Google推出Gemini 4 Hydrogen：取代3.8 Flash，並整合進Google搜尋

2026年11月12日，Google發表了Gemini 4 Hydrogen。這是一款速度快、價格低的語言模型，在Google各項產品中取代了Gemini 3.8 Flash。根據Google DeepMind的說明，該模型針對日常程式開發與代理式工作流程設計，從發表當天起就開放給全球所有Google搜尋使用者。Ars Technica指出，與先前推出的Carbon和Argon不同，這次沒有採取以安全為優先的分階段推出方式。

Gemini 4 Hydrogen是什麼，定位在哪裡？

Gemini 4是由三款模型組成的系列。根據Google的說法，Carbon和Argon是前沿模型，用於最困難問題上的深度、長時程推理，而Hydrogen則是為快速執行而設計。Ars Technica認為，這些化學元素的名稱不如過去的Pro和Flash直觀，但Hydrogen的定位很清楚：它接替了Google生態系中多數人使用的、更快更便宜的Flash系列模型。

依TechCrunch的解釋，代理式工作流程是指由AI自行連續完成多個步驟的任務。Google表示，Hydrogen既可以獨立處理撰寫程式碼、執行測試、驗證修改等日常工作，也可以在多模型組合中擔任高效率的執行引擎，與Carbon和Argon搭配使用。

根據Google DeepMind的說明，該模型已在Google AI Studio的所有方案、Gemini API、企業版Gemini、Gemini應用程式與Google搜尋中提供。在Google的開發平台Google Antigravity中，付費的AI Pro與Ultra訂閱者可以使用。

它比Gemini 3.8 Flash快多少、強多少？

• 速度：據Google表示，在預設的高思考等級下，任務完成速度是原本的2.5倍，Ars Technica和TechCrunch也引用了這個數字。
• 程式碼：根據Google DeepMind的說明，Terminal-Bench 4.1得分從Gemini 3.8 Flash的18.2%提高到57%，達到三倍以上。
• 可靠性：依Google自己的分析，捏造性陳述減少了五倍以上。
• 合作夥伴測試：據Google表示，在以圖形、SQL和大量資料為主的企業工作流程中，合作夥伴測得執行速度快2至2.8倍，token用量比3.8 Flash少12%至23%。
• 上下文：根據Google DeepMind的說明，原生支援100萬token輸入，輸出最多可達100萬token。

據Google表示，在獨立的Artificial Analysis Intelligence Index上，Hydrogen在預設高等級得分為51，Gemini 4 Argon為50；在新增的xhigh等級得分為54。該模型有四個思考等級，即低、中、高（預設）與xhigh，開發者可以在品質、延遲與成本之間取捨。這些都是Google公布的數字，我們所讀的來源中沒有提到第三方的重現。

Google還列出了數項專項測試的結果。根據Google DeepMind的說明，Hydrogen在高難度推理測試HLE-Diamond上得分58.8%，在同級別中領先；在Vals Tax Agent Bench上以52.3%位居第一，在Vals Legal Research Bench上以55.8%並列第一，在arena.ai的即時排行榜Agent Arena上排名第五。此外，它在Multimodal Knowledge Agent測試中得分53.4%，在Agents' Last Exam v1.1中得分71.6%。

Gemini 4 Hydrogen的價格是多少？

根據Google DeepMind的說明，Hydrogen在整個100萬token的上下文視窗內採統一定價：每百萬輸入token 1.50美元，每百萬輸出token 7.50美元。Ars Technica補充說，這個價格與Gemini 3.8 Flash相同。同一篇報導指出，Carbon和Argon目前為每百萬token 2美元和10美元，下個月起將調漲為4美元和20美元。如果這個安排屬實，前沿模型與Hydrogen之間的價差將明顯拉大。

Google搜尋會有什麼變化？

依Google Keyword部落格與TechCrunch的說法，Google稱這是搜尋迄今最大的一次模型升級。Hydrogen正向全球所有搜尋使用者推出，變動涉及AI模式與AI總覽。Google在文章中列出四項改進：

• 更準確理解意圖：對包含多個部分的問題、難以辨識的打字錯誤或非常具體的需求，處理得更精準。
• 改進的查詢擴散（query fan-out）：這項技術把一個提問拆成多個同時進行的子查詢，Google表示現在能連結到範圍更廣的網站。
• 更直觀的回答：更多圖片、結構化回答、比較表格與客製化工具。
• 更豐富的語言理解：在AI模式支援的所有語言中提供更細緻的回答。

Ars Technica對連結方面的說法持謹慎態度，並寫道先前也聽過Google類似的承諾。新的查詢擴散是否會為獨立網站帶來更多流量，目前沒有證據，我們所讀的來源也沒有提供點擊或導流的數據。

Google Antigravity中的Orchestrator是什麼？

除了模型本身，Google還在Antigravity中推出了Orchestrator。它不是從頭到尾只用一個模型，而是在同一個工作階段內動態切換Carbon、Hydrogen等模型。據Google表示，在Terminal-Bench 4.0上，它的任務成功率接近Carbon，平均少耗用24%的配額，完成時間縮短19%。對於平行執行的代理，可以由Carbon負責協調，由Hydrogen驅動在隔離工作區中建置並測試修改的執行代理與驗證代理。

還有哪些地方不確定？

各來源分歧最大的是可用範圍。Google DeepMind表示Hydrogen涵蓋AI Studio與Gemini應用程式的所有方案。Ars Technica則報導，該模型對AI Pro與Ultra訂閱者已上線，而AI Plus與免費使用者仍在使用較早的3.5 Flash-Lite模型。我們把各方案的具體可用情況視為未經證實。上述所有效能數字均來自Google，以及Google對第三方測試結果的解讀。

這對台灣企業意味著什麼

對於已經以Gemini 3.8 Flash建置應用的企業，切換在紙面上看起來很簡單：據Ars Technica，每百萬token的價格不變，而據Google，速度與程式碼得分都有提升。比較穩妥的做法是在遷移前，用自己的測試集在低、中、高三個等級重新跑一遍，因為公布的數字來自廠商本身。在多個模型之間分配工作的團隊，也可以試試Google建議的分工：用前沿模型做設計決策，用Hydrogen負責執行與驗證。最後，行銷與內容團隊在未來幾週應留意來自搜尋的導流資料，因為帶有更多表格與連結的回答會改變使用者點擊的對象。關於這類任務分配背後的代理架構，可參閱我們的代理系統指南。