Gemini 4 Argon 的10条使用体验和测评1、长周期多步任务与知识工作强：在 Vals Index、DeepSWE、AutomationBench 等基准领先或持平，适合法律、金融、科学、复杂软件工程等深度工作，上下文保持与多步推理出色。⁠2、写作与结构编辑能力突出：回答更直接、少 hedging、少重复，长文结构整理和风格匹配表现好，有些人说它能显著节省编辑时间。3、代码可读性强、命名好、文档出色；前端、3D 场景、游戏原型等 demo 生成快速且一致性高，介绍期性价比高。4、幻觉率相对低，Artificial Analysis 等独立测试显示幻觉明显低于部分对手，更愿意承认不确定性。5、速度与成本有一定优势，部分实际任务比 GPT-6 Astra、Claude Opus 更快更便宜，内部与企业用户反馈 agentic 代码提交提升明显。6、一致性有点差，能搞定极难任务，却在简单任务上频繁翻车，有网友称为“weird model”。7、需要更明确指令才肯动手，不如部分 GPT 模型主动，体验上感觉一般。8、Pro 用户在 Gemini app 中配额极严（一小时体验卡），用完 fallback 到弱 Flash，需等下周重置；Antigravity 等工具在 UX、集成、项目交付上有点落后。⁠9、DeepSWE 等强，但 Terminal-Bench、部分仓库级操作弱于 Claude Opus 等，实际可交付代码有时仍需返工。10、喜欢大量读取相关代码，标准价格翻倍后性价比下降，给人感觉是“做题强但干活差一点意思”。