谷歌推出 Gemini 4 Argon：首个具备物理直觉的通用 AI 模型，实测性能碾压竞品

谷歌正式发布全新生成式人工智能模型 Gemini 4 Argon。该模型被视为首款具备图像、视频、语言及物理直觉的通用物理推理模型，旨在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能力。

在多项性能基准测试中，Argon 在文本与逻辑领域表现强劲，能跟 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5 相抗衡。评测显示，其响应速度提升数倍，而运行成本仅为竞争对手的五分之一。

实测环节展示了 Argon 对物理世界的直觉理解能力。例如，模型利用傅里叶级数逼近技术，成功生成了鹈鹕骑单车的闭合曲线轮廓；在 3D 生成任务中，它能通过提示图复刻应县木塔结构，并生成带有中文解说的构造视频。

科学推理方面，Argon 已突破量子计算、核聚变问题求解及罕见病诊断等硬核领域。开发者利用其纯代码生成了三维恒星器磁场求解器，并成功复现特斯拉三相交流感应电机工作原理，准确模拟电磁 - 机械耦合与洛伦兹力转矩。

在具身推理（ERQA）基准测试中，Argon 凭借纯推理能力获得 87% 的高分。其能够通过学习普通视频中的动作（如扔沙包），自主构建仿真代码并在虚拟世界练习，最终控制 Apollo 人形机器人在现实世界中连续 7 次命中目标。

成本对比数据进一步凸显了 Argon 的性价比优势。在果冻花园 3D 测试中，运行 Claude Opus 5.5 耗时 30 分钟花费约 12.50 美元，而 Argon 仅需 15 分钟花费约 5 美元；面对 GPT-6 Astra 时，Argon 的速度快 8 倍多，成本却低了整整 22 倍。