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Latent Space·· 14 天前精选AI 评分78

Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，输出上限达 1M token

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

AI 导读

Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向编码、企业知识工作和网络防御，先在 Fairwind 计划中向政府用户和可信网络防御者开放。

推荐理由

梳理 Gemini 4 Argon 的完整基准表现与定价，可对比它和 GPT-6 Astra 在成本与 token 效率上的取舍。

正文 · AI 翻译

GDM 上一次发布比 Flash 更大的模型是在 2 月（3.1 Pro），而在连续的 3.x Flash 小幅迭代版本以及上个月GDM 的大规模管理层改组之后，GDM 面临的最大问题是：他们何时才能赶上在此期间已经推出 Fable 和 Astra 级模型的同行。

那么，Argon 来了，基准测试成绩非常亮眼（在 19 项可信基准中 13 项达到 SOTA）……但仅限网络安全预览版使用，不过官方承诺会“尽快”开放访问：

我们喜欢这个实验性的 Long Decode Continuation，它将输出 token 上限提升至 1M，为业界首创。

AI 新闻，2026 年 9 月 29 日—9 月 30 日。我们检查了 12 个 subreddit、544 个 Twitter 账号，未再检查 Discord。AINews 网站可搜索所有过往期号。提醒一下，AINews 现已成为 Latent Space 的一个板块。你可以选择开启/关闭邮件推送频率！

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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）。

    • 可用性：首批开放给 Fairwind 计划中的政府用户和受信任的网络防御人员。Google 表示将在完善护栏机制后再向开发者、企业和消费者开放（@Google、@demishassabis）。

    • 输出上限：Google 称其实现了业界领先的 1M token 输出上限，此前为 64K（@GoogleAI、@TheRundownAI）。

      • 测量说明：Vals 列出最大输出为 262K。Artificial Analysis 通过 Long Decode Continuation 达到了 1M 输出 token，这是一项新的 API 功能，可暂停长响应并在多次调用间恢复（@ValsAI、@ArtificialAnlys）。

    • 定价：标准价格为每 1M 输入/输出 token 分别收费 $4/$20。50% 的 introductory 折扣将其降至 $2/$10，未公布结束日期。缓存输入可享 95% 折扣（@_philschmid、@ArtificialAnlys）。

  • Google 声称的结果：在 19 项公开基准中，Argon 在与 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5 的对比中拿下 13 项第一。在 DeepSWE 上得分为 77.9%，而 Opus 5.5 为 74.2%、Astra 为 74.1%（@TheRundownAI）。

    • 内部部署：Google 报告称，Argon 智能体释放了超过 300 TiB 的数据中心内存，并正在将超过 80 万行 C/C++ 内核代码迁移到 Rust（@kimmonismus）。

      • 视频解码器：智能体用安全的 Rust 替换了 32K 行 SIMD 代码，使现有 Rust 移植版速度提升 2.7 倍，且输出完全一致。

    • 研究用途：团队表示，基于 Argon 构建的内部智能体循环帮助完成了 CK 猜想（@mirrokni）。

  • Artificial Analysis 评估：Argon 在 Intelligence Index 上得分为 53，与 GPT-6 Astra（53）持平，略高于 GPT-6.1 Sol（52）（@ArtificialAnlys）。

    • 每任务成本：按折扣价计算，每任务成本为 $1.99，而 Astra 为 $3.26；按标准价格计算将升至 $3.98。

      • Token 使用：成本节省来自价格，而非效率。Argon 每任务平均输出 62K token，而 Astra 为 27K。

    • 智能体工作：它在 AutomationBench-AA 上以 77.5% 排名第一，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 15% 率与 Astra 的 51% 相比。代价是更低的准确率：50% 对 Astra 的 63%（@aipulseda1ly）。

  • Vals 评估：Argon 在 Vals Index 上以 68.9% 排名第一，平均每任务 $15.68（@ValsAI，@ValsAI）。

    • 编码：它完美构建了 30 个 Vibe Code Bench 应用，而 Opus 5 为 25 个、Astra 为 24 个（@ValsAI）。

    • 终端与安全：Terminal-Bench 4.0 从 19.0% 升至 57.6%。它在 CyberBench 概念验证任务上得分 70%，在 IOI 2024–2026 上得分 100%（@ValsAI）。

    • 效率：在 Vals Index 任务上，它的输出 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 排名第一，在 Code Arena WebDev 中以 1679 排名第八（@arena）。

    • Agent Arena：在初步的 3K 会话中，它总体排名第八，在可操控性方面排名第一（@arena）。

    • PostTrainBench：它得分 45.3%，较 Gemini 3.1 Pro 的 21.99% 有所提升（@karinanguyen）。

  • 质疑：一些观察者对公布的数字提出了质疑。

    • 法律基准：Argon 在 Harvey 法律基准上报告的 19.6% 落后于 Muse Spark 1.2 列出的 25.42%（@BlackHC）。

    • 其他批评：评论者提出了可能存在偏好数据刷榜（benchmaxxing）的问题，并对一些数字表示反对，包括 DeepSWE（@teortaxesTex，@teortaxesTex）。

GPT-6.1 Sol 与 OpenAI 的 DevDay Agent Stack

  • 独立评估：GPT-6.1 Sol 是 MathArena 上的新第一名（@j_dekoninck）。

    • Code Arena：它在 WebDev 上以 1759 排名第三，在同样的 $2/$10 定价下比 GPT-6 Sol 高出 70 分（@arena）。

    • 每任务成本：Artificial Analysis 测得最大努力下每任务 $0.72，而 Astra 为 $3.26，GPT-6 Sol 为 $1.04（@ArtificialAnlys）。

      • 节省来源：Sol 使用更少的轮次，并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缺陷，为 GPT-6 Luna 增加了 1 个 Intelligence Index 分数。

  • 超快推理：OpenAI 标称最高 300 tok/s。SemiAnalysis 报告称它在低批量大小下运行于 NVIDIA GPU，而非 Cerebras（@kimmonismus）。

    • 上手报告：生成速度约快 8 倍，但端到端智能体任务仅加速 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 操作能在毫秒级响应。

      • 成本：测试者在大约 2 小时内耗尽了一周的限额。

  • 产品层：DevDay 推出了 dots（拥有自己云计算机的持久智能体）、Decisions API 和计算机使用（@latentspacepod）。

    • Sites：ChatGPT Sites 现在可以托管 MCP 服务器，并将其转化为可安装的插件（@mxstbr）。

    • 使用限制：用户报告一次性额度价值约 $2,500。其他人则抱怨使用限制被削减（@kimmonismus，@kimmonismus）。

其他发布：嵌入、图像/视频与开放模型

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

    • 方法：该模型一次性编码整个文档，之后再对分块向量进行池化。训练时从上下文压缩模型中蒸馏相关性，而不是使用单一金标准分块标签（@denisyarats）。

    • 结果：它在 ConTEB 上创下新的最佳水平。在 turbopuffer 的私有 context-bench 上，其 answer recall@10 比 voyage-context-4 高出 14.4 分，使用的是 1 KB int8 向量，而后者为 8 KB（@turbopuffer）。

  • Cohere Embed 5：该系列有 Pro 和 Fast 两个变体，共享同一嵌入空间，因此你可以用一个建索引，用另一个检索（@cohere）。

    • Fast 档：Cohere 称其比其它 fast 档模型至少高出 6 分，而成本比 Pro 低三分之一。评估使用其新的 RCP-nDCG@10 指标（@cohere）。

  • Ideogram 4.5：这款编辑模型面向无伪影的多轮编辑，并承诺开放权重（@ideogram_ai）。

    • 编辑保真度：在连续十次编辑中，94–99% 的未改动内容保持完全一致（@fal）。

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

  • 视频基准：Artificial Analysis 发布了 AA-Video-T2V v2.0，以 1080p 评判，汇集了超过 68K 人类投票（@ArtificialAnlys）。

    • 领先者：Wan 3.0 以 $12/分钟位列第 1。Seedance 2.5 以 $34.12/分钟位列第 2，MiniMax H3 以 $4.80/分钟在统计上与之持平。

    • Utopai X：这一 MiniMax H3 的后训练版本首次亮相即位列第 2（@ArtificialAnlys）。

  • 开放与小型模型：

    • Ling-3.1-flash：一个 500B 模型，据报接近 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世界-动作模型，并表示机器人策略性能随第三人称视频可预测地扩展（@agermanidis）。

    • Solar Mini 4：Upstage 报告其总参数 35B / 激活参数 3B。它在 Intelligence Index 上得分为 24，价格为 $0.10/$0.40（@ArtificialAnlys）。

      • 缓存惩罚：它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）。

智能体研究、推理与系统

  • 上下文语言模型（Meta）：CLM 将上下文视为一个可编辑文件，而非仅追加日志，上下文管理策略在权重中学习，无需外部执行框架（@RulinShao）。

  • 自适应推理算力：

    • TaH2：前瞻深度监督教会模型哪些困难 token 值得再循环一次（@ZhihuFrontier）。

      • 收益：据报告，在匹配测试时算力下准确率提升 3.4 个百分点，扩展斜率陡峭 53%。

      • 服务：一个 MiniSGL 集成将不同循环深度的请求批量合并处理。

    • AutoBenchmark（Meta）：该项目可自动化基准测试的创建。在构思阶段引入人类反馈优于智能体独自工作，且难度可迁移到留出的求解器上（@jaseweston）。

    • Stratego：一篇 Nature 论文提出了首个超人 Stratego AI，基于强化学习和不完全信息下的测试时计算构建（@ssokota）。

  • 预填充/解码分离：一项稳态分析认为，在相同批大小和吞吐量下，分离可将平均交互性提升约 1/（解码时间占比）（@ekzhang1，@cHHillee）。

    • 含义：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 在华为上：DeepSeek 发布了一个开源 Ascend 工具包，其中包含针对 Ascend 950 优化的 TileLang（@kimmonismus）。

    • AI 作为编译器：一个模型可将 Triton 直接翻译为 PTX，并用验证器检查正确性、竞态条件和死锁。在 B200 上，FlashAttention 的加速达到 1.37 倍（@Azaliamirh）。

    • Vera Rubin：Cognition 是通过 CoreWeave 使用 Vera Rubin 的首个客户，报告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：Ornith-1.5 的新草稿模型可带来最高 2.54 倍的无损加速（@ornith_）。

  • 智能体沙箱：Cloudflare 为智能体重建了 Containers，p50 交互时间达到 648 毫秒（快 6 倍），快照功能处于测试阶段（@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、安保与评估完整性

  • 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 在两天内记录了来自 4000 多名用户的 16000 次尝试，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对 Astra 有效。补丁难以在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：未经过后续强化学习评估的防御会带来虚假的安全感。强化学习使简单攻击变得有效（@shidan_javaheri）。

  • 嵌入式评估：Apollo Research 发布了针对外部评估者的原则，这些评估者可获得类似前沿实验室员工的访问权限（@ApolloResearch）。

  • 网络评估：在 CyberGym-E2E-AA 上，一些前沿模型在超过 85% 的任务中被安全阻断（@ArtificialAnlys）。

    • 成本：GPT-6 Luna 或 MiMo-V2.6-Pro 可在 100 万行代码库中运行约 100 次漏洞搜索，成本约为 20 美元。

  • 来源与透明度：

    • SynthID Bio：针对 AI 生成蛋白质的水印技术已发表在 Nature 上，并开源了相关工具（@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）。

    • Agent 报告：一篇新预印本探讨了 LLM 撰写的 agent 工作报告究竟有多透明（@jennyihuang）。

行业与政策

  • Factory 与 Cognition：Factory 撤除了顾问 Chris Degnan，指控他在出席 Cognition 董事会会议期间向后者透露信息（@matanSF）。

    • 聘用：Cognition 当天宣布 Degnan 出任其 CRO（@cognition）。

    • 否认：Cognition 的 CEO 表示未共享任何 Factory 信息，且 Degnan 已于周一辞去顾问一职（@ScottWu46）。

  • 政治支出：Greg Brockman 放弃了承诺向 Leading the Future 超级 PAC 提供的第二笔 2500 万美元捐款（@teddyschleifer）。

    • 后续追问：Alex Bores 询问这是否也涵盖那些不披露捐赠者的反监管团体（@AlexBores）。

  • OpenAI 财务状况：NYT 报道称 OpenAI 年化营收已接近 700 亿美元，正就以 1.4 万亿美元估值融资 300 亿美元进行谈判，其 IPO 已推迟至明年（@srimuppidi）。

  • 融资：为硬件工程构建 AI 工具的 Flow 以 7.5 亿美元估值完成了 5000 万美元 B 轮融资（@parisingh）。

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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（热度：785）：Anthropic 报告称，智谱/Z.ai 的开源权重模型 GLM-5.3 在自主网络能力方面跨越了一个显著门槛：50/410在 ExploitBench 上实现了端到端 V8 漏洞利用，接近 Claude Mythos Preview 的56/410，并在 Anthropic 内部二进制漏洞利用任务中，于4%的任务上实现了完整的控制流劫持，而此前的模型几乎为零。Anthropic 将风险归结为能力 + 可及性：GLM-5.3 可广泛下载、相对便宜、拒绝微调较弱，据报道简单的越狱在64–100%的情况下成功，而“消融”将拒绝率降至低个位数，且测得的能力退化很小。 高赞评论大多对 Anthropic 的论述持敌意，认为该帖读起来像是试图压制一个接近 Anthropic 前沿的、更便宜/开放的中国模型。一位评论者强调了合法的防御用途，称 GLM-5.3 是其进行安全测试和改进自己软件的唯一实用工具。

    • 评论者强调 GLM-5.3 是一款低成本、限制较少的模型，被认为接近前沿能力，有用户将其描述为可用于“对自己软件进行安全测试和改进”，而非本质上的恶意用途。提出的技术担忧是，像 Anthropic 这样的提供商所施加的限制，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可能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 模型曾帮助缓解了一次 Hugging Face 攻击，并将其与 Claude 据称拒绝提供协助形成对比。实质性观点是，拒绝策略可能会降低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上的实用性。

  • add GLM-5.3-Flash (GLM5-Next) support by timkhronos · Pull Request #27773 · ggml-org/llama.cpp（活动：348）：已合并 ggml-org/llama.cpp#27773 为 llama.cpp 添加了 GLM-5.3-Flash / GLM5-Next 支持，使这个 320B 混合文本+视觉模型能够在本地推理。该实现添加了 GLM 专用的 DSA 索引/池化、混合索引内存，以及一条新的 glm5v 视觉预处理/tower 路径，同时复用了 Kimi-K3 KDA 层、DeepSeek 风格的 MoE/mHC 辅助函数、仅 MLA 注意力，以及 DSV4 风格的 SwigLU 钳制；验证报告称随机模型 logits 在 prefill/ubatching/decode 上与 Transformers 一致，视觉嵌入一致性约为 1e-5，部分精度敏感的张量保持未量化。评论者担心 llama.cpp 的模型支持落后于新实验性架构的推出速度，其中一位指出实际瓶颈似乎是维护者的可用性。还提出了一个技术兼容性问题：现有的 Unsloth 量化据称使用 glm5next，而主线期望 glm5-next，因此当前主线可能无法加载这些量化。

    • 评论者注意到 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，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元数据修复的情况下加载现有的 Unsloth GLM-5.3-Flash 量化。

    • 有人担心 llama.cpp 的支持落后于新模型发布的节奏，尤其是较新的模型越来越多地采用实验性架构，需要在推理和优化工作落地之前进行定制的加载器/运行时更改。一位评论者将 GLM-5.3-Flash 的支持描述为在模型发布后大约还要“再等一个月”，进展在很大程度上取决于少数几位维护者。

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来源：Latent Space · latent.space

#模型发布#Google#Agent#推理#OpenAI