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Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon 已上线 OpenRouter，可通过 Google AI Studio 和 Google Cloud 调用。该模型在 AutomationBench 得分 51.3%、LVBench 得分 91.7%，并以 68% 并列 CWE-bench v1 第一；定价为输入 $2/M、输出 $10/M。试用入口：https://openrouter.ai/google/gemini-4-argon
Google 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者全球开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元，支持 1M 输入输出 token 上限。模型在 Vals Index 排名第一，ERQA 具身推理基准得 87%，在 Antigravity 中使智能体代码提交量增加超 35%、回滚减少近三分之一；安全方面对抗性违规减少近 2 倍，Gray Swan 间接提示注入基准下 15 次自适应攻击成功率降至 0.7%。
推荐理由：官方发布给出工程、科学与机器人三线的实测数据，可用于评估该模型在长程复杂任务上的真实表现。
Reddit 用户发现 gemini-4-argon 已可通过 Vertex API 使用，随后确认也登陆 Google AI Studio 和 Google Ultra 订阅。Gemini Pro 订阅用户可获得约 10 美元 API 额度，新 Google Cloud 账号另有 300 美元试用额度；当前促销价为输入 $2 / 输出 $10 per mill tokens，正式价格为其两倍。模型也已提交至 OpenRouter。
sjoe1244 发布了 llmfan46 的 gemma-4-31B-it-uncensored-heretic 的 ExLlamaV3 4.00bpw-h4-vb4 量化版，权重、head、视觉塔和 KV cache 均为 4-bit，在单张 RTX 4090 上实现约 194K token 上下文池（视觉开启），写入速度 45 tok/s（32K prompt 时 41.9 tok/s）。量化 KL mean 0.0262 与 4.00bpw-h6 相同，困惑度 16.687（BF16 源为 16.586）；仅支持 TabbyAPI 或 ExLlamaV3，Apache 2.0 许可，去对齐工作出自 llmfan46。
推荐理由：原文给出了完整的 KL、困惑度、VRAM 和速度实测数据，读者可以据此判断这个 4-bit 量化在一卡上换取超长上下文的代价。
onnx-community 发布 WithinUsAI/Gemma3-Prompt.Coder.it.Uncensored-270m 的 ONNX 版本，可通过 Transformers.js 的 text-generation 管线使用。该模型基于 google/gemma-3-270m-it，用 mergekit 以 SLERP 方法合并 4 个模型而成，是无审查的提示词扩展模型。其安全过滤被大幅削弱，可能生成敏感内容，官方建议仅用于研究或受控环境，不适合生产环境使用。
Hugging Face 上新模型 ogies99/Gemma-3-Uncensored_v2-merged，支持图像-文本到文本的多模态任务。页面提供了 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker Model Runner 的使用示例，其中 vLLM 和 SGLang 均可通过 OpenAI 兼容 API 调用。
Google DeepMind 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，总参数 740M，将文本、图像、视频和音频统一映射到 768 维向量空间，采用 Apache 2.0 许可，设计面向手机和笔记本等消费级硬件。模型支持 100+ 语言，8K token 上下文，原生 MRL 截断到 128/256/512 维最多可省 6 倍向量存储，视觉与音频编码器可按需加载（纯文本 270M）。基准上 MTEB 多语言 61.36、代码任务较前代提升约 14%；模型卡还给出任务前缀、bfloat16 精度（禁用 float16）等部署最佳实践。
推荐理由：模型卡给出了各模态基准分数与 MRL 截断后的质量对照表，读者可据此评估在端侧 RAG 或检索场景中选哪个维度部署。
Google DeepMind 发布开放权重的多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可将文本（含代码）、图像、视频、音频及其组合映射到统一的 768 维向量空间，权重已上架 Hugging Face（https://huggingface.co/google/embeddinggemma-2）。
Google DeepMind 开放 EmbeddingGemma 2 嵌入模型权重，总参数 740M，将文本（含代码）、图像、视频和音频统一映射到 768 维向量空间。
Google DeepMind 在 Hugging Face 开源 EmbeddingGemma 2，一个 740M 参数的多模态嵌入模型，将文本、代码、图像、视频和音频统一映射到 768 维向量空间，支持 100+ 语言和 8K token 上下文。模型采用 MRL 支持截断到 128d 至 512d，可在 256d 内接近无损地降低向量存储成本，并允许按需加载视觉（170M）与音频（300M）编码器；文本编码基准 MTEB code 得分 78.68，较一代的 68.76 明显提升。
推荐理由：官方模型卡给出各维度基准分数、MRL 截断表和部署配置，对想在端侧做多模态检索的开发者是可落地的选型参考。