早上浅用了下 Gemini 4 Argon，主要测了翻译、中文写作、数据分析等几个我自己的工作环境，不涉及任何编程和 Agent 使用。

结论是：我觉得挺好用的。尤其在中文写作方面，不说是天花板，也应该算第一梯队。

我觉得很多评测之所以唱衰 Gemini 4 Argon，说它写作能力开倒车，我猜应该都是靠的直出或简单的skill 限制。

从 2.5 pro 起，Gemini 系列的强大之处就在于可以精调中文写作文风。不是有个梗吗？说很多 AI 视频背后的提示词堪比一本小说。其实我目前在用的、每个针对 Gemini 系列的文风提示词普遍也在 2000-3000 字。

但此前 2.5 pro 和 3.1 pro 的指令遵循还没那么强，长提示词的效果要大打折扣，只能靠抽卡或手动修缮来解决问题。

从后续 3.6 Flash 的更新，到这次 Argon，明显感觉幻觉率在降低。同样的提示词，现在出来的效果会更符合预期。

所以你只要有能力把文风提示词细细打磨好，Gemini 大概率能复刻出 85% 你所希望的文字感觉（剩下15%就属于逃不过的 AI 味，老老实实手动修吧）。

最大的问题是很多人对文字风格不敏感，不知道怎么约束，或者说压根也不在乎，所以老把 Gemini 直出中文的效果视作就是它全部的文字能力 —— 要这么说，除了 Claude 以外所有模型都一样烂。

但拿 Claude 去处理文字工作未免也太奢侈了 … 这里就要提到性价比问题。

众所周知，谷歌家大业大，总有神奇的渠道存在超级便宜的订阅和 API … 以翻译书籍的任务为例，我用 DeepSeek V4.1 Flash，差不多一本的翻译成本在 10-15元之间，Gemini 3.8 Flash 基本能稳定在 2 元以内。且 Gemini 的翻译效果也比 DeepSeek 要好。

当然，Gemini 4 Argon 的价格不算便宜，我早上甚至是溢价接的谷歌云的 VertexAl ，应该不会被我用来作为处理文字工作的主力模型。

当然，如果你是编程和驱动 Agent，可能 Gemini 4 Argon 确实不咋样。但我自己还没试这块，只是转述下大部分测评的观点。

#谷歌发布Gemini4Argon#