# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
一觉醒来，谷歌又发 Gemini 4 模型了。
11 月 12 日，谷歌正式发布 Gemini 4 Hydrogen，并同步推出了多模型智能调度系统 Orchestrator。
这是一个 Flash 级别的大模型（也是 Gemini 3.8 Flash 的继任者），原生多模态，输入、思考和输出共享 100 万 token 窗口，但根据 Gemini 新的命名方式谷歌为其选用了全新的 Hydrogen（氢）作为级别名称。
在 Gemini 4 产品矩阵中，Carbon 和 Argon 专注于深度推理与复杂任务，而 Hydrogen 则扮演「快速执行引擎」的角色。Hydrogen 主打高效运行、快速响应，非常适合日常编码、智能体（Agentic）工作流以及多步骤数据处理。
借助 Hydrogen 进行即时 3D 编码，Geminisland 允许任何人通过简单的指令在共享的像素岛屿上实时生成自定义结构。玩家能以第一人称视角自由漫步与探索。
在多项基准测试上，Hydrogen 在知识工作、自动化和代码修复任务上很有竞争力：
它对标的是 Anthropic 的 Claude Sonnet 5.5 和 OpenAI 的 GPT-6.1 Terra。在涉及复杂图计算、SQL 查询以及高并发企业级数据工作流的实测中，Hydrogen 的运行速度较前代提升了 2-2.8 倍；同时在需要跨模态理解长视频、大型代码库（百万级上下文满载）时，首字延迟（TTFT）依然保持在较低水平。
在 Artificial Analysis Intelligence Index 上，Hydrogen 默认 high 档得到了 51 分，最高 xhigh 档为 54 分，这个成绩还超过了谷歌自己更大参数的 Argon（50 分）。
可见 Hydrogen 模型增加了一个 xhigh 推理强度。谷歌建议主要任务从 high 开始，只有遇到困难的多步问题时再使用 xhigh，因为后者可能增加延迟、token 消耗，并在简单任务上过度思考。
借助 Hydrogen 模型，谷歌将 Gemini 4 系列大幅推广，让所有人都可以用上，包括所有级别的 Google AI Studio、Gemini API、Gemini for Business、Gemini 应用、Google 搜索，以及 Google Antigravity 中的付费 Google AI Pro 和 Ultra 订阅用户。
不过不同入口的开放方式有所区别。在 Gemini 应用中，免费用户通过 Auto 自动模型选择获得 Hydrogen 的响应，Google AI Plus、Pro 和 Ultra 用户则可以手动选择。开发者可以使用 AI Studio 和 Gemini API 的免费层，但受到速率限制。
Gemini 4 Hydrogen 的 API 每百万输入 token 价格为 1.5 美元，缓存命中 0.075 美元，输出 token 7.5 美元。
谷歌表示，在实际软件开发过程中，开发者虽然需要使用 Carbon 和 Argon 级别的前沿模型进行深入的架构判断，以设计系统或解决细微的 bug，但仍然需要一个快速、规范的执行模型来进行代码编写、运行测试和验证变更。Hydrogen 的设计初衷是既可以作为日常工作的独立模型，也可以与 Carbon 和 Argon 结合使用，作为多模型工作流中的高效执行引擎。
为了帮助实现这种多模型协作的自动化，谷歌在自己的编程工具 Google Antigravity 中引入了 Orchestrator，该机制可在同一会话中动态切换 Carbon 和 Hydrogen 等模型。在 Terminal-Bench 4.0 测试中，Orchestrator 的任务成功率接近 Carbon，平均消耗的配额能减少 24%，完成速度提升 19%。对于需要并行 Agent 的工作流，Carbon 可以作为协调器，而 Hydrogen 可以为工作代理和验证代理提供支持，从而在隔离的工作区中同时构建和测试变更，帮助团队更快地交付复杂项目，而不会增加 token 成本。
Orchestrator 功能已首先向 Ultra 用户推出。
除了多模型工作流之外，Hydrogen 相对 Gemini 3.8 Flash 也是一次重大独立升级。它在速度和智能方面都实现了显著提升：在高默认设置下，任务完成速度提升了 2.5 倍，Terminal-Bench 4.1 得分提高了三倍多（57% 对比 18.2%），幻觉减少了 5 倍以上，并且在工具调用失败或搜索结果为空时能够无缝适应。
效率提升也体现在模型使用工具的方式上。探索大型代码库时，Hydrogen 能够将文件读取与搜索调用批量并行执行，减少逐个查看文件带来的等待。在缺少必要上下文时，它也更倾向于指出信息缺口，而不是猜测。
谷歌展示了一个更直观的办公案例：在 Antigravity 中给 Hydrogen 一段 YouTube 主题演讲视频和一个设计模板，它能直接在 Google Slides 中生成多页演示文稿，随后自行检查并修正文字重叠等排版问题。从理解视频、组织内容，到调用应用和检查结果，多模态能力贯穿了整个任务。
Hydrogen 这个比 3.8 Flash 还要快是什么感觉？似乎已经不好形容了。谷歌现在已经把 Hydrogen 用作搜索引擎 AI Mode 默认的模型，同时用它来支撑搜索主界面中 AI Overviews 复杂查询的底层推理，为全球所有用户提供更实用、更直观的搜索结果。
通过 Hydrogen 模型，人们可以按照自然的思路向搜索框提出问题，即使你的查询包含多个部分、难以理解的拼写错误或非常具体的要求，搜索也能智能地理解你正在寻找的内容。在搜索结果中，你将获得 AI 生成的高度自适应、视觉化且易于浏览的反馈。
借助 Hydrogen 的先进推理技术，谷歌还升级了搜索中的查询扇出（Query Fan-Out，LLM 将复杂问题拆解并行，分别检索生成，最后合并的机制），为人们提供比以往更广泛的有用链接，可以找到以前没有发现的网站。
随着 Hydrogen 的加入，Gemini 4 已经覆盖了谷歌的全家桶，现在更多人可以享受到前沿 AI 了。
参考内容：
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-hydrogen/
https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-4-hydrogen/
文章来自于微信公众号 “机器之心”，作者 “机器之心”
