Gemini 4 Argon 首發72小時吞下25萬億Token，皮查伊談砍掉3.5 Pro內幕

AI 摘要

• Gemini 4 Argon 上線72小時吞吐逼近25萬億Token，消耗量為Gemini 3.0同期的3倍。
• Google 因3.5 Pro在Agentic Coding上的缺口而主動捨棄該版本，並將Flash階段的技術積累注入Argon後訓練。
• 皮查伊表示Google內部已進入遞歸自我改進（RSI）階段，模型開始參與訓練配方建議與檢查點評估。

Google 新一代模型 Gemini 4 Argon 首發即交出高流量成績單。上線72小時內，吞吐量逼近25萬億Token，消耗量達到上一代Gemini 3.0同期的3倍，Google 不得不再次啟動算力限流。在科技播客《Sources》的最新訪談中，執行長桑達爾·皮查伊回顧此次發布，並首度說明外界關注的Gemini 3.5 Pro去向與DeepMind高層異動。

3.5 Pro 為何被捨棄

皮查伊表示，3.5 Pro 是團隊主動放棄的版本。今年年中，Google 在訓練3.5系列時發現模型在Agentic Coding上存在明顯缺口。團隊認為，與其推出體積更大的Pro版本，不如以較小、較高效的Flash版本高頻迭代，補齊短板的速度更快。約三個月內，團隊陸續完成3.5、3.6、3.7到3.8 Flash的連續版本。當方案成熟準備移植到Pro時，Gemini 4 Argon 的預訓練已經完成。在算力受限的情況下，再發布生命週期很短的3.5 Pro並不划算，因此團隊將Flash階段驗證成功的技術累積直接注入Argon的後訓練階段。

Argon 的能力表現

根據訪談中提到的外部測試，Gemini 4 Argon 花費一天多、算力成本不到2000美元，即自主通關《我的世界》。Google 內部也已將其指向擁有數百萬行程式碼的Chromium程式碼庫。至於外界傳聞的Carbon模型，皮查伊澄清那是內部前沿迭代的代號，並非獨立產品。目前團隊正以Argon進行蒸餾，研發能力接近、成本更低的輕量版本，計畫開放給更多用戶。

研發方式轉向遞歸自我改進

皮查伊宣布，Google 內部已進入遞歸自我改進（RSI）階段。模型不再只是訓練對象，而是參與提出訓練配方建議，並自動評估下一個檢查點。皮查伊本人也使用Agent每天彙整預訓練、中訓練、後訓練與資料群組的24小時進展，約節省一小時資訊同步時間，並透過接入遙測資料的Agent即時監控各部門算力效率。他預期2027年將是生產力的黃金時代，未來12個月內RSI的滲透將帶來持續加速。皮查伊也透露，依據內部基準與演進曲線，下一代Gemini 5.0將明顯強於現在的4.0 Argon。

DeepMind 人事異動

訪談中也首次說明DeepMind的人事調整。Jeff Dean 離職創立 Discovery Loop；Demis Hassabis 轉任首席科學家與主席，重心轉向 Isomorphic Labs 所代表的AI製藥、生命科學與機器人應用；模型研發管線則由待在DeepMind超過十年的Koray Kavukcuoglu接手。皮查伊指出，前沿模型研發已演變為超大規模工程，需要專職負責人全力投入。

財務與基建投入

Google 今年夏天出現自IPO以來首次自由現金流轉負，同時持續上調2027年資本支出指引，並已開始規劃2028至2029年的土地與電力儲備。皮查伊表示，今日的AI基建並非閒置的泡沫，所有算力都被實際消耗，雲端業務長期合約積壓與研發突破共同支撐其投入決策。

產品架構與未來布局

皮查伊透露，B端與C端的Gemini Agent底層採用相同模型、運行框架與運行時，差別僅在於注入企業上下文或個人上下文。企業端為每個任務自動分配獨立微虛擬機並提供7×24小時安全運行的設計，也將同步延伸至消費端；Gemini 現有的「對話」與「任務」將合併為單一輸入框。他另表示，Google 無需強行合併搜尋與Gemini應用，而是讓雲端常駐的Agent層共享用戶上下文。此外，Google 與 Planet Labs、SpaceX 合作的太空運算計畫「Project Suncatcher」已發射首個試點，皮查伊表示相關晶片應仍在軌道正常運作。在監管方面，他主張制定統一的全國性標準，並認為產業應建立清晰準則與獨立審計。在算力分配等關鍵決策上，皮查伊強調維持人在迴路（Human-in-the-loop），由人類做最終決定，模型僅提供輸入。

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