谷歌再次向 AI 领域发起冲击！全新的 Gemini 4 Argon 不仅面向复杂推理、专业知识和编程开发等任务，还展示了令人印象深刻的 3D 场景生成、交互式 Web 应用开发以及机器人控制能力。
如何使用 Gemini 4 Argon？
根据本次视频中的使用流程，Gemini 4 Argon 可以通过网页端、支持相关模型的反向代理客户端，以及 Google AI Studio 等入口进行尝试。
不同入口的功能、权限和可用额度可能存在差异，建议根据自己的实际情况选择。
方法一：通过网页端使用
如果你已经具备相应的账户权限，可以优先尝试网页端。
基本流程如下：
- 打开支持该模型的网页入口【点击前往】
- 确认当前账户是否能够选择 Gemini 4 Argon。
- 输入提示词，描述需要完成的任务。
- 等待模型生成结果，并根据需要继续提出修改要求。
如果主要需求是生成代码、测试提示词或构建简单的 Web 应用，网页端可以作为入门方式。
方法二：使用桌面客户端
视频中的另一种方式，是使用支持相关模型的客户端：Antigravity
Antigravity 官方下载：【点击前往】
与传统的聊天式 AI 不同，这次的重点是让 AI 不仅能够理解问题、编写代码，还能结合工具调用、多轮迭代和视觉反馈，完成更加复杂的实际任务。一、Gemini 4 Argon 性能表现如何？
根据本次介绍中的评测数据，Gemini 4 Argon 在 LiveBench 2.0 榜单中的综合得分为 84.1 分，排名第 5。
虽然综合排名尚未登顶，但它在部分细分能力上的表现相当突出。
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| 评测项目 | 得分 | 排名 |
|---|---|---|
| LiveBench 2.0 综合成绩 | 84.1 | 第 5 名 |
| 逻辑推理 | 95.1 | 第 1 名 |
| 数据分析 | 85.2 | 第 1 名 |
| Wealth Index 专业工作评测 | 68.9% | 第 1 名 |
从这些数据来看，Gemini 4 Argon 的优势主要集中在逻辑推理、数据分析，以及金融、法律、税务等专业知识相关任务。
这意味着，它的定位并不只是一个日常聊天助手，而是更加注重复杂问题的分析、专业任务的处理，以及需要持续执行多个步骤的工作流程。
当然，榜单成绩只能反映特定评测条件下的表现，实际使用效果仍然需要结合具体任务进行判断。
二、AI 不只是写代码，还能控制真实机器人
谷歌展示的一个案例，是让 AI 控制真实机器人完成沙盒投掷游戏。
这与普通的图像识别任务有很大区别。机器人不仅需要理解眼前的画面，还必须理解游戏目标、规划动作，并根据现实环境完成实际操作。
整个过程涉及多个环节：
- 视觉理解： 识别环境、目标以及当前场景。
- 动作规划： 根据任务目标决定下一步应该如何行动。
- 现实执行： 将规划转化为机器人可以执行的动作。
- 结果反馈： 根据执行情况继续调整策略。
这一方向非常值得关注。过去，AI 更多是在数字世界中回答问题、生成文本或编写代码，而机器人控制要求 AI 将理解、推理和行动结合起来。
如果这类能力持续进步，AI 将有机会进一步应用于家庭服务、工业生产以及其他需要与物理世界交互的场景。
三、AI 编程迈向大型项目维护
除了机器人控制，Gemini 4 Argon 还展示了在大型代码库中的应用案例，目标项目是 Chromium，也就是 Chrome 浏览器背后的开源项目。
大型软件项目通常包含大量文件、复杂的依赖关系以及相互关联的功能模块。修改某一处代码，可能会影响其他部分，因此开发者不仅需要编写代码，还必须理解整个项目的结构。
Gemini 4 Argon 所展示的能力，正是帮助开发者理解代码、处理维护任务，并提高开发流程的效率。
这也体现了 AI 编程的发展方向：从简单地生成几段代码，逐渐转向理解大型项目、参与真实的软件工程任务。
对于需要开发 WordPress 插件、桌面软件、Web 应用或其他复杂项目的开发者来说，这种能力尤其值得关注。
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