Newshot Gemini 4 Hydrogen and Orchestrator
今天，我们在 Google Antigravity 中推出 Gemini 4 Hydrogen，同时推出一个名为 Orchestrator 的全新模型下拉选项，它将 Hydrogen 与 Gemini 4 Carbon 搭配，在质量、效率与延迟之间实现优化的平衡。
在 Google Antigravity 的模型选择器中选择 Orchestrator。
借助 Orchestrator 让 Gemini 4 Carbon 与 Gemini 4 Hydrogen 发挥作用
本周早些时候，我们推出了 Gemini 4 Carbon 以及 /swarm，用于通过并行 agent 团队处理大规模、多 worktree 的工程任务。短短几天内，Antigravity 上已启动了数万个 swarm，将前沿智能推向最困难的问题。
对于单个会话内的日常功能开发和调试而言，在每项常规任务的每一步上都运行前沿推理模型和多个并行 agent，会拖慢你的循环并消耗前沿配额。业界常见的一种做法是使用静态的“模型路由器”，它根据你的第一个 prompt 猜测任务难度，并将整个任务路由到足以完成任务的最便宜的模型。但遗憾的是，随着 agent 运行时间变长，这一方法开始失效——不同阶段需要不同的复杂度，而这些往往是在任务演进过程中才被发现的。
Orchestrator 在单一轨迹的演进过程中，在 Carbon 与 Gemini 4 Hydrogen 之间采取动态、双向的方式。例如，Carbon 可以先进入只读阶段，探索依赖、消除歧义，并构建带有明确重规划触发条件的详细计划。随后 Hydrogen 可以接手，写入修改、更新软件包并运行测试。如果 Hydrogen 遇到阻碍，它会交回 Carbon 检查状态、修复计划并恢复执行。这使得 Orchestrator 能够在接近 Carbon 的任务成功率下，实现更快速度和更高的配额效率。在 Terminal-Bench 4.1 上，Orchestrator 达到接近 Carbon 的任务成功率，同时平均少消耗 24% 的配额、完成速度快 19%。
- 使用 Antigravity SDK 的显式多模型流水线：当你希望以编程方式控制由哪个模型承担每个角色时，可以直接用 Antigravity SDK 将 Hydrogen 与 Carbon 连接起来。在下面的演示中，一个用 Antigravity SDK 构建的开源 issue 分诊系统将多个 agent 配对协作。Hydrogen agent 负责分诊和编码，以应对源源不断的 issue 量，搜索代码库、提出澄清性问题，并根据 PR 评论快速迭代 UI；而 Carbon agent 则被指派处理较大规模的重构、新功能和安全检查。
将 Gemini 4 Hydrogen 与 Gemini 4 Carbon 通过 Antigravity SDK 配对，用于自动化的开源 issue 分诊和代码生成。
- 使用 Gemini 4 Hydrogen 实现快速、可靠的执行：Hydrogen 也可作为独立模型，用于日常编码和 agentic 工作，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 51（超过 Argon 的 50，在最高设置下达到 54），在 Terminal-Bench 4.1 上达到 57%（是 3.8 Flash 18.2% 的三倍多）。直接选择 Hydrogen 时，你可以在四个思考层级之间调节推理深度：低、中、高（默认），以及全新的 xhigh 层级。
在 Google Antigravity 中使用 Gemini 4 Hydrogen 升级依赖、重构共享工具，并生成可访问的图像 alt 文本。
开始使用
Gemini 4 Hydrogen 为日常编码和 agentic 工作流带来前沿智能。当你希望兼得前沿的规划能力与速度、又不想管理模型切换时，Orchestrator 将 Gemini 4 Carbon 和 Gemini 4 Hydrogen 都置于同一个 prompt 之后。从今天起，Gemini 4 Hydrogen 正在向付费的 Google AI Pro 和 Ultra 订阅用户推出。Orchestrator 正在向 Google AI Ultra 订阅用户推出，未来将支持更多模型和方案。企业可以在 Gemini for business 中使用这两者。