Gemini 4 Pro / Flash 实测、跑分与上手

列出 5 个提供免费 API key 或额度的站点，称可试用 DeepSeek V4.1 Flash、Gemini 4 Argon、GPT 6 Astra 等模型。

MicroAGI 两个机器人 VLM 基准显示，Gemini 4 Argon 把推理强度拉高后主指标反降 4.9 分、成本涨 4.7 倍，自托管小模型 nanoannot-1 全面胜出。

作者比较 ChatGPT Dot、Grok Bot 等常驻智能体，并以 Google 凭 Argon 反超为例，说明文化比模型能力更难改。

日本用户发布带视频的 Gemini 4 Argon 实测，展示用代号 Argon 的 Gemini 4 模型跑任务的效果。

又一条带图帖调侃 Gemini Argon 的表现坐实了此前的负面说法。

Wiz 与 Google DeepMind 升级 Scan for Good，用 Argon 的推理能力发现复杂漏洞、加快修复，已免费服务数十家机构。

新发布的 MicroAnnotationBench 上，自研 nanoannot-1 得 54.8 领先所有前沿模型，Gemini 4 Argon 以 49.6 居次但成本高 10 倍；MicroPlanBench 则由 GPT-6 Astra 领先。

Google 在 AI Studio Build 中向 Google AI Pro 订阅者开放 Gemini 4 Argon，描述应用即可生成，帖中附 7 条提示词。

一条调侃帖：被问 Gemini Argon 有多少参数时，答案变成一串乱码字符，反映官方始终未公布 Argon 的模型规模。

一条配图玩梗帖，用夸张的感叹号表达对 Gemini 4 Argon 的兴奋情绪，没有具体信息或实测内容。

同一条提示词分别交给 Gemini 4 Argon 和 Opus 5.5 生成犀牛图像，作者未做任何后期处理，展示两者风格差异并让读者投票。

日本用户让 Gemini 4 Argon 汇总 G 检定考生觉得难的问题类型，结果被题目难度打击到自信。