Google最強AI模型Gemini 4 Argon來了!能處理百萬Token複雜任務,功能、價格、使用資格一次看
Google最強AI模型Gemini 4 Argon來了!能處理百萬Token複雜任務,功能、價格、使用資格一次看

Google新一代AI模型Gemini 4 Argon於10月13日正式擴大開放,讓Google AI Pro、Ultra訂閱用戶及開發者使用。新模型主打複雜推理、程式開發與AI代理(AI Agent)能力,強調AI可以自主完成需要多個步驟的複雜工作。

這次更新的一大亮點,是Gemini 4 Argon支援最高100萬Token的長時間任務處理額度,並強化程式開發、金融分析與資安防禦等專業能力。Google也同步公布使用資格與API價格,部分付費訂閱用戶已可使用新模型。

Gemini 4 Argon是什麼?Google主打3大能力

Gemini 4 Argon是Google最新推出的AI模型,主要針對需要長時間推理、多步驟操作與專業知識的工作進行優化。

根據Google官方介紹,新模型有以下3項主要特色:

1. 複雜推理與專業任務能力提升

Gemini 4 Argon強化金融、法律、稅務與科學研究等專業領域的推理能力。Google表示,新模型在衡量多種專業工作能力的Vals Index評測中取得領先成績。

這意味著AI有機會協助使用者處理需要跨領域知識、資料分析與多階段判斷的工作。

2. AI Agent能力升級,可執行多步驟任務

相較於一般聊天機器人主要依照使用者提問產生答案,Gemini 4 Argon更強調AI Agent的自主執行能力。

例如,使用者可以交付較複雜的程式開發任務,讓AI分析問題、使用工具、修改程式碼並進行測試,減少過程中需要人工介入的次數。

Google指出,在內部應用中,使用新模型的AI Agent提交程式碼數量增加超過35%,程式碼回滾次數則減少近三分之一。

3. 支援長時間任務,處理最高100萬Token額度

Gemini 4 Argon另一項重要特色,是支援更長時間的任務執行。

透過特殊執行模式,模型可將輸入、推理與輸出納入最高100萬Token的共用額度,突破傳統模型在單次輸出長度上的限制。

一般使用者在聊天視窗中仍有輸出長度限制,100萬Token額度主要用於支援長時間執行的複雜任務。

對於大型軟體開發、複雜研究分析及企業自動化流程而言,這項能力可能帶來更大的應用空間。

Gemini 4 Argon免費嗎?Google AI Pro、Ultra用戶可使用

Gemini 4 Argon已開始開放使用,但並非所有Gemini用戶都能體驗。

根據Google公布的資訊,Google AI Pro與Google AI Ultra訂閱用戶可透過Gemini App使用新模型,Ultra用戶也能在Google的AI開發工具Antigravity及Google AI Studio中使用。開發者與企業則可透過付費Gemini API存取模型。

Gemini 4 Argon使用資格一覽

使用方式 開放情況
Gemini免費版 尚未開放
Google AI Plus 尚未開放
Google AI Pro 可在Gemini App使用
Google AI Ultra 可在Gemini App、Antigravity使用
Google AI Studio Ultra訂閱用戶可使用;開發者可透過付費API使用
企業開發者 可透過付費Gemini API使用

至於API價格,Google推出初期優惠方案,並預計自12月1日起調漲一倍。

Gemini 4 Argon API價格一覽

計費項目 初期優惠價格 12月1日起
輸入(每百萬Token) 2美元 4美元
輸出(每百萬Token) 10美元 20美元

Google為何推出Gemini 4 Argon?AI競爭轉向自主完成工作

從Gemini 4 Argon的產品定位,可以看出Google正積極強化AI在實際工作場景中的應用。

過去AI模型的競爭,多半聚焦在回答問題的正確率、數學推理、程式能力與模型效能。然而,隨著AI Agent逐漸受到重視,模型能否使用工具、持續執行任務,以及減少人工介入,也成為新的競爭重點。

Gemini 4 Argon此次特別強調程式開發、企業工作流程與長時間任務處理,反映Google希望讓AI從日常對話工具,進一步成為能協助企業完成複雜工作的系統。

延伸閱讀

資料來源:Google官方部落格、Google AI for Developers

關鍵字: #Gemini
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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