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模型 AI模型 Google gemini-4-hydrogen

Gemini 4 Hydrogen 规格速查

Google 日常档,取代 3.8 Flash:100 万 token 上下文、$1.50/$7.50 平铺计价。AAII 51(high)/54(xhigh),Terminal-Bench 4.1 为 57%。

参数 未公布 上下文 1,000,000 多模态 闭源

规格 SPECIFICATION

厂商
Google
参数规模
未公布
上下文长度
1,000,000
模态
多模态
许可
闭源
版本
gemini-4-hydrogen
参考价格
$1.50 / $7.50;Batch $0.75 / $3.75,每百万 token
发布日期
2026-11-12
官网 / 文档
打开 ↗
收录时间
2026年11月13日

评测 BENCHMARK

  • AAII 51(high)/54(xhigh);Terminal-Bench 4.1 57%;HLE-Diamond 58.8%

说明 NOTES

定位

Google 于 2026-11-12 发布 Gemini 4 Hydrogen,取代 3.8 Flash 成为日常档,同时放弃「Flash」这个命名。四档思考深度:low、medium、high(默认)、xhigh。

它的位置很清楚:能力低于 Carbon,高于上一代 Flash,价格打在中间。同日上线的 Orchestrator 可在一次会话里自动在 Carbon 与 Hydrogen 之间切换,让 Carbon 做协调、Hydrogen 跑执行与验证。

放弃 Flash 这个后缀不是文案调整。Google 想表达的是这一档不再是「旗舰缩水版」,而是独立的一代,用思考档位而不是模型大小来分配算力。四档思考深度对应四种延迟与成本曲线,选型从「选模型」变成「选档位」。

规格与价格

项目数值
上下文1,000,000 token(原生输入)
默认输出65,536 token,长解码可至 1,000,000
输入模态文本、图像、音频、视频、PDF
输出模态文本
标准价格$1.50 输入 / $7.50 输出,每百万 token
Batch / Flex$0.75 / $3.75
Priority$2.70 / $13.50
缓存读$0.075,每百万 token
许可闭源
发布日期2026-11-12

定价是平铺的:100 万上下文不分段加价,这一点与不少按长度阶梯计价的产品不同。对长文档与长会话工作流,账单可预测性比绝对单价更重要。

分层价格里 Batch 减半、Priority 加价 80%,两者夹住标准档。免费用户不直接选它,而是在 Gemini 应用的自动模型选择里按需命中。

按 3:1 混合估算(输入价 ×0.75 + 输出价 ×0.25,自算),标准档混合单价 3 美元,Batch 档 1.5 美元,Priority 档 5.4 美元。同一模型三档之间差 3.6 倍,比换模型的影响还大。

跑分与口径

Artificial Analysis 智能指数 51(high)/54(xhigh),同一指数下 Argon 为 50、Carbon 为 60。低 9 分是这代定位的直接体现,也解释了为什么它不能顶替 Carbon。

其余指标为官方口径,Artificial Analysis 尚未发布独立评测页:Terminal-Bench 4.1 57%,3.8 Flash 为 18.2%;HLE-Diamond 58.8%;Vals Tax Agent Bench 52.3%;MKA 53.4%。这组数字的共同问题是缺第三方复核,尤其 Terminal-Bench 从 18.2% 到 57% 的跨度,需要看题目版本是否一致才能判断。

速度方面,官方称 high 档比 3.8 Flash 快 2.5 倍,合作方测到 2–2.8 倍、token 消耗少 12%–23%。这是厂商与合作方口径,不是独立基准。

口径上还有一处要留意:51 分与 54 分对应不同思考档,与 Carbon 的 60 分相比时,档位并不对齐。把 xhigh 的 54 与 Carbon 的 high 并列,差距是 6 分;但两家档位定义不同,这个比较只能作参考,不能当作定论。

适用与不适用

适合:日常编码、agent 的 worker 与 verifier 角色、百万上下文的长文档处理、高频调用的成本优化档。11 月内 $1.50 / $7.50 对 51 分,单位智能的价格比 Carbon 更友好。

配套的 Orchestrator 值得单独评估:官方称在 Terminal-Bench 4.0 上,调度方案的任务成功率接近 Carbon 单跑,平均配额少 24%、速度快 19%。这是官方口径,但它指出了更省的用法——让贵的模型只做协调,把执行交给 Hydrogen。

不适合:需要 Carbon 级推理的难题;对官方口径占比过高的采购决策——目前除 AAII 外几乎全是自报;以及希望它立刻在价格上碾压 Carbon 的判断,12 月 1 日 Carbon 与 Argon 翻倍后,价差才会真正拉开。

本站判断(能力、价格效率、可得性三项):价格效率上高,单位智能成本优于同门旗舰;可得性上因全档开放、含免费自动选择而接近满分;能力上中上但明确低于 Carbon 9 分。属于「强但有限制」,限制是能力上限而非可得性。

参考来源

参考来源:Google DeepMind Gemini 模型页、IT之家 2026-11-13 报道、TPS Report 规格整理。

延伸阅读:Gemini 4 Hydrogen 发布:现在迁移,单价翻一倍。

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