Gemini 4 Argon：谷歌应对竞品新动向，首创1M输出Token

GDM 上一次推出比 Flash 更大规格的大模型还是二月的 3.1 Pro。在经历了连续的 3.x Flash 小版本迭代，以及上月 GDM 高层大规模换血之后，GDM 最大的悬念在于：当竞争对手相继推出 Fable 和 Astra 级别模型时，他们何时能跟上步伐？

现在，Argon 来了，跑分相当漂亮（在 19 个可信基准测试中有 13 项达到 SOTA 水平）…… 但目前仅限网络安全领域小范围预览，官方承诺“尽快”开放：

Google DeepMind@GoogleDeepMindIntroducing Gemini 4 Argon – our new frontier model. It’s built for complex workflows across coding, enterprise knowledge work, and cybersecurity defense – rolling out today to a set of trusted testers through our Fairwind Program. 8:03 PM · Sep 30, 2026 · 3.42M Views

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我们比较看好那个实验性的 Long Decode Continuation，它是业内首创，将 输出 token 上限提升至 1M。

9/29/2026-9/30/2026 的 AI 新闻。我们巡查了 12 个 subreddit、544 个 Twitter 账号，未检查 Discord。在 AINews 网站 可以搜索过往所有期数。提醒一下，AINews 现已成为 Latent Space 的一个板块。你可以选择 订阅或退订 邮件推送频率！

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AI 推特回顾

Gemini 4 Argon：Google 重返前沿

• 发布：Google DeepMind 推出 Gemini 4 Argon，面向编程、企业知识工作和网络防御场景（@GoogleDeepMind、@sundarpichai）。

  • 开放范围：初期仅向 Fairwind Program 中的政府用户和可信网络安全防御者开放。Google 表示会先完善安全护栏，再逐步向开发者、企业和消费者开放（@Google、@demishassabis）。

  • 输出上限：Google 称其输出上限达 1M token，远超此前 64K，属行业领先水平（@GoogleAI、@TheRundownAI）。

    • 测量说明：Vals 列出的最大输出为 262K。Artificial Analysis 则借助 Long Decode Continuation 这一新的 API 功能实现了 1M 输出——该功能可暂停长响应，并在后续调用中继续生成（@ValsAI、@ArtificialAnlys）。

  • 定价：标准定价为每 1M 输入/输出 token 4/20 美元，目前有 50% 限时优惠，降至 2/10 美元，截止日期未公布。缓存输入享 95% 折扣（@_philschmid、@ArtificialAnlys）。

• Google 宣称的成绩：在公布的 19 项基准测试中，Argon 有 13 项击败 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5 排名第一。在 DeepSWE 上得分 77.9%，高于 Opus 5.5 的 74.2% 和 Astra 的 74.1%（@TheRundownAI）。

  • 内部应用：Google 称 Argon agent 已释放超过 300 TiB 数据中心内存，并正在将超过 80 万行 C/C++ 内核代码迁移到 Rust（@kimmonismus）。

    ## [AINews] Gemini 4 Argon: GDM 对 Astra/Fable 的回应，配备 1M 输出 - 视频解码器：Agents 用安全的 Rust 替换了 32K 行 SIMD 代码，使现有的 Rust 移植版本在输出相同的情况下速度提升了 2.7 倍。 - 研究用途：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 上得分为 53，与 GPT-6 Astra（53 分）持平，并略高于 GPT-6.1 Sol（52 分）（@ArtificialAnlys）。 - 单任务成本：按折扣价计算，Argon 单任务成本为 1.99 美元，而 Astra 为 3.26 美元；按标准价格计算，Argon 成本将升至 3.98 美元。 - Token 用量：成本优势源于价格而非效率。Argon 每任务平均使用 6.2 万输出 token，而 Astra 为 2.7 万。 - Agentic 工作：在 AutomationBench-AA 上以 77.5% 排名第一，在 Terminal Bench 4 上得分为 57%，落后于 Sonnet 5.5、Opus 5.5 和 Astra。 - 幻觉：在 AA-Omniscience 上，其幻觉率为 15%，而 Astra 为 51%。其代价是准确率较低：Argon 为 50%，而 Astra 为 63%（@aipulseda1ly）。 - Vals 评估：Argon 以 68.9% 位居 Vals Index 榜首，平均单任务成本为 15.68 美元（@ValsAI, @ValsAI）。 - 编码：它完美构建了 Vibe Code Bench 上的 30 个应用，而 Opus 5 为 25 个，Astra 为 24 个（@ValsAI）。 - 终端与安全：在 Terminal-Bench 4.0 上，成绩从 19.0% 提升至 57.6%。在 CyberBench 概念验证任务中得分为 70%，在 IOI 2024–2026 上得分为 100%（@ValsAI）。 - 效率：在 Vals Index 任务中，其输出 token 用量约为 Sonnet 5.5 的四分之一（@ValsAI）。 - Arena 及其他评估：Argon 在 Text Arena 中以 1525 分位居第一，在 Code Arena WebDev 中以 1679 分位列第八（@arena）。

    • Agent Arena：综合排名第 8，在 3K 次初步会话的可操控性指标上位列第 1（@arena）。

    • PostTrainBench：得分 45.3%，较 Gemini 3.1 Pro 的 21.99% 有明显提升（@karinanguyen）。

  • 质疑声音：部分观察者对公布的数字持怀疑态度。

    • 法律基准测试：Argon 在 Harvey 法律基准测试中报告的得分为 19.6%，低于 Muse Spark 1.2 列出的 25.42%（@BlackHC）。

    • 其他批评：评论者指出可能存在针对偏好数据的基准测试“刷分”行为，并对包括 DeepSWE 在内的部分数据提出异议（@teortaxesTex，@teortaxesTex）。

  GPT-6.1 Sol 与 OpenAI DevDay 代理栈

  • 独立评测：GPT-6.1 Sol 成为 MathArena 的新任第一（@j_dekoninck）。

    • Code Arena：在 WebDev 类别中以 1759 分排名第 3，比同价位（$2/$10）的 GPT-6 Sol 高出 70 分（@arena）。

    • 单任务成本：Artificial Analysis 测算，最大努力模式下单任务成本为 $0.72，而 Astra 为 $3.26，GPT-6 Sol 为 $1.04（@ArtificialAnlys）。

      • 节省来源：Sol 使用的轮次更少，且缓存读取价格更低（@ArtificialAnlys）。

    • Luna 缺陷修复：OpenAI 修复了一个图像编码 bug，使 GPT-6 Luna 的智力指数增加了 1 点。

  • 极速推理：OpenAI 宣称速度最高可达 300 tok/s。SemiAnalysis 报道其运行在 NVIDIA GPU 上，且处于低批处理大小状态，并非使用 Cerebras 硬件（@kimmonismus）。

    • 实测报告：生成速度约快 8 倍，但端到端 agent 任务只快 2–4 倍，瓶颈在工具延迟（@sayashk）。

      • Computer use：提升最大，因为 UI 操作只需毫秒级响应。

      • 成本：测试者约 2 小时就用光了每周限额。

  • 产品层：DevDay 推出了 dots（带独立云端电脑的持久化 agent）、Decisions API 和 computer use（@latentspacepod）。

    • Sites：ChatGPT Sites 现在可以托管 MCP server，并将其变成可安装的插件（@mxstbr）。

    • 用量额度：有用户获得了约 2500 美元的一次性额度，也有人抱怨用量限制被下调（@kimmonismus, @kimmonismus）。

  其他发布：Embedding、图像/视频与开源模型

  • Perplexity 上下文 embedding：pplx-embed-v2-context-9b-preview 已在 Hugging Face 开放（@perplexity_ai）。

    • 方法：模型对整个文档只编码一次，之后再对 chunk 向量做池化。训练时从上下文压缩模型蒸馏相关性，而非使用单一 gold-chunk 标签（@denisyarats）。

    • 结果：在 ConTEB 上刷新了 SOTA。在 turbopuffer 的私有 context-bench 上，answer recall@10 比 voyage-context-4 高出 14.4 分，且用 1 KB 的 int8 向量替代了 8 KB（@turbopuffer）。

  • Cohere Embed 5：该系列包含 Pro 和 Fast 两个变体，共享同一 embedding 空间，因此可以用一个建索引、用另一个做检索（@cohere）。

    • Fast 层级：Cohere 表示，在成本比 Pro 低三分之一的情况下，其性能至少领先其他 Fast 层级模型 6 分。评估基于其新提出的 RCP-nDCG@10 指标 (@cohere)。

    • Ideogram 4.5：该编辑模型专注于无伪影的多轮编辑，并承诺开放权重 (@ideogram_ai)。

      • 编辑保真度：在连续十次编辑中，未修改区域的内容保持 94%–99% 的一致度 (@fal)。

      • 排名：在 Image Edit Arena 中以 1351 分位列第 18 名 (@arena)。

    • 视频基准测试：Artificial Analysis 推出了 AA-Video-T2V v2.0，基于 1080p 分辨率及超过 68,000 次人工投票 (@ArtificialAnlys)。

      • 领先者：Wan 3.0 以 $12/分钟 位列第一；Seedance 2.5 以 $34.12/分钟 位列第二；MiniMax H3 以 $4.80/分钟 与其统计持平。

      • Utopai X：基于 MiniMax H3 的后训练版本 Utopai X 首发即排名第三 (@ArtificialAnlys)。

    • 开源与小模型：

      • Ling-3.1-flash：这款 500B 模型表现接近 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5 (@kimmonismus)。在 Mobile App Arena 的开源权重模型中排名第二 (@DesignArena)。

      • Praxis-1：Runway 发布了一款开源权重的世界动作模型，并指出机器人策略性能可随第三人称视频数据增加而可预测地提升 (@agermanidis)。

      • Solar Mini 4：Upstage 报告该模型总参数量为 35B，激活参数为 3B。其 Intelligence Index 得分为 24，价格为 $0.10/$0.40 (@ArtificialAnlys)。

    • 缓存惩罚：其任务成本仍约为 Luna 的 5 倍，因为其重复上下文的缓存命中率仅为 48%，而 Luna 高达 99%（@ArtificialAnlys）。

智能体研究、推理与系统

• 上下文语言模型（Meta）：CLM 将上下文视为可编辑文件而非仅追加日志，其上下文管理策略通过权重学习实现，无需外部框架（@RulinShao）。

  • 结果：在 24 小时多仓库智能体集群任务中，相同算力下得分高出 65%（@arankomatsuzaki，@natolambert）。

• 自适应推理算力：

  • TaH2：前视深度监督教会模型哪些难处理的 token 值得进行另一轮循环（@ZhihuFrontier）。

    • 收益：在匹配的测试时算力下准确率提升 3.4pp，且扩展斜率陡峭 53%。

    • 服务部署：MiniSGL 集成将不同循环深度的请求一起进行批处理。

  • AutoBenchmark（Meta）：该项目实现了基准测试创建的自动化。在构思阶段，人类反馈优于单独工作的智能体，且难度可迁移至保留的求解者（@jaseweston）。

  • Stratego（国际军棋）：一篇 Nature 论文介绍了首个超越人类的 Stratego AI，基于不完全信息下的 RL 和测试时计算构建（@ssokota）。

• Prefill/Decode 分离：稳态分析表明，在相同的批大小和吞吐量下，分离架构可将平均交互性提高约 1/(decode-time fraction)（@ekzhang1，@cHHillee）。

  • 影响：有助于 prefill 密集型工作负载，而非 decode 受限的低延迟服务。

• 编译器与硬件：

  • DeepSeek 上华为：DeepSeek 发布了开源 Ascend 工具包，其中的 TileLang 针对 Ascend 950 做了优化（@kimmonismus）。

  • AI 充当编译器：用模型把 Triton 直接编译为 PTX，再由验证器检查正确性、竞态和死锁问题。在 B200 上，FlashAttention 获得了最高 1.37 倍的加速（@Azaliamirh）。

  • Vera Rubin：Cognition 成为通过 CoreWeave 使用 Vera Rubin 的首家客户，称在相同解码速度下 token 吞吐量约为 GB200 的 4.8 倍（@cognition）。

  • DFlash 草稿模型：为 Ornith-1.5 推出的新草稿模型可实现最高 2.54 倍的无损加速（@ornith_）。

• Agent 沙箱：Cloudflare 面向 agent 重建了 Containers，p50 可交互时间仅 648 ms（快 6 倍），快照功能已进入 beta（@mgamache）。

  • AutoRouter：Cloudflare 的模型路由器在内部测试中降低了约 30% 的成本（@ashleypeacock）。

安全、防护与评估可信度

• 推理链提取攻击：OpenAI 将一起隐藏推理链提取攻击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 4000 多名用户的 16000 次尝试，相关活动涉及的用户超过 15000 名。

  • 外部研究者：他们对 Astra 的攻击在本周之前一直有效。补丁很难在产品各版本和第三方托管环境之间同步推送（@JSchaeff3r，@jonasgeiping）。

  • 批评：Nathan Lambert 认为该漏洞的责任在 API 提供方（@natolambert）。

• 蒸馏防御：在未经后期强化学习验证的情况下评估防御措施，会制造虚假的安全感。强化学习能令简单攻击变得有效（@shidan_javaheri）。

• 嵌入式评估：Apollo Research 发布了针对前沿实验室外部评估者的原则，该评估者将获得类似员工的访问权限（@ApolloResearch）。

• 网络安全评估：在 CyberGym-E2E-AA 基准中，某些前沿模型在超过 85% 的任务上被安全机制拦截（@ArtificialAnlys）。

  • 成本：GPT-6 Luna 或 MiMo-V2.6-Pro 在 100 万行代码库中执行约 100 次漏洞挖掘的成本约为 20 美元。

• 溯源与透明度：

  • SynthID Bio：AI 生成蛋白质的水印技术已在《自然》杂志发表，相关工具已开源（@demishassabis）。

  • AI 检测器规避：Opus 5.5 和 Astra 可以改写文档中超过 50% 的内容而不被 Pangram 标记（@ValsAI）。

  • 智能体报告：一篇新的预印本探讨了 LLM 编写的关于智能体工作的报告实际透明程度（@jennyihuang）。

行业与政策

• Factory 与 Cognition 争端：Factory 解除了 Chris Degnan 的顾问职务，指控他在参加 Cognition 董事会会议期间向其泄露信息（@matanSF）。

  • 任命：Cognition 于同日宣布 Degnan 出任其首席营收官（@cognition）。

  • 否认：Cognition 的 CEO 表示未分享任何 Factory 的信息，并称 Degnan 周一已辞去顾问职务（@ScottWu46）。

• 政治支出：Greg Brockman 承诺的第二笔捐给“Leading the Future”超级政治行动委员会（super PAC）的 2500 万美元已落空（@teddyschleifer）。

  • 后续质疑：Alex Bores 询问这笔资金是否也覆盖了那些不公开捐款人身份的反监管组织（@AlexBores）。

• OpenAI 财务状况：据《纽约时报》报道，OpenAI 年化收入接近 700 亿美元，正洽谈以 1.4 万亿美元估值融资 300 亿美元，IPO 推迟至明年（@srimuppidi）。

• 融资动态：专注于硬件工程 AI 工具开发的 Flow 完成 5000 万美元 B 轮融资，估值 7.5 亿美元（@parisingh）。

热门推文（按互动量排序）

• Gemini 4 Argon 正式发布；通过 Fairwind 向可信测试者推送 — 4.46 万

• Google：Argon 支持 100 万 token 输出 — 3.65 万

• Factory 因 Cognition 的行为解除顾问合作 — 6400

• Artificial Analysis：Argon 在 53 项任务上与 Astra 打平 — 4500

• Cognition CEO 驳斥 Factory 的指控 — 3800

• Argon 代理释放 300 TiB 内存并推动 Rust 迁移 — 3700

• Ideogram 4.5 支持精准多轮编辑 — 3200

• Arena：Argon 位列文本竞技场榜首 — 3000

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AI Reddit 综述

/r/LocalLlama 和 /r/localLLM 综述

1. GLM-5.3 网络安全风险及本地推理支持

• GLM-5.3 与高级网络攻击能力的扩散 \ Anthropic（热度：785）：Anthropic 发布报告称，智谱/Z.ai 的开源权重模型 GLM-5.3 在自主网络攻击能力上跨过了一个重要门槛：在 ExploitBench 上端到端完成 50/410 个 V8 漏洞利用，接近 Claude Mythos Preview 的 56/410；此外在 Anthropic 内部的二进制漏洞利用任务中有 4% 实现了完整的控制流劫持，而此前模型接近于零。Anthropic 将风险归结为 能力 + 可获取性：GLM-5.3 可以广泛下载、价格相对便宜、拒绝微调较弱——据报道简单越狱成功率高达 64–100%，而“ abliteration”技术可将拒绝率压到个位数低段，且几乎不损失能力。热门评论大多对 Anthropic 的说法持反对态度，认为这篇报告像是想打压一个接近 Anthropic 前沿水平的、更便宜的开源中国模型。也有评论者强调其合法防御用途，称 GLM-5.3 是他们做安全测试、改进自己软件的唯一实用工具。

  • 评论者普遍把 GLM-5.3 视为成本低、限制少且能力接近前沿的模型，有用户认为它适合用于“对自己软件做安全测试和改进”，本身并非恶意。讨论中提到的技术顾虑是：像 Anthropic 这类厂商的严格限制，可能妨碍防御性安全工作流——这类工作恰恰需要模型愿意分析敏感的漏洞利用或漏洞模式。

  • 有评论者提到之前的 GLM-5.2 曾帮助应对过一次 Hugging Face 攻击，与之对比的是 Claude 据称拒绝提供帮助。核心观点在于：拒绝策略会削弱模型在应急响应或漏洞修复场景中的实用性，而限制更宽松的模型在防御性安全任务上反而更有实际价值。

• 添加 GLM-5.3-Flash (GLM5-Next) 支持 · 拉取请求 #27773 · ggml-org/llama.cpp (活跃度: 348): 已合并的 ggml-org/llama.cpp#27773 为 llama.cpp 增加了对 GLM-5.3-Flash / GLM5-Next 的支持，使得这款 320B 的混合文本+视觉模型可以本地推理。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，同时复用了 Kimi-K3 KDA 层、DeepSeek 风格的 MoE/mHC 辅助工具、仅 MLA 注意力机制以及 DSV4 风格的 SwigLU 钳制；验证报告显示，随机模型的 logits 在 prefill/ubatching/decode 阶段与 Transformers 匹配，视觉嵌入一致性约为 1e-5，部分对精度敏感的张量则保持非量化状态。 评论者担忧 llama.cpp 的模型支持正落后于新实验架构的发布速度，有人指出维护者的人力不足似乎是当前的实际瓶颈。还提出了一个技术兼容性问题：现有的 Unsloth 量化 reportedly 使用 glm5next，而主线预期为 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.cpp PR 之间存在兼容性问题：一个将架构/模型类型标识为 glm5next，另一个则使用 glm5-next，这意味着如果不进行转换或元数据修复，主线 llama.cpp 可能无法加载现有的 Unsloth GLM-5.3-Flash 量化模型。

  • 有观点担忧 llama.cpp 的支持进度落后于新模型的发布速度，尤其是新模型越来越多地采用需要特定加载器/运行时更改才能进行推理和优化的实验架构。有评论者认为，GLM-5.3-Flash 的支持在模型发布后又花了大约 “一个月” 时间，且进展很大程度上依赖于少数维护者。