科技巨頭 Google 於 13 日正式宣布推出新一代旗艦模型「Gemini 4 Argon」，為 Gemini 4 系列揭開序幕。該模型在空間推理、數學精準度與視覺編碼上取得重大突破，不僅能自主在 Blender 中從零搭建 3D 寺廟建築群，更成功驅動 Apptronik Apollo 人形機器人完成物理學習與連續投擲。API 輸入定價為每百萬 Tokens 2 美元。
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前沿多模態與具身智慧（Embodied AI）領域迎來重大技術跨越。Google 於台北時間 2026 年 10 月 13 日晚間正式發布全新大語言模型「Gemini 4 Argon」，作為 Gemini 4 旗艦家族的首發成員登場。官方指出，Argon 在空間推理（Spatial reasoning）、數學精準度（Mathematical precision）以及視覺編碼（Visual coding）等維度實現了飛躍性提升，具備理解物理世界動態並自主執行複雜空間任務的能力。
Today, Gemini 4 Argon is officially rolling out. pic.twitter.com/p5ke6yG79H
— Google (@Google) October 13, 2026
多智能體協作！自主在 Blender 中建構 3D 寺廟建築群
在數位創作與工程領域，Google 展現了 Argon 強大的視覺程式設計與空間建構能力。透過旗下開發平台 Antigravity 的多智能體迴圈（Multi-agent loops），Argon 成功展示了從零開始在 3D 創作軟體 Blender 中自主建造完整的日本寺廟與寶塔建築群。
這項管線整合了 OpenBIM、CAD 模型架構、參考圖像生成與多智能體的分工協作，從地基、樑柱結構到周圍的植被景觀與動態燈光，完全無需人類工程師逐一建模，全由模型自主規劃並生成程式碼完成，展現了高階模型在複雜空間幾何理解上的全新高度。
具身智慧重大進展：Apollo 人形機器人實測「連中七球」
除了純數位世界的任務，Gemini 4 Argon 更跨足真實物理環境，加速了人形機器人的自主學習歷程。在與機器人公司 Apptronik 的合作展示中，Argon 透過觀看人類投擲沙包（Cornhole）的真實錄影，即時映射物理環境、推算全身各關節的運動軌跡，並在模擬器中自主撰寫程式碼進行大量練習。
令人驚豔的是，當該套物理決策策略被部署至 Apollo 人形機器人身上後，Apollo 在真實世界的實體投擲測試中，創下了連續命中 7 球的精準表現。這項成果證明了 AI 模型已能將高維度的視覺感知與物理常識，直接轉化為硬體可執行的關節控制訊號，為具身智慧落地邁出關鍵一步。
API 價格每百萬 Token 2 美元，基準測試叫陣 GPT-6 與 Claude
在可用性與定價方面，Google 採取了極具競爭力的策略：
- 終端用戶：Google AI Ultra 與 Pro 訂閱用戶即日起可在 Gemini App 以及 Google Search 的 AI 模式中調用；Ultra 用戶亦可於 Antigravity 平台使用。
- 開發者與企業：即日起可透過 Google AI Studio 與 Gemini API 取用。API 定價為輸入每百萬 Tokens 2 美元、輸出每百萬 Tokens 10 美元；若使用快取輸入（Prompt Caching），更享有高達 95% 的費用折扣（折合僅 0.10 美元）。
- 學術與資安扶持：科學家與研究人員可申請免費使用 Antigravity 最高權限 6 個月；資安防衛團隊則可透過 Fairwind 計畫申請資源支援。
官方公布的基準測試數據顯示，Gemini 4 Argon 在代理編碼（DeepSWE v1.1 達 77.9%）、知識工作（Vals Index 達 68.9%）、科學與數學，以及長上下文理解等綜合基準上，展現出緊咬甚至領先 GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5 與 Claude Fable 5.1 的實力。
Google 強調，Gemini 4 Argon 的問世僅是序曲，團隊已在積極籌劃 Gemini 4 系列的其他衍生模型。隨著大型模型逐步突破空間幾何與物理動態的理解邊界，AI 的競爭焦點正從螢幕上的對話視窗，加速擴展至由多模態驅動的物理世界自動化時代。
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