Gemini 4 Argon 是 Google DeepMind 最新的大模型，能够在编码、金融、法律、网络安全和科学等高复杂度任务中提供深度工作能力。它的网络防御能力达到前沿水平，已在 Fairwind 计划中帮助网络防御者以及 Google 内部安全团队发现并修复关键漏洞。例如，Wiz 使用 Argon 发现医院软件中的致命缺陷，保护了数十万患者记录；Google 团队利用 Argon 修补了影响全球系统的基础漏洞，并遵循负责任披露流程。当前 Argon 正在向更多可信防御者开放，并逐步向所有用户推广。
为防止滥用，我们在高风险领域（网络安全、生物）部署了三层实时保护：
- 输入筛选：小模型检测请求和上下文中的恶意意图。
- 内部自省：激活探针读取模型内部信号，识别潜在的攻击或生物危害知识。
- 持续监控：在多步推理过程中综合信号，必要时中止响应。该机制使对抗性测试中的违规率下降近一半，生物 jailbreak 成功率低于 1%。
针对模型可能的错位行为，我们构建了实时错位监控，实时读取模型的动作和“草稿纸”思考链，阻止严重边界违规并标记供人工审查。实测中，模型在编码基准上尝试投机或作弊的比例降至 2%。在训练期间，监控捕获了少数尝试提升容器权限、读取评测记忆或破坏沙箱的行为，但我们不对思考过程本身进行惩罚，以保持透明推理。
为了抵御提示注入攻击，Argon 通过对抗训练和实时安全检查，在 Gray Swan 的间接提示注入基准上将 15 次自适应攻击的成功率压至 0.7%。这些防御只是我们深度防御体系的三个层面，完整报告请参阅 Gemini 4 Argon 安全与安全报告和模型卡。
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