Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon 上线 OpenRouter

Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon 已在 OpenRouter 上线，并可通过 Google AI Studio 与 Google Cloud 调用。该模型在 AutomationBench 得 51.3%、LVBench 得 91.7%，在 CWE-bench v1 以 68% 并列第一，介绍性定价为输入每百万 token 2 美元、输出每百万 token 10 美元。

相较此前需要通过 Google 自有渠道了解和接入 Gemini 模型，这次同时出现在 OpenRouter，并用多个公开基准和明确价格给出对比坐标，使团队能在既有聚合平台上直接与其它模型横向试用和估算成本。

证据只给出了三个基准成绩和定价，未说明模型架构、上下文长度或工具调用方式。可确认的能力信号集中在自动化、长视频理解和代码安全相关基准，以及按 token 计费的输入输出价格结构。

适合需要长视频理解、自动化任务或代码安全评估的团队优先试用。由于可通过 OpenRouter、Google AI Studio 和 Google Cloud 调用，已有相应接入流程的团队可较低成本切换或对比；但证据未说明延迟、稳定性或限额，暂不宜直接用于关键生产链路。

• 在 OpenRouter 上用同一批任务分别调用 Gemini 4 Argon 与现有模型，记录 AutomationBench 类自动化流程的成功率差异。
• 用 LVBench 相关的长视频理解任务做小样本验证，评估是否可替代当前视频分析管线中的模型。
• 按输入 2 美元、输出 10 美元每百万 token 的定价，估算现有高频调用场景的月度成本变化。
• 在代码安全审查场景中复现 CWE-bench v1 的 68% 表现，确认是否满足内部准确率门槛。

• 介绍性定价会持续多久，之后价格如何变化？
• 模型中英文能力、上下文长度和工具调用支持情况如何？
• 开放范围是否覆盖所有地区与账号类型，是否有速率或配额限制？
• 基准成绩的测试条件、版本和可复现细节未披露。