Gemini 4 Argon 正式发布：性能评测、AI 编程实测与免费使用教程

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。

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。

那么，Gemini 4 Argon 的实际表现究竟如何？它能否根据几张照片生成一个可交互的虚拟摄影棚？能否在几分钟内构建一个完整的租房与买房对比模拟器？下面结合相关评测数据和实际测试案例来看。

本文主要内容：Gemini 4 Argon 性能评测、AI 编程实测、3D 建模与游戏生成、图片生成能力，以及客户端安装和使用方法。

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。

在金融、编程、法律、税务这几个行业任务上的平均准确率对比：

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。

用程序化代码生成的大型 3D 场景，也能说明它在理解空间结构上的表现：

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。

四、从零生成复杂 3D 战斗机械战舰

本次展示中，另一个令人印象深刻的案例，是使用 Gemini 4 Argon 搭配 Nano Banana，通过程序化代码生成一艘具有未来科技感的 3D 战斗机械战舰。

整个过程并不是传统的人工建模，而是从零开始，通过代码构建模型结构，再经过多轮生成、修改和优化，逐步完善细节。

最终呈现的场景包括：

• 具有复杂结构的机械战舰。
• 开火射击和空中导弹发射等战斗特效。
• 舰载机在海面与暴风雨环境中飞行的场景。
• 穿越厚重云层、俯冲以及降落等动态画面。
• 夜间照明和环境光影效果。

过去，制作复杂的 3D 场景往往需要专业建模人员、动画师和程序开发人员共同参与。现在，AI 可以通过代码生成和多轮迭代参与其中，将部分复杂工作整合到更加自动化的流程中。

不过，这并不意味着所有专业 3D 制作流程都可以被完全取代。模型质量、物理效果、镜头表现以及最终可用性，仍然需要根据实际需求进行评估。

五、生成速度与成本对比

在太空列车的相关测试中，本次介绍给出了一组值得关注的数据。

按照上述数据计算，Gemini 4 Argon 的完成速度约为 Claude Opus 5.5 的 26 倍，成本则降低至原来的约八分之一。

需要注意的是，这里比较的是特定提示词和任务条件下的结果，并不代表两款模型在所有任务中都具有相同的速度和成本差距。

原测试介绍也指出，Claude Opus 5.5 在体量感、机械细节和镜头表现方面仍有优势。

因此，如果目标是快速生成具有较高视觉质感的 3D 场景，Gemini 4 Argon 展现出了不错的效率和成本优势；如果对复杂细节和最终画面质量有更高要求，仍然需要结合具体结果进行选择。

六、实测：只用 4 张照片生成交互式虚拟摄影棚

接下来进入实际应用测试。

这次测试中，上传了 4 张不同角度的人物照片，希望 Gemini 4 Argon 根据这些素材，构建一个可以在浏览器中运行的交互式虚拟摄影棚。

要求包括：

• 根据照片判断人物的正面、侧面、背面和不同姿势。
• 构建可以切换的虚拟摄影场景。
• 支持不同灯光效果和人物姿势。
• 可以通过鼠标旋转视角，调整观察角度。
• 在切换场景和人物姿势时，提供平滑的过渡效果。

提交提示词后，Gemini 4 Argon 开始构建 Web 应用。大约几分钟后，一个可以直接在浏览器中运行的页面便生成完成。

1. 多种虚拟场景自由切换

生成的摄影棚提供了多种背景选择，例如月亮门、落地窗、无缝影棚和青花屏风。

用户可以根据不同的画面需求切换背景，而不需要手动重新搭建整个场景。

2. 灯光效果动态调整

灯光方面，页面提供了柔光、电影光、侧窗光和月夜蓝调等不同效果。

切换灯光后，人物的整体色调和下方阴影也会随之变化，让画面呈现出不同的视觉氛围。

3. 人物姿势与视角调整

人物姿势可以在正面、侧眸、坐姿和倚窗等选项之间切换。

切换时，页面会使用平滑过渡效果，部分坐姿还会配合相应的椅凳场景。

此外，用户可以通过鼠标调整观察角度，并尝试不同的构图方式，甚至制作出类似电影海报的画面。

4. 这次测试也有明显不足

并非所有部分都达到了预期。

一开始，我尝试让 AI 直接手工编写代码来生成完整的 3D 人物，但最终效果并不理想。

后来改为使用原始人物图片进行抠图，再将人物放置到 3D 场景中，整体效果才明显改善。

这也说明，AI 能够生成完整的交互式应用，并不意味着它已经能够完美处理所有底层技术问题。

如果希望实现真正的 360 度人物旋转和完整的三维人物模型，后续还可以尝试使用本地显卡运行图生 3D 模型，进一步比较不同方案的效果。

七、实测：两分钟左右生成租房与买房对比模拟器

第二项实测，是让 Gemini 4 Argon 构建一款交互式租房与买房对比模拟器。

这个项目需要在 10 年的时间跨度内，对不同住房方案进行财务模拟。

输入的参数包括首付款、房贷利率、物业费以及税收抵扣等因素。

大约两分钟后，应用便构建完成。

令人惊喜的是，它生成的并不是一个只能计算月供的简单计算器，而是一个具备多项交互功能的财务看板。

1. 参数可以实时调整

左侧的参数面板提供了滑块和输入框，支持双向实时调整。

用户修改输入值后，可以观察相关计算结果如何变化。

物业费通胀、房产税以及边际税率对应的抵扣部分，也被设计成可以动态调整的选项。

2. 不只计算月供，还考虑长期成本

买房与租房的比较，并不能只看每个月需要支付多少钱。

这次生成的模拟器还考虑了首付款资金的机会成本，以及 10 年时间跨度内的复利因素。

这些因素会影响长期财务结果，也让不同住房方案之间的比较更加全面。

3. 图表、成本分析与 CSV 导出

在结果区域，应用提供了月供和相关成本的可视化分析，并配有 3 张可以切换的动态图表。

页面还展示了不同方案在长期模拟中的变化，以及相应的回本年份。

此外，底部还提供 CSV 报表导出功能，方便用户将计算结果保存下来，进行进一步分析。

这次测试最值得关注的地方，是 AI 不仅生成了前端界面，还实现了与界面交互相对应的财务计算逻辑。

不过，这类 AI 生成的财务工具仍然需要仔细检查公式、税务假设和边界条件。尤其涉及真实的购房决策时，不能仅凭生成的结果作出判断。

八、AI 自动调用 Blender，生成复杂 3D 场景

除了直接编写 Web 应用，Gemini 4 Argon 还展示了结合反向代理客户端、多智能体协作和视觉反馈循环完成复杂 3D 建模的案例。

其中一个案例，是在 Blender 中自动构建一座具有中国传统建筑风格的宝塔寺庙群。

从多层建筑、建筑结构，到周围的植被和光影效果，整个场景经过多轮迭代和优化，最终呈现出较强的真实感。

与单纯生成一张图片不同，这种工作流程涉及实际的 3D 场景构建，AI 需要调用工具、生成内容，再根据结果持续调整。

1. 从一张马车图片生成交互式 3D 模型

另一个案例更加有趣：开发者提供了一张哥特维多利亚风格的马车图片，AI 便通过代码构建了一个拥有约 17.4 万个面的交互式 3D 模型。

根据展示内容，这个模型不仅包含马车的外部结构，还实现了部分可交互和动态效果，例如：

• 可以打开的车门。
• 具有物理效果的车内结构。
• 悬挂系统。
• 闪烁的灯笼。
• 骷髅雕刻等装饰细节。

该案例强调的是通过代码从零构建模型，而不是简单地将图片转换成静态展示图。

当然，交互效果和物理模拟的实际完成度，仍然需要通过运行生成结果进行验证。

2. 把家庭办公室变成可以游玩的赛车游戏

还有开发者将一张家庭办公室的照片，变成了一款可以直接游玩的赛车游戏。

这个项目结合了 Blender MCP 和 Three.js。

AI 不仅需要理解桌面上的物品，还需要将它们转化为游戏中的场景元素，例如障碍物、赛道组成部分以及其他可交互对象。

最终，原本普通的办公桌场景，被改造成一个可以驾驶赛车、自由探索的 3D 游戏环境。

这类玩法让 AI 编程不再局限于传统网站和工具开发，而是进一步延伸到游戏原型、互动体验和程序化内容生成。

对于独立开发者而言，这意味着可以尝试用自然语言描述创意，再让 AI 协助完成代码、场景和交互逻辑的构建。

九、Gemini 4 Argon 的图片生成能力如何？

除了编程和 3D 场景生成，还对 Gemini 4 Argon 的图片生成能力进行了测试。

具体测试使用了相应的提示词，并将生成结果与实际预期进行比较。

由于图片生成效果与提示词、使用环境以及具体内容密切相关，单次测试并不能代表模型在所有图像任务中的表现。

这次测试用的是写实人像类提示词，结构大致如下（可按需替换主体描述）：

主体：23 岁东亚女性人像，身材比例匀称，气质慵懒
服装：黑色缎面束腰连衣裙，露肩一字领配白色蕾丝，白色荷叶边小围裙，
      黑色过膝丝袜配蕾丝袜口，白色蕾丝发箍
妆发：慵懒长卷发散在肩头，眼尾微微泛红，裸粉水光唇
神态：眼皮半垂，视线从睫毛下慢慢抬起看镜头，唇角似笑非笑
瞬间：斜倚在复古书房的书架旁，一手托着银色茶盘，
      另一手指尖勾着围裙系带，腰线自然扭转
光影：午后窗光作主光柔和照亮面部，身后暖金边缘光勾出发丝和肩线，
      缎面泛柔亮高光，书架与台灯虚化成暖调背景
镜头：85mm，七分身，略低机位，浅景深，电影感暖调，写真大片

负面提示词：低质量，模糊，变形，多余手指，肢体畸形，塑料感皮肤，过曝，
            卡通，动漫，文字，水印，夸张美颜，畸形解剖，廉价服装，塑料反光

从本次测试的展示来看，图片生成也是值得关注的能力之一。

如果想复现相关测试，可以参考原视频中使用的提示词。需要注意的是，实际可生成的内容以及相关限制，可能会受到平台规则、账户权限和具体使用方式的影响。

十、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：

• 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。

• 网页端：gemini.google.com/app

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。

根据原视频介绍，该客户端提供 Windows、macOS 和 Linux 等版本，也可以根据实际支持情况选择浏览器插件。

• 官方：antigravity.google

一般来说，使用流程如下：

• 前往客户端对应的官方或可信下载页面。
• 根据自己的操作系统选择对应版本。
• 下载并安装客户端。
• 按照客户端提供的方式完成账户配置。
• 确认模型列表中是否出现 Gemini 4 Argon，再开始使用。

下载时需要特别注意：请优先使用官方或可信来源提供的安装包，不要随意运行来源不明的程序，也不要向不可信的第三方客户端提交账户密码或访问令牌。

客户端是否支持该模型、是否需要额外配置，以及实际使用额度，都应以当前版本的说明为准。

方法三：使用 Google AI Studio

如果希望在开发过程中测试模型，也可以检查 Google AI Studio 中是否提供对应模型及相关调用权限。

需要注意的是，模型是否开放、账户是否具备访问权限，以及具体 API 配额和收费方式，都可能随时间变化。

如果只是想快速体验，可以先使用网页端；如果需要将模型接入自己的开发流程，则可以进一步了解相应的开发接口和工具调用能力。

十一、总结：Gemini 4 Argon 值得关注的是什么？

从本次介绍的评测数据和实际案例来看，Gemini 4 Argon 最值得关注的地方，并不是某一项单独的功能，而是它试图将推理、编程、视觉理解和工具调用结合起来。

它展示了几个重要方向：

• 复杂推理与专业任务：在所展示的评测中，逻辑推理和数据分析表现突出。
• 完整 Web 应用生成：能够根据提示词构建带有交互功能和计算逻辑的网页应用。
• 程序化 3D 内容生成：通过代码和多轮迭代构建复杂场景及交互模型。
• 工具调用与自动化：结合外部工具完成更复杂的开发任务。
• 效率与成本：在特定测试中，展现出较快的生成速度和较低的任务成本。

当然，它也并非没有不足。例如，直接生成完整 3D 人物的效果并不理想，复杂场景的细节表现与最终可用性也仍然需要实际验证。

但整体来看，AI 正在从单纯回答问题、生成片段代码，逐渐向能够构建完整应用、操作开发工具以及参与复杂工程任务的方向发展。

如果你关注 AI 编程、开源模型、3D 生成或本地 AI 应用，那么 Gemini 4 Argon 所展示的这些能力，值得继续关注。

后续还可以进一步测试本地显卡运行图生 3D 模型的效果，并与在线 AI 生成方案进行对比。

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本文整理自公开评测信息与实测案例，仅供学习参考。