谷歌全面开放最新模型 Gemini 4 Argon，它能帮 Chrome 团队在4000万行代码里剥离重构600万行历史代码，也能联动 Blender 把桌面照片变成可玩的3D赛车。实测写前端审美一般，生成PPT的效果还可以。

谷歌全面开放了最新模型 Gemini 4 Argon。

这个模型其实 10 月 1 号就发布了，但当时只给做网络安全防守的机构测试，憋了两周，终于放出来给大家用了。

目前在 Gemini、Google AI Studio和 Antigravity 里面，都可以用。

模型刚放出来半天，网上已经到处是评测文章。

我看了一圈，大家夸得最多的主要是三个地方。一个是它重构大型代码库的能力，官方放出来的案例里，它帮 Chrome 团队在 4000 万行代码里剥离重构了 600 万行历史代码。

另一个是它的 3D 建模和空间物理推理，可以直接联动 Blender 建古建筑、把桌面照片变成可玩的 3D 赛车小游戏。

再有就是在第三方专业办公评测（Vals Index）里，它在金融、法律、医疗这些领域的综合得分拿了第一，长视频理解能力也排在榜首。

作为产品经理，了解模型能力，不能光看别人说，我也第一时间体验了几个常用的场景。

我先拿个人网站测了一下它的前端能力。

对普通人来说，它写前端代码的能力是够的，但审美上，我真觉得还不如 Gemini 3.8 Flash。

你看，它生成出来的页面，先不说设计美感，排版密密麻麻全是字，完全没考虑用户的阅读体验，光看首屏就让我挺无语的。

我用同样的提示词和简历，Gemini 3.8 Flash 跑出来的页面（下图），虽然中规中矩，但不至于像上图那么拉垮。

测完网站，我又跑了一下常做的 PPT 任务。

我把之前做课程的文字大纲和配图直接丢给它，没配置任何 Skill（技能），让它生成 HTML 版和可编辑的 PPTX 文件。

这次直出的效果还可以，如果给它加上技能、设计和排版要求，效果应该会更好。

实测下来，我想 Gemini 当前很难追上 Claude 和 GPT。

这让我很想聊聊自己对 Gemini 的看法。

我用 Gemini 时间很长，看着它一路变成现在这样，还挺感慨的。

我 23、24 年一直用 GPT，但那会 GPT 上下文短，回答问题特别精简，像舍不得多给字一样，上传长一点的文档，它根本没法仔细看，回答也不准。

到 25 年，我发现 Gemini 2.5 Pro，一下子就被它 1M 的超长上下文和多模态能力吸引了。

那时，它可以识别视频和图片，回复得特别详细，开头还给足情绪价值，到现在还被戏称为“美版豆包”。

我做 AI 产品，经常把录屏和界面截图发给它，让它帮我分析产品功能、交互设计和 UI 设计。

它给的方案非常专业，我很多产品设计方案和需求文档都是跟它讨论出来的，我常常忍不住到处跟人安利。

可惜这种惊艳没持续太久。今年年初大家还觉得 Gemini 3.0 Pro 挺强，可到了 3.1 Pro 就明显拉垮了，我个人觉得还不如原来的 2.5 Pro。

为什么落差会这么大？看看谷歌这大半年发生的事就明白了。

今年 5 月谷歌原本承诺一个月内发 Gemini 3.5 Pro，结果代码能力达不到内部要求一拖再拖，最后直接在内部砍掉了。

到了 8 月初，谷歌 AI 团队更是经历了一次人事大换血。DeepMind 的 CEO 哈萨比斯退居幕后，而在谷歌干了 27 年、写出谷歌底层架构半壁江山的传奇首席科学家 Jeff Dean，带着老搭档 Sanjay 以及 Gemini 核心技术负责人 Oriol Vinyals 等四位顶尖大牛，在同一天宣布离职创业。

你看，要做好一个产品，归根结底，人才是最重要的。当一个产品失去了这些最核心的领头人，产品就很难做好。

短期来看，谷歌大概很难再回到 AI 模型的第一梯队了。

现在我日常的 AI 主力模型又回到了 GPT，但依旧会用 Gemini，还专门备了几个号。

原因很简单，谷歌的应用生态完善，模型的写作和多模态能力还是很强。

尤其下面这几个场景，我几乎每天都会用，提效非常明显。

第一，用谷歌搜索的 AI 模式查资料。

搜索依然是谷歌最强的老本行。我想找 AI 最新一手的信息，都会直接用谷歌的 AI 模式去搜，它总结出来的内容挺准的，附带的引用来源链接也比较新。

第二，用 Chrome 浏览器的 Gemini 侧边栏快速研究资料。

平时看国外的网站、逛 GitHub，满屏英文我看不懂，插件翻译完还是难懂。这个侧边栏可以直接读取当前网页的全部内容，用大白话讲解，随时提问，学习研究的效率高很多。

它还帮我解决了一个看长文档的痛点。我做课程的时候，需要看大量的作业。

如果用 GPT 或者其他模型去读，往往只能抓取到页面的一部分。但 Chrome 自带的这个侧边栏能把整个页面的长文档全部读完，我可以直接让它帮我分析作业、提炼总结、写点评，还能针对里面的细节继续追问探讨，相当方便。

第三，用 Google AI Studio 研究产品方案、开发产品 Demo。

我最开始是在谷歌的 AI Studio 白嫖 Gemini，很少去用 Gemini 官网。

因为 AI Studio 能免费体验最新模型，支持自己设置上下文长度、工具开关和模型温度（Temperature），而且还能直接开发应用，灵活得多。

我之前做不少产品 Demo 案例和需求文档都是在上面完成的。

当然，现在这类工作我基本迁到了 Codex，但 AI Studio 性价比依然很高，毕竟免费就能玩。

最后，特别值得一提的，是 Gemini 4 的写作能力还蛮强的。

这篇文章，就是我先口述实测结果和感受，给 Gemini 4 生成初稿，再手动修改的。

对比下来，Gemini 4 在写作、写文案上挺让我惊喜的，AI 味没有那么重，比过于精简的 GPT 更自然，比 3.8 Flash 那些夸张的用词也收敛一些。

说实话，看着 Gemini 变成现在这样，心里感受有点像看着一个曾经并肩作战的老朋友走下坡路。

在我做 AI 产品最密集的那段日子里，是 2.5 Pro 帮我完成一个又一个的方案和文档。

这其实也给了我们启发。

AI 变化太快，没有永远最强的模型，不是非要用上最顶配的工具才能把活干好。

只要你了解模型的能力和特点，选择合适的模型，一样可以省下大把时间。

AI 工具好不好用，看模型本身，也看用的人怎么搭配。

我还是挺希望谷歌能早点把 Gemini 重新带回巅峰。

毕竟，老朋友还在牌桌上竞争，我们这些用 AI 的普通人，才会有更多好的选择。