📖 文章导读：
Google 背水一战搬出 Gemini 4 Argon，硬实力重返第一梯队。长输出与知识工作上表现惊艳，以绝对的成本优势紧咬 GPT-6 Astra。实测显示，Argon 在金融、法律等专业领域结构性领先，编程达旗舰水准，但工程完成度与 Agent 能力仍是明显短板。这场翻身仗，Google 赢回了与顶级模型掰手腕的资格，也暴露了从“聪明”到“靠谱”的最后一公里挑战。
9 月 30 日， Google DeepMind 高级副总裁 Koray Kavukcuoglu 发博宣布 Gemini 4 Argon，措辞是我们的新前沿模型，但接着一句就收了回去：仅通过 Fairwind 计划，向一批受信任的网络防御者开放。
行业媒体的标题整齐划一：很强，但你还用不了。 当时能摸到 Argon 的只有三类人：Fairwind 计划内的安全防御机构、美国政府预发布评估流程内的相关单位、以及 Google 自己人。
10 月 13 日，Argon 终于全量开放。渠道一次铺开：开发者与企业走 API，Google AI Ultra 订阅者在 Antigravity 里用，Ultra 和 Pro 订阅者在 Gemini App 和网页用。
相隔13天，Google的解释是分阶段释放前沿能力——先让最先进的能力，在最最可控的范围内跑一遍。
在了解 Argon 之前，我们先把 Google 过去一年的模型时间线过一遍：
| 时间 | 发布 | 层级 |
| 2025.11 | Gemini 3 Pro | 旗舰 |
| 2025.12 | Gemini 3 Flash | 轻量 |
| 2026.2 | Gemini 3.1 Pro | 旗舰 |
| 2026.5 | Gemini 3.5 Flash | 轻量 |
| 2026.7 | Gemini 3.6 Flash | 轻量 |
| 2026.8 | Gemini 3.7 Flash | 轻量 |
| 2026.9 | Gemini 3.8 Flash | 轻量 |
| 2026.10 | Gemini 4 Argon | 旗舰 |
从2026年2月到9月，Google 一次旗舰都没发过，Flash线在疯狂加速：106 天里连发四代，平均三周一个版本。
CEO Pichai 说Flash系列模型是性能与成本的甜蜜点。从商业角度这没错：Google 的 API 每分钟处理约 220 亿 token，一个季度前还是 160 亿，算力供应吃紧，卖便宜好用的Flash更赚钱。
问题在于，Flash决定Google赚多少钱，Pro决定Google还算不算第一梯队。
原本承担旗舰定位的是 Gemini 3.5 Pro。在2026年5月的 I/O 大会上，Google预告3.5家族，承诺在6月内交卷。但结果是直到 9 月底，Argon成为了继任者。
现在来看看Argon的能力。
1.长输出
输出 token 上限，从 6.4 万（64k）直接拉到 100 万（1M）。
1M 输出上限意味着它能在一次推演里生成几十万 token，那不是一段话，是一部中篇小说的体量。配上 1M token 的输入上下文这意味着把一整个代码库、一整套合同、或一份完整研究材料装进去，然后让它一口气吐出成品。而不是像过去那样，切成几十个小块，一块块问、一块块拼。
2.深度工作
官方给 Argon 的定位是深度工作（deep work），在复杂的真实任务里深度推进，覆盖编程、金融、法律、网络安全和科学。
最能说明问题的是 Vals Index 登顶。这个榜单测的不是奥数题，而是财务、编码、法律、税务这些真实经济部门的活：
Chrome 架构重构：在 4000 万行的 Chromium 代码库里，把一个约 600 万行的遗留功能目录拆开，跨数百个文件、分批提交干净改动——几个月的工作压到几周。
ADK 夜间优化：团队只给了一份 .agents/skills 规则书和一段目标描述（消除框架开销，别弄坏现有应用），Argon 自主跑了一整夜，产出的优化已合入开源的 google/adk-python
Antigravity 内部数据：智能体代码提交量提升超过 35%，代码回滚减少近三分之一
三个案例有一个共同点：输入是「规则 + 目标」，不是「指令 + 步骤」。
这也符合2026 年的模型发展趋势，能力测量的标尺从做题变成了干活。
3.安全防护
9 月 30 日首发那天，Argon 只对 Fairwind 计划内的网络防御者开放。到了 10 月 13 日全量开放，同一周 Fairwind 扩容数百家合作方。
护栏方面按 Frontier Safety Framework 执行：拒绝网络攻击与 CBRN（化学、生物、放射、核）方面的有害请求，同时保留正当的双重用途科研空间；训练与评测开始前，把沙箱环境隔离封存。
榜单排名
Gemini 4 Argon 目前在 Artificial Analysis 榜单中排名第9
用户评价
基准数据之外，实测见真章。302.AI将针对 Argon 与 GPT-6 Astra 展开实测对比，看看Google是否仍在第一梯队。
1. Gemini 4 Argon 模型基础信息
（1）实测模型在 302.AI 的价格：
| 模型名称 | 上下文 | 说明 | 302.AI内的价格 |
|---|---|---|---|
| gemini-4-argon | 1000000 | 缓存写入 $0.375 / 1M tokens缓存读取 $0.2 / 1M tokens | 输入 $4 / 1M tokens输出 $10 / 1M token |
| gpt-6-astra | 1000000 | 缓存写入 $12.5 / 1M tokens缓存读取 $1 / 1M tokens | 输入 $10 / 1M tokens输出 $50 / 1M tokens |
（2）测评目的：
本评测侧重模型对逻辑，数学，编程，多模态，人类直觉等问题的测试，非专业前沿领域的权威测试。旨在观察对比模型的进化趋势，提供选型参考。
（3）测评方法：
本次测评使用302.AI收录的题库进行独立测试。模型分别就逻辑与数学（共10题），人类直觉（共7题），多模态（共20题）以及编程模拟（共12题）进行案例测试，对应记分规则取最终结果，下文选取代表性案例进行展示。
题库地址：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sBxs60yWsxc9I5Va8Rjc1_le1Omg2hOXbwqOzpImZio/edit?gid=0#gid=0
💡记分规则：
按满分10分记分，设定对应扣分标准，最终取每轮得分的平均值。
（4）测评工具：
- 所有模型均在302.AI Stuidio客户端内使用对应模型，使用统一的提示词，取第一次生成结果
- 编程测试使用302.AI Stuidio客户端的Vibe模式：调用Claude Code沙盒
编程案例分数评级：
⭐⭐⭐⭐⭐ S 级（封神）： 行业标杆，重新定义标准。
⭐⭐⭐⭐ A 级（卓越）： 生产力合格，无明显短板。
⭐⭐⭐ B 级（优秀）： 表现中规中矩，存在短板。
⭐⭐及以下 C级（不合格）： 不可用，存在明显问题。
2. Gemini 4 Argon 测试结果总览
302.AI 多模态模型测评分数榜单：
3. Gemini 4 Argon 案例展示
案例 1：多模态推理
提示词：这副字谜图片描绘的是哪个单词？
答案：CHOCOLATE
解析：图片中的歌手代表一个CHORUS（合唱团），把字母 4-6 替换成 COLA（可乐）就得到 CHOCOLA，最后加上 NOTE（音符）去掉 NO，就得到 CHOCOLATE（巧克力）。
Gemini 4 Argon：识别推理正确
GPT-6 Astra：识别推理错误
案例 2：程序化 SVG 图形生成
绘制一幅火烈鸟在浅水中缓慢行走、啄食的动态 svg 图Gemini 4 Argon 输出效果：
GPT-6 Astra 输出效果：
绘制一幅滑板少年腾空完成 Ollie 的动态 svg 图Gemini 4 Argon 输出效果：
GPT-6 Astra 输出效果：
| 测评点 | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra |
| 语义表达准确度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 图形构造复杂度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 动态实现质量 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
案例 3：跑酷小游戏
Please act as a senior WebGL/Three.js developer and write a complete, single-file HTML 3D endless runner game (similar to Temple Run) using Three.js. The code must be completely self-contained and ready to run without external .gltf model files or external image assets.
Key Requirements:Realistic & Detailed Visual Style:
Avoid Low-Poly, blocky, or pixelated aesthetics. Aim for a semi-realistic / realistic proportioned visual style with smooth geometry and realistic lighting (PBR/Standard materials with dynamic shadows, smooth curves, atmospheric directional lighting, and realistic fog).
Proportioned Humanoid Character: Create a realistically proportioned human runner (head, torso, limbs with joints) generated procedurally, featuring smooth procedural limb animation during running, jumping, and sliding.
Classic Runner Mechanics:
Smooth 3-lane switching (A/D or Left/Right arrows), jumping (W or Up arrow), and sliding (S or Down arrow).
The movement speed gradually increases over time to build difficulty.
Procedural Realistic Environment & Obstacles:
Use tile recycling to procedurally generate an infinite realistic environment (e.g., ancient stone temple pathway / realistic jungle ruins).
Include varied realistic obstacles: low barricades/broken pillars (jump), overhead arches/hanging tree branches (slide), and large fallen rocks blocking lanes (change lane).
Collectible glowing golden coins/relics along the paths.
Self-Contained Procedural Construction:
Construct all characters, tracks, and obstacles procedurally in Three.js (using HTML5 Canvas textures, bump maps, and combined standard geometries) so it runs directly in the browser without broken asset links.
Complete Game Loop:
Include a start screen, real-time score/coin HUD, precise Box3 collision detection, and a Game Over restart system.Gemini 4 Argon 输出效果：
完整网页：https://nzevjpzwfj.302ai.app
录屏展示：
简评：
✅ 核心优势：
- 纹理细节处理更严密，程序化生成石材、木材、植被三套 Canvas 纹理，地板带有砖缝错位、裂纹、苔藓等细节；
- 角色动画状态机清晰，明确区分跑步 / 跳跃 / 滑铲三套姿态，设定了躯干前倾、头部反向摆动等细节，动作辨识度高；
- 障碍物几何复杂度更高，木栅栏、石拱门、巨石三种障碍都有明确几何构造与局部 hitbox；
- 场景与动态元素分层设计合理，
WorldManager将静态场景与动态障碍分离，性能思路正确。
❌ 不足之处：
- 光照偏暗、角色材质割裂，角色使用纯色贴图，细节度一般，与场景纹理质感不统一；
- 碰撞检测存在坐标叠加 bug 风险，实际运行中碰撞盒可能偏移；
- 关卡生成可能产生不可通过局面，每行随机障碍未能保证至少一条车道完全空闲，缺少兜底机制；
- 移动端不适配，缺少触摸 、滑动支持。
GPT-6 Astra 输出效果：
完整网页：https://4o7wv0t2rd.302ai.app
录屏展示：
简评：
✅ 核心优势：
- 工程结构更现代且稳健，使用 ES Module 等，并采用固定步长模拟，将物理更新与渲染解耦；
- 关卡生成保证可通过性，不会出现三车道全堵，金币会跟随
jump障碍生成跳跃轨迹引导操作； - 角色建模更精细、动作动画过渡更平滑；
- 产品完成度更高，支持触摸滑动 + 屏幕按钮、设有最佳分数、HUD 显示等。
❌ 不足之处：
- 纹理细节偏少，障碍物视觉相对简单，纹理主要是噪声 + 几条裂纹，缺少砖缝、苔藓、木材纹理的明显区分；
- 材质色值偏亮，石材厚重感不足，在强光下容易发白，与”遗迹”主题的厚重感有差距；
- 代码量庞大，可能运行卡顿。
| 测评点 | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra |
| 玩法创意性 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 视觉执行力 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 技术实现 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
案例 4：Three.js 交互式世界
Create an immersive 3D world in Three.js inspired by three iconic Claude Monet paintings: Water Lilies, Impression, Sunrise, and Rouen Cathedral. Structure the experience as a clear three-stage journey, with each stage having its own distinct environment, mood, color palette, and visual identity while remaining part of one continuous world.
Stage 1 — Water Lilies: Begin in a peaceful, intimate garden surrounding a lily pond. Fill the environment with floating water lilies, soft greenery, reflections, gentle ripples, and dappled morning light. The atmosphere should feel quiet, cool, and enclosed, closely evoking the calm and dreamlike quality of Monet’s Water Lilies.
Stage 2 — Impression, Sunrise: As the player leaves the garden and follows the water forward, the environment should gradually open into a vast harbor. Vegetation gives way to open water, the air becomes filled with drifting mist, and the cool greens slowly transform into blue, violet, and warm orange tones. The player should eventually emerge into Monet’s Impression, Sunrise, with a glowing sun, distant boats, shimmering reflections, and a much stronger sense of space and atmosphere.
Stage 3 — Rouen Cathedral: Continuing forward, the harbor should gradually transition into an old European city. The fog thins, architectural forms begin to appear, and the warm sunrise colors evolve into the rich stone tones and luminous shadows of Rouen Cathedral. The journey should culminate in a grand cathedral facade that feels monumental and immersive, with subtle changes in light continuously transforming its appearance.
Make the progression between stages gradual and physical rather than using scene cuts or loading screens. The player should feel that they are genuinely traveling from one Monet painting into another, with the environment itself carrying the narrative: garden → harbor → city → cathedral. Add subtle animation throughout, including rippling water, drifting mist, moving vegetation, changing reflections, and slowly shifting sunlight. Preserve the distinctive composition, color palette, atmosphere, and painterly character of each painting while transforming them into cohesive, explorable 3D environments. Keep the experience elegant, atmospheric, and visually polished, with soft painterly materials and lighting, and build everything directly in the browser using Three.js without Blender or external 3D modeling software.Gemini 4 Argon 输出效果：
完整网页：https://0bncl84a6p.302ai.app
录屏展示：
简评：
✅ 核心优势：
- 印象派厚涂笔触纹理更贴题，所有材表现遵循画布肌理，同时用自发光模拟印象派蓝紫阴影，色彩质感呼应莫奈原作质感；
- 相机运镜有叙事性，日本桥和教堂片段有视角抬升表现，运镜本身参与叙事；
- 极致的艺术细节，三幅画的关键元素都做了”致敬式”复刻：睡莲与花蕊、偏右上的橙色太阳、断裂笔触反光、剪影小船、不对称双塔几乎一一对应真实画作；场景 3 的动态光照具有色温变化，从晨金渐变到午后桃红，呼应莫奈《鲁昂大教堂》系列”同一天不同时刻”创作理念。
❌ 不足之处：
- 没有几何合并，几千个 draw call 导致低端设备加载必然掉帧；
- 水面波纹用 UV 偏移模拟，效果生硬，缺少真实反射与法线扰动；
- 相机路径固定，交互性弱，无法左右转动视角，探索感不足；
- 无暂停、无全屏、无移动端方向按钮，只有滚轮 / 拖拽 / 键盘，移动端体验差。
GPT-6 Astra 输出效果：
完整网页：https://c5opj1kl2s.302ai.app
录屏展示：
简评：
✅ 核心优势：
- 工程级性能优化，所有静态几何分组合并，把上千个对象压到几十个 draw call，运行流畅；
- 使用官方程序化法线贴图，自带反射，且与太阳方向同步，视觉物理一致性高，贴图不依赖外部资源；
- 后处理营造”画家滤镜”，方向性笔刷模糊 + 颜料颗粒 + 暗角，模拟了画布上的颜料颗粒感；
- 三阶段过渡用统一调色板插值，平滑自然；
- 交互层次丰富，产品完成度极高，可选引导模式与自由模式，还有暂停、全屏、触摸方向键等操作支持；
❌ 不足之处：
- 手写笔触纹理被后处理取代，笔触质感过于平滑，材质本身油画质感稍弱；
- 睡莲、垂柳等元素数量级低于 Gemini 的作品，氛围偏疏朗而非茂密。
| 测评点 | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra |
| 视觉与交互 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 技术实现 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 用户意图理解 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
4. Gemini 4 Argon 模型实测结论
数据和实测都摆完了，是时候给 Argon 下个判断了。
Google 这次确实打了一场漂亮的翻身仗。Artificial Analysis 的综合成绩，Vals 对金融、法律、税务、医疗、编程等 26 项专业任务的测试，都把它放进了第一梯队。我们的实测也能基本印证：复杂知识任务表现尤其突出，编程到了旗舰水准。Gemini 的硬实力回来了，综合排名开始紧咬 Astra，但还不算是那种能闭眼交任务的全能旗舰。
1. 硬实力回来了，且成本打赢了
从榜单数据看，Artificial Analysis 的 Intelligence Index：Argon High 53 分，与 GPT-6 Astra Max、Claude Fable 5.1 Max 同档。Vals 的成绩更能说明问题，Argon 68.9 分，综合第一；Sonnet 5.5 是 67.04%，Opus 5.5 是 66.97%，Fable 5.1 是 65.83%。拆开来看，金融绝对第一，法律、税务、医疗、编程也都在前列。不是单点爆炸，是结构性赢。对一款主打专业知识工作的模型来说，这才是真正有用的能力分布。
再看单任务：
- Vals 单任务：Argon $15.68，Fable 5.1 $28.71
- AA 单任务：Argon $1.99，比 Astra 低约 39%
在我们的实测过程中也有同样体感，Argon 对于复杂问题的理解、信息整合、长链路推理都表现稳定，处理需要同时吃大量背景信息的任务时，思考路径能保持完整。而视觉理解和空间推理依然是 Gemini 的强项，再叠上专业知识与代码能力，整体终于有了旗舰该有的厚度。
可以说 Gemini 这次不是终于追上来了，而是已经坐回第一梯队，而且离 Astra 够近。
2. 知识工作 > 科研 > 写代码 > Agent
综合社区反馈和实测体验，Argon 的能力排序可以是：知识工作 > 科研 > 写代码 > Agent。
知识工作是 Argon 提升最明显的部分。金融、法律、税务、医疗这些任务本身就要求知识储备、逻辑分析和长文本处理三件套，Argon 在这几个方向都交出了成绩，Vals 的综合第一很大程度来自这里；科研同样是强项。复杂科学问题面前，它的知识覆盖和推理能力结合得不错，处理过程有明显的旗舰特征。
编程值得单独说。单看模型能力，Argon 已经够强。Google 拿 Chrome 数千万行代码重构、ADK 优化、Gemma 4 推理加速作为展示，说明它在真实软件工程环境里跑过。我们测的复杂前端、3D 场景、交互任务，它也能独立完成相当多部分。但和 Astra 摆在一起，差距就暴露出来了。Argon 输出代码的上限已经很高，但在工程过程中的稳定性、细节处理和最终完成度还有缺口。主体功能搭起来了，却在边角交互、代码组织、异常处理、收尾打磨上出问题。遇到规模更大、要求更复杂的工程任务时，Astra 的整体性依然更强。
简单来说就是，Argon 具备旗舰级的编码能力，缺的是把能力稳定转化成完整工程成果的成熟度。
3. Agent 是最明显短板
Vals 的 CUA-bench，Argon 只有 4.83%，8 个模型里排倒数第二；GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5 则是 19.17% 和 14.00%。
这个差距没法用偶尔发挥不好解释，只能说明 Argon 目前更擅长理解、分析、解决任务。一旦任务变成持续操作电脑、调用工具、应对环境变化、自主跑完整个工作流，能力就明显下滑。和推理能力相比，Agent 考验的不只是模型聪不聪明，还包括工具调用、任务拆解、状态管理、错误恢复，以及整条产品工作流成不成熟。Google 这次把 Antigravity 推到了台前，但实际用下来，中文支持、工具调用和整体交互都还有不少要打磨的地方。
模型是第一梯队，Agent 体验却还在路上。
Google 这场背水一战，至少完成了很关键的一步：Argon 的硬实力回来了，综合成绩能与 Astra、Fable 5.1 正面竞争，手里还握着速度和成本优势。
对 Google 来说，Chrome、Gemma、Antigravity，以及 Google 自己的科研和工程项目，都开始成为模型能力落地的试验场。而 Argon，终于让 Gemini 重新拿到了和顶级模型掰手腕的资格。
常见问题 FAQ
Q1：Gemini 4 Argon 是什么？什么时候发布的？
Gemini 4 Argon 是 Google DeepMind 的新前沿旗舰模型，9 月 30 日先通过 Fairwind 计划向受信任的网络防御机构限量开放，10 月 13 日全量发布，API、Google AI Ultra 订阅（Antigravity）和 Gemini App 同步铺开。它在 Artificial Analysis 榜单排名第 9，Intelligence Index 53 分，与 GPT-6 Astra Max、Claude Fable 5.1 Max 同档——这是 Gemini 自 3.5 Pro 跳票后，时隔 8 个月重返第一梯队。
Q2：Gemini 4 Argon 强在哪？
三大亮点：1）长输出——输出上限从 64K 拉到 1M Token，配合 1M 输入上下文，能一次装下整个代码库并吐出成品级输出；2）深度工作——Vals Index 68.9 分登顶（Sonnet 5.5 为 67.04、Fable 5.1 为 65.83），金融绝对第一，法律、税务、医疗、编程都在前列；3）真实工程验证——Chrome 4000 万行代码库重构、ADK 夜间自主优化已合入开源仓库、Antigravity 智能体代码提交量提升 35%。
Q3：Gemini 4 Argon 和 GPT-6 Astra 怎么选？
两者智能同档但侧重不同。Argon 优势在专业知识工作（金融/法律/税务/医疗结构性领先）、1M 长输出、视觉理解和成本——AA 单任务 $1.99 比 Astra 低约 39%，Vals 单任务 $15.68 vs Fable 5.1 的 $28.71；Astra 优势在工程完成度和 Agent——302.AI 实测中跑酷小游戏、Three.js 世界里 Astra 的产品完成度、性能优化、移动端适配都更成熟；CUA-bench Agent 测试 Astra 19.17% 大幅领先 Argon 的 4.83%。知识工作、长文本产出选 Argon，复杂工程交付和 Agent 自动化选 Astra。
Q4：Gemini 4 Argon 的价格是多少？
302.AI 平台价格：输入 $4/百万 Token、输出 $10/百万 Token，缓存写入 $0.375、缓存读取 $0.2/百万 Token，上下文 1M Token。对比 GPT-6 Astra（输入 $10/输出 $50），Argon 便宜一半以上；实测成本数据也印证：AA 智能指数任务单任务 $1.99，比 Astra 低约 39%。硬实力回到第一梯队的同时握有成本优势，是 Argon 这次最有杀伤力的组合。
Q5：Gemini 4 Argon 的编程能力如何？
达到旗舰水准但不是最稳的那个。Google 展示的 Chrome 重构、Gemma 4 推理加速证明它在真实软件工程环境跑过；302.AI 实测中 SVG 动态图形、3D 跑酷、莫奈 Three.js 世界都能独立完成相当多部分，艺术理解和对原作的致敬式复刻尤其惊艳。但与 Astra 对比，Argon 在工程稳定性、细节处理和收尾打磨上有缺口——draw call 不合并导致低端设备掉帧、碰撞检测有 bug 风险、缺移动端适配。一句话：编码能力旗舰级，转化成完整工程成果的成熟度还差一步。
Q6：Gemini 4 Argon 的最大短板是什么？
Agent 能力。Vals CUA-bench（计算机使用测试）Argon 只有 4.83%，8 个模型里排倒数第二，而 GPT-6 Astra 是 19.17%、Claude Opus 5.5 是 14.00%。它擅长理解和解决任务，但一旦涉及持续操作电脑、调用工具、应对环境变化、自主跑完整工作流，能力明显下滑。配套的 Antigravity 在中文支持、工具调用和整体交互上也还要打磨。模型是第一梯队，Agent 体验还在路上。
Q7：Gemini 4 Argon 的能力排序是什么样的？
302.AI 结合社区反馈与实测给出的排序：知识工作 > 科研 > 写代码 > Agent。金融、法律、税务、医疗等知识工作是提升最明显的部分，复杂科学问题的知识覆盖与推理结合得不错，是典型旗舰特征；编程旗舰级但工程转化欠缺火候；Agent 是明确短板。选型时按这个排序安排任务最稳妥。
Q8：如何在 302.AI 上调用 Gemini 4 Argon API？
在 302.AI 调用 Gemini 4 Argon 有三种方式：1）客户端——对话框选择模型菜单，输入 gemini 获取相应版本；2）聊天机器人——应用超市→聊天机器人→Google模型→gemini-4-argon→确认；3）API——API超市→语言大模型→Google→gemini-4-argon→点击 Playground 在线调用。302.AI 按需付费、无需月费，适合金融分析、法律合同、长文档处理等知识密集任务。
5. 如何在 302.AI 上使用
1. 使用302.AI客户端
步骤指引：对话框内选择模型菜单
输入gemini即可获取相应版本调用
2. 聊天机器人中使用
步骤指引 ：应用超市→聊天机器人→立即体验
选择模型：Google模型→gemini-4-argon→确认
3. 使用模型 API
步骤指引：API超市→语言大模型→Google→gemini-4-argon
点击【Playground】在线调用 API
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