Gemini 4：預期功能、基準測試與發布

優先回答 Gemini 4 尚未正式宣佈，Google 尚未發佈其模型卡、API 識別碼、價格表或基準測試報告。Google 的當前模型目錄仍以 Gemini 3.x 為中心。因此，最可辯護的觀點不應是捏造的規格清單，而是基於證據的看法：Google 的下一代需要改進的方向包括可靠的長時程代理、自適應推理、更強的電腦使用、更統一的多模態，以及更有效地利用超大上下文。

什麼是 Gemini 4？

Gemini 4 是本文用於指稱 Google 可能下一個主要世代的 Gemini 模型的工作名稱。Google 尚未宣佈它，因此該術語尚未指涉經過驗證的模型、模型家族、API 識別碼或發佈計畫。此處的 Gemini 4 是根據官方 Gemini 模型目錄與Gemini 3.7 Flash的能力所建立的基於證據的預測。

Gemini 4 被設計為三層家族，在能力、速度與成本之間取得平衡：

• Gemini 4 Pro — 旗艦模型。在幾乎所有基準上取得最高分，尤其是長時程代理型任務。當需要最高可靠性與複雜多步驟表現時是最佳選擇。
• Gemini 4 Flash — 高效能中階。於較短或中度代理任務緊追 Pro，同時提供顯著較低的延遲與成本。適用於不需要峰值長時程能力的多數生產工作負載。
• Gemini 4 Flash-Lite — 以效率為重的等級。長時程與困難推理分數有顯著下降，但在許多短任務上仍具競爭力。為高量、成本敏感的應用而設計。

此層級結構與 Google 以往的 Gemini 策略相呼應：Pro 專注前沿能力，Flash 追求最佳平衡，Lite 以最低成本實現最大吞吐。

Google 是否已正式宣佈 Gemini 4？

在 Google 的開發者模型目錄或 Google DeepMind 目前的 Gemini 陣列中，尚未找到任何正式的 Gemini 4 宣佈。官方 Gemini API 目錄列出穩定與預覽的 Gemini 3 模型，同時 Google DeepMind 仍標示Gemini 3.5 Pro 即將推出。這使得將 Gemini 4 描述為已確認的短期發佈並不安全。

目前也沒有公開的 Gemini 4 模型卡、API 模型 ID、上下文限制、價格表、安全性報告或基準測試表。Gemini 4 應被視為可能的下一代的工作名稱，直到 Google 發佈一手文件為止。最終名稱以及期間的 Gemini 3.x 發佈序列仍可能改變。

Gemini 4 Pro 效能基準的深入分析

以下為社群外流的基準資訊，尚未獲得官方驗證。

類別洞察

• 長時程代理與程式設計：Gemini 4 Pro 在需要持續狀態追蹤、多步驟規劃與工具使用的任務（Terminal-bench 4.0、OSWorld-2.0、DeepSWE）上展現最明顯優勢。隨著任務長度與複雜度增加，差距擴大，顯示其在長軌跡上的效能衰減較慢。
• 專業知識工作：在 GDPval-AA v2、Vals Finance 與 Harvey’s Legal Agent 上，Gemini 4 Pro 同樣領先。法律工作流程的絕對分數在所有模型間仍偏低，但相對排名一致。
• 多模態與文件理解：在 CharXiv、GDP.PDF 與 LVBench 上的強勢表現突顯了紮實的圖表推理與長影片理解，並由 2M-token 上下文視窗支援。
• 困難推理與科學任務：HLE-Verified（72.1%）、BioMysteryBench 與 LABBench2 顯示 Gemini 4 Pro 在專家級跨學科與生物研究工作流程上的社群評估中名列前茅。

與競品的定位對比

• Vs. GPT-6 Astra： Gemini 4 Pro 在絕大多數指標上略占上風，同時成本僅約其五分之一，提供明顯的性價比優勢。
• Vs. Claude 系列： 在長時程代理能力、電腦使用與科學任務上建立顯著領先；雖然 Claude 在某些短時程或偏好型任務上仍具競爭力，但整體已落後。
• 內部對比： Gemini 4 Flash 在多數情境維持高效表現，適合成本與延遲敏感的應用；Flash-Lite 進一步交換效能以達到極低的價格點。

摘要與注意事項

根據目前外流數據，Gemini 4 Pro 在代理能力、長時程任務穩定性、多模態理解與專門領域的表現上領先，同時在價格與上下文視窗大小上具顯著優勢。若這些數字獲得官方確認，該模型有望在 2026 年下半年的前沿模型版圖中重新定義標準。

需注意以下事項：

• 以上皆為社群來源的測試結果，尚未獲得 Google 確認。
• 最終分數可能受評估框架、工具呼叫環境與溫度設定的變化影響。
• 模型能力、價格與上下文視窗規格在正式發佈時可能變更。

當官方模型卡或獨立複現結果可用時，數據將更新。

Gemini 4 的價格

Gemini 4 Pro 的定價約為 GPT-6 Astra 的五分之一，同時提供更高的基準分數與更大的上下文視窗。Flash 與 Flash-Lite 等級在不那麼要求的使用案例上進一步擴大性價比優勢。

Gemini 4 何時預期發佈？

獨立分析與報導普遍預測為2026 年晚期，最常見的是2026 年 11–12 月，其依據為 Google 過往的發佈節奏（主要世代之間約 6–9 個月）以及預訓練後進行後訓練、安全評估與上線所需的時間。

• 有些報導與洩漏提及2026 年 10 月（甚至 9 月下旬）的可能性，與關於檢查點或內部進展的未證實主張相關，但這些均未獲得 Google 確認。
• 預測市場信號（截至 2026 年 9 月中下旬）顯示在 2026 年底前發佈的概率相對較高（多集中於第四季），但這些屬於市場預期而非官方指導，且可能變動。

Gemini 4 預期將是什麼？

Gemini 4 比較可能是一個系統家族，而非單一單體模型。Google 目前的產品組合將旗艦推理、高吞吐推斷、深度推理、即時互動與媒體生成分為不同模型。此家族包括用於複雜推理與代理工作流程的Gemini 3.1 Pro、用於高效率代理工作的大規模推斷的Gemini 3.7 Flash，以及面向科學、數學與工程的專門Deep Think 模式。

此模式表明未來世代可能保留 Pro、Flash 與效率導向等級，同時透過產品層級路由進行協調。最大的改變可能不在於模型規模，而在於更整合的系統：選擇正確的推理預算、調用工具、處理多模態，並在更長的工作流程中維持狀態。

Gemini 4 可能有哪些新特性？

更可靠的長時程代理

Google 現在將 Gemini 定位於行動與智能並重。目前的能力概覽強調長時程任務、多步驟問題解決、代理式程式設計與進階工具。下一世代的評價將更少停留在能否寫出計畫，而是能否在不丟失狀態、不濫用權限或不反覆呼叫錯誤工具的情況下完成計畫。

對於生產級代理，有意義的進展包括持久的任務狀態、工具失敗後的恢復、更佳的對子代理的委派、明確的批准閘，以及可解釋系統所做變更的稽核軌跡。這些是系統層級的可靠性問題，因此 Gemini 4 產品可能結合模型改進與更強的協作與記憶基礎設施。

更強的推理與自適應思考

Google 描述 Gemini 3.7 Flash 在其推理基礎上加入演算法改進與可自訂思考配置，以平衡品質、成本與延遲。Gemini 4 可能以自適應推斷延伸此方法：一般請求使用淺層推理，困難任務則分配更大的推理預算，並在具影響的行動前進行驗證。

重要區別在於可見設定與實際資源分配。使用者可能仍只看到簡單的速度或思考控制，而系統會動態將困難子任務路由至更深層推理或專家化模型。尚未確認任何特定架構、參數量或專家混合設計。

更優的原生多模態智能

Gemini 已能在共享工作流程中處理文字、圖像、音訊、影片與 PDF。然而，Gemini 3.7 Flash 仍輸出文字，而圖像、音訊與影片生成由專門模型處理。未來世代即便繼續提供分離端點，也可能使這些元件之間的協調更無縫。

有用的改進包括更強的長影片時間推理、更佳的圖表與介面理解、更準確的空間推理，以及當任務在文字、視覺、音訊與生成媒體之間切換時能夠保持事實與身份一致。原生媒體輸出仍是可信的方向，並非已確認的 Gemini 4 功能。

改進的電腦使用與工具執行

Gemini 3.7 Flash 的工具集包含函式呼叫、程式碼執行、搜尋溯源、檔案搜尋、Maps grounding、URL 上下文、結構化輸出與預覽版電腦使用。其廣度已相當強；可靠性則是下一步更困難的目標。

Gemini 4 需要更好的介面狀態辨識、對高影響動作更安全的處理、在頁面變更時更穩健的恢復，以及在 API 工具與圖形介面之間更緊密的協同。電腦使用基準顯示這仍是開放的競爭領域，而非已解決的能力。

更有效的長上下文推理

更大的上下文視窗只有在模型能檢索正確的證據並在整個工作集上維持關聯時才有用。Google 的128K MRCR 成績從 Gemini 3.6 Flash 的 91.8% 提升至 Gemini 3.7 Flash 的 97.0%。這是強勁的結果，但尚未在接近完整的 1M-token 限制下展現同等檢索品質，因此對 Gemini 4 而言，有效的回憶比單純更大的標題視窗更具意義。

最有價值的提升將出現在存放庫規模的相依追蹤、跨文件的衝突偵測、長影片事件定位，以及暫時上下文與持久代理記憶的協同。更好的快取與 token 效率也將降低維持大型工作集活躍的成本。

更廣泛的 Pro、Flash 與專門家族

Google 的目錄已將旗艦推理、吞吐、即時互動、圖像生成、音訊、影片與機器人分離。Gemini 4 因此可能以分階段的家族形式到來，而非同時發佈。Pro 很可能優先準確度與困難推理，Flash 會優化生產吞吐，專門模型則處理即時或媒體密集的工作負載。

此家族方法也使動態路由成為可能。應用可將多數請求送至快速模型，只將困難部分升級到成本更高的推理模型。產品體驗的重要性可能不亞於任何單一檢查點的名稱。

更佳的效率、延遲與部署經濟性

Gemini 3.7 Flash 展示了 Google 致力於將代理能力帶到低成本、高吞吐部署。Gemini 4 需要提升每美元的能力與每秒的能力，而不僅是峰值基準分數。可能的優先事項包括 token 效率、提示快取、更快的工具迴圈、批次推論、優先推論與更佳的 Google 基礎設施利用。

在官方價格頁出現前，不應預測任何 Gemini 4 價格。價格也可能因輸入長度、輸出 token、快取、模態、批次模式與服務等級而變化，因此單一估計數字會造成虛假的精確性。

Gemini 4 可能最擅長什麼？

存放庫級程式代理

更強的 Gemini 世代可檢視大型存放庫、追蹤相依、執行測試、編輯多個檔案，並透過終端工具驗證修復。最具價值的改進將是更少的「部分解法」，以及更清楚的變更記錄與理由。

企業研究與知識工作

Gemini 4 可將長文件、試算表、PDF、企業私有資料與有根據的網路研究整合為能產出決策而非摘要的工作流程。企業採用將同等依賴權限、引文、資料邊界與可重現的工具執行，而非僅是原始推理品質。

多模態作業

潛在應用包括影片審閱、介面測試、文件智能、圖表分析、客服分流，以及混合圖像、音訊、影片、文字與結構化資料的外勤工作流程。Google 的 Search、Maps、Workspace、Cloud 與裝置生態系可能使這些工作流程成為重要差異化因素。

科學與工程

現有的 Deep Think 方向顯示對數學、物理、材料、生物與工程的持續重視。未來模型可協助研究人員探索假設、撰寫與執行程式碼、分析實驗數據並檢視文獻，前提是輸出可追溯且經專家驗證。

即時助理與電腦控制

低延遲變體可為以語音為主的助理提供動力：觀察螢幕、解讀文件、導覽應用，並在即時對話中協調工具。當助理能傳送訊息、修改檔案、批准購買或更改商業系統時，安全控管至關重要。

Gemini 4 可能何時發佈？

目前缺乏足夠的官方證據來為 Gemini 4 指定可靠的發佈時窗。Google 仍在擴展 Gemini 3 家族，且其目前的公開陣容包含額外的 3.x 工作。因而，Gemini 4 的宣佈較適合被視為未來世代的可能性，而非已確認的短期發佈。

最強的發佈信號不會是謠言或孤立的模型名稱，而會是官方宣佈、模型卡、Gemini API 條目、價格頁，以及可重現的基準文件的出現。在這些要素出現前，發佈日期的預測應明確視為推測。

在等待 Gemini 4 期間可以使用什麼

你已可使用 Gemini 3.8 Flash 進行高吞吐的代理式程式設計、多模態分析與知識工作，同時 Gemini 3.1 Pro 仍適用於更困難的推理與創意任務。Claude Sonnet 5 與 GPT-5.6 Terra 在供應商多樣性、後備覆蓋或以基準驅動的路由重要時提供額外的比較點。請將模型名稱置於應用邏輯之外、定義能力測試、記錄工具呼叫並維持後備，以便未來的 Gemini 模型能在不重寫整體整合的情況下被評估。

以下 Python 範例透過CometAPI 使用與 OpenAI 相容的聊天補全介面。它刻意使用真實的當前模型 ID。請勿將虛構的 gemini-4 識別碼放入生產程式碼。

Python

在執行請求之前，建立CometAPI API 金鑰並安全儲存，而非硬編碼。請檢視API 文件以了解支援的端點與參數。當未來某個 Gemini 模型獲得官方識別碼時，設計良好的抽象層應允許應用測試並採用它，而不必重寫整個整合。

最後的想法

Gemini 4 尚未成為具備已發佈規格的確認產品。可評估的是其發展方向。Google 目前的 Gemini 家族結合了旗艦推理、高效率代理式推斷、深度科學思考、多模態輸入、大型上下文視窗與廣泛的工具支援。真正的下一世代需要將這些元件轉化為更可靠且更統一的系統。

基準挑戰同樣明確。Gemini 已在長上下文檢索、影片理解、搜尋與若干推理任務上表現強勢，但電腦使用、桌面代理、超長上下文回憶與一致可靠的執行仍具競爭性。若 Gemini 4 能改善這些真實工作流程成果，而非僅變更版本號，它才會具有真正意義。

在 Google 發佈一手文件之前，開發者應將具體的 Gemini 4 規格、價格、分數與發佈日期視為未知。CometAPI 使用者可持續測試目前的 Gemini 模型，並建立供應商中立的評估管線，使任何未來模型能依據證據而非炒作被採用。