谷歌物理真觉醒，全新Gemini 4 Argon一大波实测来了

谷歌Gemini 4 Argon现已正式亮相。

一度被外界认为步伐滞后的谷歌，如今强势回归。

从评测数据来看，它在文本处理和逻辑推理方面，与GPT-6 Astra和Claude Opus 5.5不相上下。

定价方面，它的费用仅为竞品的五分之一，运行速度却提升了数倍！

更令人瞩目的是，这是首个让人感受到“融合了图像、视频、语言乃至物理感知”的通用物理推理模型。

有用户惊叹：Gemini 4 Argon开始理解物理规律了！

沃顿商学院教授Ethan Mollick的感受是：Gemini 4与其他模型截然不同，其他模型或多或少都与Claude或GPT有些相似之处。

Gemini 4 Argon的实际表现如何？我们进行了实地测试。

我们的实测体验

实测1：傅里叶级数“手绘”骑单车鹈鹕

过去测试大模型，通常是用“鹈鹕骑自行车”的SVG。

但在X平台上，一位博主将测试难度升级：他要求Argon利用傅里叶轮转圆来生成一个鹈鹕骑自行车的画面。

他的感受是：Argon对世界有着惊人的直觉式理解，遵循第一性原理。

我们也用Argon进行了测试，令人惊喜的是，Argon瞬间捕捉到了傅里叶级数逼近闭合曲线的几何本质！

在最后，它直接“计算”出了踩踏板的鹈鹕轮廓。

实测2：3D应县木塔

接下来，我们让它生成3D版的应县木塔。

看起来挺精致，但还不够震撼，而且并非真实的应县木塔。我们干脆给它一张提示图。

原本的五层结构，现在只能辨认出4层。

这一次，它生成的3D图效果不错。

大招来了！我们要求它生成一个生动的结构解析视频，要有大片感。

它生成的视频自带解说，还是中文版的，不过仔细听，发音有点滑稽。

实测3：深海探险泰坦尼克号

最近，小编沉迷于各种AI科普视频，就让Argon来生成近期我印象深刻的一个AI视频——

让机器人带我们潜入深海，还原当年泰坦尼克号的海难现场。

它生成的两个版本视频都只有10秒，无法生成更长的视频。如果要求不高，质量其实已经可用。

另外，中文口音依然搞笑。

实测4：科学推理能力大检验

据悉，Gemini 4 Argon已在多个硬核科学领域取得突破，例如完成量子计算、解决核聚变问题、做出染色体重拍的罕见病诊断、设计5个高活性新酶等。

那我们实测一下，Gemini 4 Argon的科学推理能力究竟有多强。

三维恒星器超导线圈与核聚变磁面求解

既然Argon找到了核聚变“格拉德猜想”的新反例，我们直接让它用纯代码手搓一个三维恒星器磁场求解器。

这直接展现了Argon的前沿计算物理与三维微分几何能力：它能把磁流体力学平衡方程和超导线圈的空间拓扑，准确转化为视觉仿真。

接着，我们复刻了X上高赞的“特斯拉三相交流感应电机工作原理”实测。

这体现出，Argon有极强的多物理场（电磁-机械）耦合推理能力。

它生成的demo中，不仅三维机械结构同轴对齐，连右手螺旋定则、三相相位差与洛伦兹力转矩的因果链条也分毫不差。

遗憾的是，我们本想测试更多案例，但作为月付20美元的Pro用户，还没测几个案例，我们的额度就用完了。

接下来的，是其他网友的实测。

纯代码手搓3D，视觉与空间推理的“神”？

Gemini 4 Argon一上线，各种实测案例就到处流传。

对于它的3D生成和空间视觉语义推理，多数网友给予好评。

网友 @Bhavani_00007 仅通过一段提示词，Argon就生成一个逼真的3D图书馆。

他的评价是：这是个性能怪兽！我从未期望过任何大模型能有如此逼真的细节。这太难被超越了。

确实，很多网友晒出的案例中，Argon在3D和复杂动效代码上创造力十足。

有人用Argon结合Nano Banana，纯用 three.js 从零生成一架未来感3D武装直升机。

开发者随便让它“在.html文件里做点酷的”，Argon直接甩出了四个物理级视觉特效，看起来酷毙了！

它还能直接复刻《我的世界》。

网友 @notjazii 花了19分钟，消耗630万tokens，在Devin中仅花3美元，就让Argon生成了一个完美的Minecraft克隆版。

还有人让它生成一座不可能的博物馆。

@pankajkumar_dev 测试了3D场景生成，直呼“它的3D速度和创造力完全是另一个维度的存在”。

Gemini 4一个最大的优势，就是跟Claude和Astra有不同的个性和审美风格。

正面硬刚 Opus 5.5 与 GPT-6 Astra，成本超低

真正让用户满意的，是Argon的极致性价比。

我们来看看几组对比。

Round 1：Argon vs Claude Opus 5.5 (果冻花园 3D测试)

开发者 @marcthecreatorr 用相同提示词测试。

**Opus 5.5：**耗时 30 分钟，花费约 12.50 美元。

**Gemini 4 Argon：**耗时 15 分钟，花费约 5 美元。

结果，Argon不仅色彩更丰富、细节更到位，而且速度快了将近4倍，成本还不到一半！

另一位开发者 @notjazii 也得出了几乎一样的结论（Opus 15分钟/8.2刀 vs Argon 13分钟/1.2刀），直呼“谷歌团队这次真做出好东西了”。

Round 2：Argon vs GPT-6 Astra (性能与成本碾压)

网友 @xKaka1456的结果更夸张。

**Astra：**耗时 25 分钟，成本 11 美元。

**Argon：**耗时 3 分钟，成本 0.5 美元。

速度差了8倍多，成本差了整整22倍！

而在视觉基础任务（如目标检测、密集场景、小文本/手写文本/复杂表格提取）上，有网友宣布：“Astra 被赶下神坛，Gemini 4 Argon 是目前最好的视觉模型，而且在High模式下比Astra便宜4倍。”

真正的杀手锏——AI终于懂物理了！

谷歌在官博里这样定位Gemini 4 Argon：一款通用物理推理模型。

它被设计用来打通机器人技术栈中的物理理解、代码生成与视觉语义推理。

在具身推理（ERQA）基准测试中，Argon仅凭纯推理就拿下了87%的高分，碾压所有前沿模型。

这意味着，AI可以通过看视频，直接在现实世界中控制物理实体。

案例1：机器人学人类扔沙包

谷歌让Argon看了一段人类玩“扔沙包”的普通视频。

然后，Argon自己测绘了环境，计算了全身关节运动，然后自主构建了仿真代码在虚拟世界里疯狂练习。

最后，当这些数据被传输到Apollo人形机器人身上时，这台机器人在现实测试中，连续7次命中！

正如大V@StockSavvyShay 所言：

如果机器人能从普通视频中学习物理技能，那么谷歌庞大的 YouTube 视频库，将成为它在物理AI时代无需自己造机器人就能称霸的最大护城河。

案例2：从手绘草图到精准的物理投掷

开发者只需拍一张纸上的粗糙草图（比如画一个机器人在桌子上扔球砸倒箱子）。

Argon就能自动构建GPU加速的MuJoCo物理场景，合成一个完美的76自由度全身+五指投掷轨迹，在仿真中验证砸倒目标的物理定律，最后导出高清渲染视频。

整个过程，AI完全理解了重力、动量和碰撞！

案例3：视觉闭环找出“异常重量的球”

面对经典的“12小球称重谜题”，Argon能够自己写出一个纯视觉闭环控制器。

它控制两只Franka机械臂，只用RGB摄像头观察天平的倾斜度，自己规划步骤，只需3次称重，就把那颗重量不同的球精准挑了出来。

从零样本机器狗控制，到人类第一视角视频自动转为机器人动作，再到极高精度的视频价值函数评估（分辨人类在视频里的操作是有效还是失误）……

就这样，Argon跨越了数字与现实的物理鸿沟。

实测也暴露了硬伤

当然，Argon的测试中，也暴露了一些硬伤。

槽点一：在“真实业务代码”上表现拉胯

虽然Argon在处理真实的、工程化极强的日常代码时，遭到了差评。

有人直言：“在真实世界代码方面，这个模型毫无用处。也许谷歌已经放弃了纯编程模型的竞赛。”