牌之后，GDM 面临的最大问题是：他们何时能赶上那些在此期间已推出 Fable 和 Astra 级模型的同行。
好了，Argon 来了，基准测试成绩非常可观（在 19 个可信基准中的 13 个达到 SOTA）……但目前只能通过有限的网络安全预览版访问，不过官方承诺会“尽快”开放访问：
我们喜欢实验性的 Long Decode Continuation，它将输出 token 提高到 1M，成为行业首例。
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Gemini 4 Argon：Google 重返前沿
发布：Google DeepMind 推出了 Gemini 4 Argon，面向编码、企业知识工作和网络防御（@GoogleDeepMind，@sundarpichai）。
可用性：访问权限首先开放给 Fairwind Program 中的政府用户和受信任的网络防御者。Google 表示，将在向开发者、企业和消费者开放访问前完善防护栏（@Google，@demishassabis）。
输出限制：Google 称其输出上限为行业领先的 1M token，高于此前的 64K（@GoogleAI，@TheRundownAI）。
测量说明：Vals 列出的最大输出为 262K。Artificial Analysis 通过 Long Decode Continuation 达到了 1M 输出 token；这是一个新的 API 功能，可暂停长响应，并在多次调用之间继续生成（@ValsAI，@ArtificialAnlys）。
定价：标准定价为每 1M 输入/输出 token $4/$20。50% 的入门折扣将价格降至 $2/$10，尚未公布结束日期。缓存输入可享受 95% 折扣（@_philschmid，@ArtificialAnlys）。
Google 声称的结果：在与 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5 对比的 19 个已发布基准中，Argon 在 13 个基准上排名第一。在 DeepSWE 上，它得分 77.9%，而 Opus 5.5 为 74.2%，Astra 为 74.1%（@TheRundownAI）。
内部部署：Google 报告称，Argon agent 释放了超过 300 TiB 的数据中心内存，并正在将超过 800K 行 C/C++ 内核代码迁移到 Rust（@kimmonismus）。
视频解码器：Agent 用安全的 Rust 替换了 32K 行 SIMD 代码，使现有 Rust 移植版本在输出完全相同的情况下快了 2.7 倍。
研究用途：该团队表示，基于 Argon 构建的内部 agent 循环帮助完成了 CK 猜想（@mirrokni）。
Artificial Analysis 评估：Argon 在 Intelligence Index 上得分 53，与 GPT-6 Astra（53）持平，并略高于 GPT-6.1 Sol（52）（@ArtificialAnlys）。
每项任务成本：按折扣价计算，它每项任务成本为 $1.99，而 Astra 为 $3.26；标准定价会将这一成本提高到 $3.98。
Token 使用量：节省来自价格，而不是效率。Argon 每项任务平均输出 62K token，而 Astra 为 27K。
代理式工作：它在 AutomationBench-AA 上以 77.5% 排名 #1，在 Terminal Bench 4 上得分 57%，落后于 Sonnet 5.5、Opus 5.5 和 Astra。
幻觉：它在 AA-Omniscience 上的比率为 15%，相比之下 Astra 为 51%。权衡是准确率更低：50%，而 Astra 为 63%（@aipulseda1ly）。
Vals 评估：Argon 在 Vals Index 上以 68.9% 排名 #1，平均每项任务 $15.68（@ValsAI，@ValsAI）。
Arena 及其他评测：Argon 在 Text Arena 中以 1525 排名 #1，在 Code Arena WebDev 中以 1679 排名 #8（@arena）。
Agent Arena：在初步的 3K 会话中，它总体排名 #8，并在可控性方面排名 #1（@arena）。
PostTrainBench：它得分 45.3%，高于 Gemini 3.1 Pro 的 21.99%（@karinanguyen）。
质疑：一些观察者对公布的数据提出了质疑。
法律基准：Argon 报告称在 Harvey 的法律基准上得分 19.6%，落后于 Muse Spark 1.2 列出的 25.42%（@BlackHC）。
其他批评：评论者提出了可能存在偏好数据 benchmaxxing 的问题，并对包括 DeepSWE 在内的一些数字表示反对（@teortaxesTex，@teortaxesTex）。
GPT-6.1 Sol 与 OpenAI 的 DevDay Agent Stack
独立评测：GPT-6.1 Sol 是 MathArena 上新的 #1（@j_dekoninck）。
Code Arena：它在 WebDev 上以 1759 排名 #3，在相同 $2/$10 定价下比 GPT-6 Sol 高 70 分（@arena）。
每项任务成本：Artificial Analysis 测得在最大努力模式下每项任务 $0.72，而 Astra 为 $3.26，GPT-6 Sol 为 $1.04（@ArtificialAnlys）。
节省来源：Sol 使用更少轮次，并且缓存读取价格更低（@ArtificialAnlys）。
Luna 漏洞修复：OpenAI 修复了一个图像编码漏洞，使 GPT-6 Luna 的 Intelligence Index 增加 1 分。
超高速推理：OpenAI 表示最高可达 300 tok/s。SemiAnalysis 报告称它在 NVIDIA GPU 上以低批量大小运行，而不是在 Cerebras 上运行（@kimmonismus）。
上手报告：生成速度约快 8 倍，但端到端代理任务仅快 2–4 倍，因为工具延迟占主导（@sayashk）。
计算机使用：这里的提升最大，因为 UI 操作能在毫秒内响应。
成本：测试者在约 2 小时内耗尽了每周限额。
产品层：DevDay 推出了 dots（拥有自己云端计算机的持久化代理）、Decisions API 和计算机使用功能（@latentspacepod）。
Sites：ChatGPT Sites 现在可以托管 MCP 服务器，并将其转为可安装插件（@mxstbr）。
使用限制：用户报告称获得了价值约 $2,500 的一次性额度。其他人则抱怨使用限制被削减了（@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：该模型先对整篇文档编码一次，然后对分块向量进行池化。训练时从一个上下文压缩模型中蒸馏相关性，而不是使用单一的黄金分块标签（@denisyarats）。
结果：它在 ConTEB 上创下新的最先进水平。在 turbopuffer 的私有 context-bench 上，它在 answer recall@10 上比 voyage-context-4 高出 14.4 分，同时使用 1 KB int8 向量，而后者为 8 KB（@turbopuffer）。
Cohere Embed 5：该系列包含 Pro 和 Fast 两个变体，并处于共享的嵌入空间中，因此你可以用一个进行索引，用另一个进行检索（@cohere）。
Fast 档位：Cohere 表示，它比其他 fast-tier 模型至少高出 6 分，成本比 Pro 低三分之一。评估使用其新的 RCP-nDCG@10 指标（@cohere）。
Ideogram 4.5：该编辑模型面向无伪影的多轮编辑，并承诺开放权重（@ideogram_ai）。
视频基准：Artificial Analysis 推出了 AA-Video-T2V v2.0，以 1080p 进行评判，并有超过 68K 个人类投票（@ArtificialAnlys）。
领先者：Wan 3.0 以 $12/min 排名第 1。Seedance 2.5 以 $34.12/min 排名第 2，MiniMax H3 以 $4.80/min 在统计上与其持平。
Utopai X：这个基于 MiniMax H3 的后训练版本首次亮相即排名第 2（@ArtificialAnlys）。
开放和小型模型：
Ling-3.1-flash：一个 500B 模型，据称接近 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5（@kimmonismus）。它在 Mobile App Arena 的开放权重模型中排名第 2（@DesignArena）。
Praxis-1：Runway 发布了一个开放权重的世界-动作模型，并表示机器人策略性能会随着第三人称视频规模可预测地提升（@agermanidis）。
Solar Mini 4：Upstage 报告称其总参数为 35B / 激活参数为 3B。它在 Intelligence Index 上得分 24，价格为 $0.10/$0.40（@ArtificialAnlys）。
缓存惩罚：每个任务的成本仍约为 Luna 的 5 倍，因为其重复上下文只有 48% 命中缓存，而 Luna 为 99%（@ArtificialAnlys）。
Agent 研究、推理和系统
上下文语言模型（Meta）：CLM 将上下文视为可编辑文件，而不是只能追加的日志，其上下文管理策略在权重中学习，无需外部框架（@RulinShao）。
结果：在一项 24 小时多代码库智能体群任务中，它们在相同算力下得分高出 65%（@arankomatsuzaki，@natolambert）。
自适应推理计算：
TaH2：前瞻深度监督会教模型哪些困难 token 值得再进行一轮循环（@ZhihuFrontier）。
增益：其报告称，在匹配的测试时计算量下准确率提升 +3.4 个百分点，缩放斜率陡峭 53%。
服务：MiniSGL 集成会将不同循环深度的请求一起批处理。
AutoBenchmark (Meta)：该项目会自动创建基准。在构思阶段引入人类反馈，效果优于代理独自工作，而且难度会迁移到留出的求解器上（@jaseweston）。
Stratego：一篇 Nature 论文介绍了首个超人类水平的 Stratego AI，它基于 RL 和不完美信息下的测试时计算构建（@ssokota）。
Prefill/decode disaggregation：一项稳态分析认为，在相同批量大小和吞吐量下，解耦可将平均交互性提高约 1/(decode-time fraction)（@ekzhang1，@cHHillee）。
影响：它有助于 prefill 占比较高的工作负载，而不是受 decode 限制的低延迟服务。
编译器和硬件：
华为上的 DeepSeek：DeepSeek 发布了一个开源 Ascend 工具包，包含针对 Ascend 950 优化的 TileLang（@kimmonismus）。
AI 作为编译器：一个模型可将 Triton 直接转换为 PTX，并由验证器检查正确性、竞争和死锁。在 B200 上，FlashAttention 的加速比达到 1.37x（@Azaliamirh）。
Vera Rubin：Cognition 是通过 CoreWeave 使用 Vera Rubin 的首个客户，据称在相同 decode 速度下，其 token 吞吐量约为 GB200 的 4.8x（@cognition）。
DFlash draft 模型：用于 Ornith-1.5 的新 draft 模型可带来最高 2.54x 的无损加速（@ornith_）。
代理沙箱：Cloudflare 为代理重建了 Containers，p50 达到可交互状态的时间为 648 ms（快 6x），快照功能处于 beta 阶段（@mgamache）。
AutoRouter：Cloudflare 的模型路由器在内部测试中显示支出降低约 30%（@ashleypeacock）。
安全、安全性与评估完整性
推理提取：OpenAI 将一起隐藏推理提取活动的核心部分归因于与 Moonshot AI 有关联的个人（@kimmonismus）。
规模：OpenAI 在两天内记录到来自 4,000 多名用户的 16,000 次尝试，相关活动涉及 15,000 多名用户。
外部研究人员：直到本周，他们的攻击在 Astra 上仍然有效。补丁很难在各产品版本和第三方托管方之间传播（@JSchaeff3r，@jonasgeiping）。
批评：Nathan Lambert 认为该漏洞是 API 提供商的责任（@natolambert）。
蒸馏防御：未纳入后续 RL 的防御评估会带来虚假的安全感。RL 会让简单攻击变得有效（@shidan_javaheri）。
嵌入式评估：Apollo Research 发布了原则，面向获得类似员工权限访问前沿实验室的外部评估者（@ApolloResearch）。
网络安全评测：在 CyberGym-E2E-AA 上，一些前沿模型在超过 85% 的任务中被安全机制拦截（@ArtificialAnlys）。
成本：GPT-6 Luna 或 MiMo-V2.6-Pro 可在一个 1M 行代码库中执行约 100 次漏洞搜寻，成本约为 $20。
来源与透明度：
SynthID Bio：用于 AI 生成蛋白质的水印技术发表在 Nature 上，并开源了工具（@demishassabis）。
AI 检测器规避：Opus 5.5 和 Astra 可以重写文档超过 50% 的内容，而不会被 Pangram 标记（@ValsAI）。
智能体报告：一篇新的预印本询问，关于智能体工作的 LLM 撰写报告实际上有多透明（@jennyihuang）。
行业与政策
Factory vs Cognition：Factory 解除了顾问 Chris Degnan 的职务，称他在参加其董事会会议时向 Cognition 透露信息（@matanSF）。
聘任：Cognition 当天宣布 Degnan 出任其 CRO（@cognition）。
否认：Cognition 的 CEO 表示没有分享任何 Factory 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 PAC 承诺的第二笔 $25M 捐款（@teddyschleifer）。
后续问题：Alex Bores 问道，这是否也涵盖不披露捐赠者的反监管团体（@AlexBores）。
OpenAI 财务：NYT 报道称，OpenAI 的年化收入接近 $70B，并正洽谈以 $1.4T 估值融资 $30B，其 IPO 已推迟到明年（@srimuppidi）。
融资：为硬件工程构建 AI 工具的 Flow，以 $750M 估值完成 $50M B 轮融资（@parisingh）。
热门推文（按互动量）
Google：Argon 输出上限为 1M — 36.5K
Cognition CEO 驳斥 Factory 的指控 — 3.8K
Ideogram 4.5 支持精确的多轮编辑 — 3.2K
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1. GLM-5.3 网络风险与本地推理支持
GLM-5.3 与高级网络能力的扩散 \ Anthropic（活跃度：785）：Anthropic 报告称，Zhipu/Z.ai 的开放权重 GLM-5.3 在自主网络能力方面跨过了一个显著门槛：
50/410在 ExploitBench 上实现端到端 V8 漏洞利用，接近 Claude Mythos Preview 的56/410，并且在 Anthropic 内部二进制漏洞利用任务中的4%项上实现完整控制流劫持，而此前模型几乎为零。Anthropic 将风险描述为 能力 + 可获取性：GLM-5.3 可被广泛下载、成本相对低廉，且拒答调优较弱；据称简单越狱的成功率为64–100%，而“abliteration”会在几乎没有测得能力退化的情况下将拒答率降至低个位数。 热门评论大多反感 Anthropic 的表述，认为这篇文章读起来像是在试图压制一个更便宜/开放、接近 Anthropic 前沿水平的中国模型。一位评论者强调了正当的防御性用途，称 GLM-5.3 是他们用于安全测试和改进自有软件的唯一实用工具。评论者强调 GLM-5.3 是一种低成本、限制较少的模型，被认为接近前沿能力；其中一位用户将其描述为可用于“对我自己的软件进行安全测试和改进”，而不是本质上具有恶意。提出的技术担忧是，Anthropic 等提供商施加的限制，可能会限制防御性网络安全工作流，而这些工作流需要模型愿意分析潜在敏感的漏洞利用或漏洞模式。
一位评论者提到，此前的 GLM-5.2 模型曾帮助缓解一次 Hugging Face 攻击，并将其与据称拒绝提供协助的 Claude 进行对比。其实质观点是，拒绝策略可能会降低模型在事件响应或漏洞修复场景中的实用性，而更宽松的模型在防御性安全任务中可能具有操作价值。
timkhronos 添加 GLM-5.3-Flash (GLM5-Next) 支持 · Pull Request #27773 · ggml-org/llama.cpp（活跃度：348）：已合并
ggml-org/llama.cpp#27773为llama.cpp添加了 GLM-5.3-Flash / GLM5-Next 支持，使 320B 混合文本+视觉模型能够进行本地推理。该实现添加了 GLM 特定的 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 KDA 层、DeepSeek 风格的 MoE/mHC 辅助组件、仅 MLA 注意力，以及 DSV4 风格的 SwigLU 钳制；验证报告显示，随机模型 logits 在 prefill/ubatching/decode 阶段与 Transformers 匹配，视觉嵌入一致性约为1e-5，同时一些对精度敏感的张量未被量化。 评论者担心，llama.cpp模型支持正在落后于新实验性架构的发布节奏，其中一人指出，实际瓶颈似乎是维护者可用性。还提出了一个技术兼容性问题：据称现有 Unsloth 量化使用glm5next，而主线期望glm5-next，因此当前主线可能无法加载这些量化模型。评论者指出，Unsloth 量化 PR 与主线
llama.cppPR 之间存在兼容性问题：一个将架构/模型类型标识为glm5next，而另一个使用glm5-next，这意味着主线llama.cpp可能无法在不进行转换或修复元数据的情况下加载现有的 Unsloth GLM-5.3-Flash 量化模型。有人担心，
llama.cpp支持正在落后于新模型发布的节奏，尤其是越来越多的新模型使用实验性架构，需要专门的加载器/运行时变更，才能开展推理和优化工作。一位评论者将 GLM-5.3-Flash 支持描述为在模型发布后大约还需要“再一个月”，而进展在很大程度上取决于少数维护者。
来源：Latent Space · latent.space