Tabbit
活动资源博客模型
Tabbit LogoTabbit

Tabbit — 为你工作的 AI 浏览器

主题资源

  • AI Browser Resources
  • Agentic Browser Resources
  • Browser Downloads and Install Guides
  • Browser Comparisons
  • AI Browser Alternatives
  • Browser Productivity Resources

热门指南

  • AI Browser
  • Agentic Browser Download
  • Best AI Browser 2026: Top 9 Tested & Ranked
  • AI Browser Download
  • Free AI Browser
  • Best AI Browser 2026
  • AI Browser Comparison 2026
  • AI Browser for Windows
  • AI Browser for Mac
  • Chrome Alternative 2026

活动

  • 别装了,你在《牛来》里早有原型
  • Tabbit 妙招大赛
  • KPOP SBTI 饭圈人格测试
  • Tabbit 校园共创者计划
  • fifi 的论文文献妙招精选
  • 用户问卷

关于

  • Tabbit 博客
  • 媒体报道
简体中文
简体中文English
测评
社区Gemini 4 Argon

Artificial Analysis Coding Agent Index:Gemini 4 Argon(High)的 Antigravity CLI 分数与成本

原始来源

X / Artificial Analysis

作者Artificial Analysis(@ArtificialAnlys)

原文日期2026-10-02

Tabbit 整理2026-10-02

查看原文

一句话结论

Artificial Analysis 的 Coding Agent Index v1.5 将代理定义为“模型与测试框架的组合”,通过 DeepSWE v1.1、Terminal-Bench 4.0 和 SWE-Atlas-QnA 三项代理式编码评估;原帖记录 Gemini 4 Argon(high)在 Antigravity CLI 上得分 64、每任务成本 $5.84。这是特定模型—harness 组合的公开指数快照,不是只比较模型本身,也不能与 review02 的 Intelligence Index 结果混为一谈。

适用场景

  • 适合判断的任务:记录同一 Coding Agent Index v1.5 快照中 Argon 与其他模型—harness 组合的指数分数和评测任务成本。

  • 不适合外推的任务:推断 Argon 脱离 Antigravity CLI 后的通用编码能力、速度、生产账单或所有软件工程任务的成功率;也不能把不同 harness 的分数当作模型单体排名。

  • 适用的模型版本:Gemini 4 Argon(high);原帖未提供 API 模型 ID 或更细的版本标识。

  • 测试环境或客户端:Antigravity CLI;Coding Agent Index 明确把 harness 纳入被测代理,原帖未公开调用端点、provider、输入、样本量或完整运行环境。

  • 推理档位和参数:high;未披露并行设置、提示词、上下文、输出上限、重试或其他参数。

测评方法

原帖说明,Artificial Analysis Coding Agent Index 衡量的是代理,即模型与 harness 的组合,并覆盖三项代理式编码评估。附图标题进一步标明版本为 Coding Agent Index v1.5,包含:

  1. DeepSWE v1.1

  2. Terminal-Bench 4.0

  3. SWE-Atlas-QnA

附图标注 Higher is better。原帖没有公开三项评估的逐项输入、输出、样本量、运行次数、停止条件、失败处理、随机性控制、调用端点、provider 快照或完整 harness,因此无法据此重建逐项独立实验。

这组数据与 review02 的 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 不同:本帖讨论的是 Coding Agent Index,不能把本帖的 64 分替换为或合并到 Intelligence Index 的 53 分。

关键结果

代理组合推理档位Coding Agent Index 分数每任务成本页面口径
Gemini 4 Argon + Antigravity CLIhigh64$5.84Google 促销定价;Argon 当时尚未公开可用
Claude Sonnet 5.5 + Claude Codemax68$14.19原帖称排名第一,且测得每任务成本最高
GPT-6.1 Sol + Codexxhigh63$1.04原帖称成本约为 Argon 的六分之一

三行是不同模型与 harness 的组合,只能作为同一指数快照中的上下文比较。原帖称 Argon 的成本不到 Sonnet 5.5 的一半,但没有提供按评估、输入/输出 token、provider 或账单项目拆分的成本明细。

原始数据

  • 原帖英文正文:Artificial Analysis 称 Claude Sonnet 5.5、GPT-6.1 Sol 和 Gemini 4 Argon 在 Coding Agent Index 排行榜上位居前列,但性能与成本各有不同平衡;并说明该指数通过三个代理式编码评估衡量“模型与 harness 的组合”。

  • Argon 条目:Argon 的 high 档在 Antigravity CLI 中为 64 分、$5.84/任务;原帖同时注明使用 Google 的促销定价,且当时尚未公开可用。

  • 附图:图题为 Artificial Analysis Coding Agent Index,副标题写明 v1.5 包含 DeepSWE v1.1、Terminal-Bench 4.0 和 SWE-Atlas-QnA,并标注 Higher is better。图中 Argon 条目标为 Antigravity CLI / Gemini 4 Argon,分数为 64;成本图将其标为 Antigravity CLI - Gemini 4 Argon (Google)。

  • 所属线程回复:Artificial Analysis 发布“探索完整结果并比较编码代理”的后续帖并附 Artificial Analysis 链接,但当前原帖页面未展示更多 Argon 的逐项数据。可见回复有人质疑模型尚未公开可用,也有人询问是否为早期访问;这些是可用性讨论,不是独立复测。

  • 原帖互动数据:页面显示 96 条回复、105 次转帖、1,005 次喜欢、121 次书签和 98,514 次观看;这些互动数据不是测评分数。

结论与边界

  1. 64 分与 $5.84/任务只适用于 Artificial Analysis Coding Agent Index v1.5 中的 Gemini 4 Argon (high) + Antigravity CLI 组合,不能拆解为 Argon 模型本身的独立得分或通用价格。

  2. 三项评估构成已由附图明确显示,但页面没有公开逐项 prompt、输入、样本、完整 harness、provider、调用端点或运行日志;“三个评估”不等于本资料拥有三套可复现的独立测试数据。

  3. high 是原帖列出的 Argon 档位;其余参数未公开,不能补写并行度、上下文长度、输出上限、重试策略或 token 统计。

  4. $5.84 使用 Google 促销定价,不能当作生产环境固定成本;原帖没有给出计费周期、缓存、平台加价、输入/输出 token 或汇率口径。

  5. Sonnet 5.5、Argon、GPT-6.1 Sol 分别使用 Claude Code、Antigravity CLI、Codex;不同 harness 共同进入指数,不能硬排模型本体,也不能仅凭 68、64、63 判断软件工程质量或实际可完成任务范围。

  6. 原帖称 Argon 在 10 月 2 日尚未公开可用,线程的早期访问讨论属于该历史快照,不代表 10 月 13 日扩大开放后的现状;当前入口应核对官方模型目录。

  7. 本帖的 Coding Agent Index 64 不应与 review02 的 Intelligence Index 53、AA-Omniscience 等指标合并或互相替代;两者评估构成和口径不同。

复现说明

若要复核该快照,应固定 Artificial Analysis Coding Agent Index v1.5、三项评估、Gemini 4 Argon (high)、Antigravity CLI、provider、输入与输出限制、停止条件、失败处理、重试、token 统计和价格快照,并保存每项原始输出与评分规则。还应对 Claude Code 与 Codex 组合分别记录其模型档位和 harness 配置。当前原帖没有公开这些输入、端点和运行细节,因此只能复核公开的 64 分与 $5.84/任务声明,不能声称已完成逐项独立复现。

Tabbit 小编提醒

本文是第三方资料导航。测试环境、模型版本和主观体验可能不同,请以原文为准。

Gemini 4 Argon

在 Tabbit 中使用并对比模型

Gemini 4 Argon

相关测评

官方Google Blog(Google DeepMind / Google Developer tools)2026-09-30

Gemini 4 Argon:Google 官方发布、开放范围与能力边界

官方Google DeepMind2026-10-13

Gemini 4 Argon 模型卡:安全评估方法、威胁模型与限制

媒体Artificial Analysis

Gemini 4 Argon(High):Artificial Analysis 独立基准、可靠性与成本

媒体Devin Blog(Cognition)2026-10-13

Gemini 4 Argon:Cognition 的 FrontierCode 编程测试与 Devin 环境

Gemini 4 Argon

相关提示词

官方Google AI / Google Cloud Blog2026-10-14

Gemini 4 Argon:Google Cloud 企业 Agent 接入工作流

官方Google AI / Google Developers Blog2026-10-13

Gemini 4 Argon:机器人推理与操作工作流

官方Google AI for Developers / Gemini API 文档2026-10-13

Gemini 4 Argon:Google Gemini API 共享上下文与模型能力配置

官方Google AI / X / Google Gemini2026-10-13

Gemini 4 Argon:Gemini 应用内的多步骤交付工作流