新智元报道

谷歌Gemini 4 Argon真的来了。

一度被认为掉队的谷歌，终于杀回来了。

根据跑分，它在文本、逻辑上跟GPT-6 Astra和Claude Opus 5.5打得有来有回。

价格上，它做到了只有对手的五分之一，速度快了数倍！

更惊人的是，它是第一个让人感觉「同时具备图像、视频、语言甚至物理直觉」的通用物理推理模型。

有人惊呼：Gemini 4 Argon开始懂物理了！

沃顿商学院教授Ethan Mollick的体感是：Gemini 4和其他模型截然不同，其他模型，多多少少和Claude/GPT有微妙的类似。

Gemini 4 Argon究竟效果如何？我们自己的实测来了。

我们的实测体验

实测1：傅里叶级数「手搓」骑单车鹈鹕

以前测大模型，都是测「鹈鹕骑自行车」SVG。

但在X上，一位博主的实测把难度拉满：它让Argon用傅里叶轮转圆生成一版鹈鹕骑自行车。

他的体感是：Argon对世界有惊人的直觉式理解，采用第一性原理。

我们用Aagon也实测了一个，令人惊喜的是，Argon瞬间领悟了傅里叶级数逼近闭合曲线的几何本质！

在末端，它直接「算」出了踩踏板的鹈鹕轮廓。

实测2：3D应县木塔

接下来，我们让它生成3D版的应县木塔。

看起来很精美，但还不够震撼，而且并不是真正的应县木塔。我们干脆给它一个提示图。

原来的五层结构，现在只能分辨出 4 层

这一次，它生成的3D图还不错。

大招来了！我们要它生成一个生动的解释构造视频，要有大片感。

它生成的视频自带解说，还是中文版的，不过仔细听，发音有点搞笑。

实测3：深海探险泰坦尼克号

最近，小编沉迷于各种AI科普视频无法自拔，那就让Argon来生成最近我看过的印象深刻的一个AI视频——

让机器人带我们去深海，还原当年泰坦尼克号的海难现场。

它生成的两版视频都只有10s，还无法生成更长的视频。要求不高的话，其实质量已经可用了。

另外，中文口音依然搞笑。

实测4：科学推理能力大检验

据悉，Gemini 4 Argon已经突破了不少硬核科学领域，比如完成量子计算，解决核聚变问题，做出染色体重拍的罕见病诊断，设计5个高活性新酶等等。

那我们就实测一下，Gemini 4 Argon的科学推理能力究竟有多强。

三维恒星器超导线圈与核聚变磁面求解

既然Argon找到了核聚变「格拉德猜想」的新反例，我们直接让它用纯代码手搓一个三维恒星器磁场求解器。

这直接体现了Argon的前沿计算物理与三维微分几何能力：它能把磁流体力学平衡方程和超导线圈的空间拓扑，准确转化为视觉仿真。

接着，我们复刻了X上高赞的「特斯拉三相交流感应电机工作原理」实测。

这体现出，Argon有极强的多物理场（电磁-机械）耦合推理能力。

它生成的demo中，不仅三维机械结构同轴对齐，连右手螺旋定则、三相相位差与洛伦兹力转矩的因果链条也分毫不差。

遗憾的是，我们本来还想测更多例子，但是作为在月付20美元的Pro用户，还没测几个case，我们的额度就到顶了。

接下来的，就是其他网友的实测。

纯代码手搓3D，

视觉与空间推理的「神」？

Gemini 4 Argon刚一上线，各路实测Case就到处飞了。

对于它的3D生成和空间视觉语义推理，大部分网友给出好评。

网友 @Bhavani_00007 仅通过一段提示词，Argon就生成一个逼真的3D图书馆。

他的评价是：这是个性能怪兽！我从未期望过任何大模型能有如此逼真的细节。这太难被超越了。

的确，很多网友晒出的case中，Argon在3D和复杂动效代码上创造力十足。

有人用Argon结合Nano Banana，纯用 three.js 从零生成一架未来感3D武装直升机。

开发者随便让它「在.html文件里做点酷的」，Argon直接甩出了四个物理级视觉特效，看起来酷毙了！

它还能直接复刻《我的世界》。

网友 @notjazii 花了19分钟，消耗630万tokens，在Devin中仅花3美元，就让Argon生成了一个完美的Minecraft克隆版。

还有人让它生成一座不可能的博物馆。

@pankajkumar_dev 测试了3D场景生成，直呼「它的3D速度和创造力完全是另一个维度的存在」。

Gemini 4一个最大的优势，就是跟Claude和Astra有不同的个性和审美风格。

正面硬刚 Opus 5.5 与 GPT-6 Astra，成本超低

真正让用户满意的，是Argon的极致性价比。

我们来看看几组对对比。

Round 1：Argon vs Claude Opus 5.5 (果冻花园 3D测试)

开发者 @marcthecreatorr 用相同提示词测试。

Opus 5.5：耗时 30 分钟，花费约 12.50 美元。

Gemini 4 Argon：耗时 15 分钟，花费约 5 美元。

结果，Argon不仅色彩更丰富、细节更到位，而且速度快了将近4倍，成本还不到一半！

另一位开发者 @notjazii 也得出了几乎一样的结论（Opus 15分钟/8.2刀 vs Argon 13分钟/1.2刀），直呼「谷歌团队这次真做出好东西了」。

Round 2：Argon vs GPT-6 Astra (性能与成本碾压)

网友 @xKaka1456的结果更夸张。

Astra：耗时 25 分钟，成本 11 美元。

Argon：耗时 3 分钟，成本 0.5 美元。

速度差了8倍多，成本差了整整22倍！

而在视觉基础任务（如目标检测、密集场景、小文本/手写文本/复杂表格提取）上，有网友宣布：「Astra 被赶下神坛，Gemini 4 Argon 是目前最好的视觉模型，而且在High模式下比Astra便宜4倍。」

真正的杀手锏——AI终于懂物理了！

谷歌在官博里这样定位Gemini 4 Argon：一款通用物理推理模型。

它被设计用来打通机器人技术栈中的物理理解、代码生成与视觉语义推理

在具身推理（ERQA）基准测试中，Argon仅凭纯推理就拿下了87%的高分，碾压所有前沿模型。

这意味着，AI可以通过看视频，直接在现实世界中控制物理实体。

案例1：机器人学人类扔沙包

谷歌让Argon看了一段人类玩「扔沙包」的普通视频。

然后，Argon自己测绘了环境，计算了全身关节运动，然后自主构建了仿真代码在虚拟世界里疯狂练习。

最后，当这些数据被传输到Apollo人形机器人身上时，这台机器人在现实测试中，连续7次命中！

正如大V@StockSavvyShay 所言：

如果机器人能从普通视频中学习物理技能，那么谷歌庞大的 YouTube 视频库，将成为它在物理AI时代无需自己造机器人就能称霸的最大护城河。

案例2：从手绘草图到精准的物理投掷

开发者只需拍一张纸上的粗糙草图（比如画一个机器人在桌子上扔球砸倒箱子）。

Argon就能自动构建GPU加速的MuJoCo物理场景，合成一个完美的76自由度全身+五指投掷轨迹，在仿真中验证砸倒目标的物理定律，最后导出高清渲染视频。

整个过程，AI完全理解了重力、动量和碰撞！

案例3：视觉闭环找出「异常重量的球」

面对经典的「12小球称重谜题」，Argon能够自己写出一个纯视觉闭环控制器。

它控制两只Franka机械臂，只用RGB摄像头观察天平的倾斜度，自己规划步骤，只需3次称重，就把那颗重量不同的球精准挑了出来。

从零样本机器狗控制，到人类第一视角视频自动转为机器人动作，再到极高精度的视频价值函数评估（分辨人类在视频里的操作是有效还是失误）……

就这样，Argon跨越了数字与现实的物理鸿沟。

实测也暴露了硬伤

当然，Argon的测试中，也暴露了一些硬伤。

槽点一：在「真实业务代码」上表现拉胯

虽然Argon在处理真实的、工程化极强的日常代码时，遭到了差评。

有人直言：「在真实世界代码方面，这个模型毫无用处。也许谷歌已经放弃了纯编程模型的竞赛。」

另一位网友Argon做一个介绍自己的视频，结果连做两版都极其糟糕，跟Opus 5.5做的「一个天上一个地下」。

槽点二：反人类的UI和生态封闭

「草莓哥」指出谷歌软肋：「模型绝对是SOTA，能和Astra、Opus一较高下。但谷歌的问题在于其产品文化和工作空间（Harness）。」

Antigravity 工作空间很笨重：无法处理登录（导致无法接入X、Reddit或YouTube），生成的文件难以浏览，且只能使用40个合作App，其他全部被锁死。甚至连同时登录多个Gmail账号都做不到！

谷歌迫切需要一个能与Anthropic媲美的现代UI。

槽点三：定价让人无语

有人愤怒地指出，Gemini 4 Argon 竟然是 Antigravity 中 Ultra 用户的专属，而每月付费20美元的 Pro 用户，只能在普通的 Gemini 聊天框里使用它。

但是，OpenAI和Claude都在20美元档位提供最好的模型。

AI御三家，战争已白热化

在过去几个月，GPT-6 Astra和Opus 5.5几乎占据所有的注意力。

今天这一战，谷歌回来了。

它不是一个完美程序员，但确实是一个具备了物理直觉、顶尖视觉空间能力的「具身智能大脑」。

而且性价比超高。

正如 Ethan Mollick 所言——

目前尚不清楚在御三家的大战中，谁是最终赢家。

但可以肯定的是，我们正在见证一场通往物理AGI的最快加速！

参考资料：

//developers.googleblog.com/gemini-4-argon-for-robotics/

编辑：Aeneas 大卫