Carbon открыли разработчикам и бизнес-клиентам

Google сделала Gemini 4 Carbon общедоступной после двухнедельного тестирования с участием выбранных специалистов по безопасности. Модель можно использовать через Gemini API в Google AI Studio, Android Studio и Gemini for Business — на платных тарифах.

По словам Google, Carbon дополняет Gemini 4 Argon, а не заменяет её. Компания считает Argon более подходящим выбором для большинства задач разработки ПО и работы со знаниями, тогда как Carbon рассчитана на задачи, требующие более глубоких рассуждений: многоэтапное программирование и отладку, а также открытые научные исследования.

На вводном тарифе обработка стоит $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. При этом Carbon может расходовать больше токенов, чем Argon, на рассуждения и повторные проверки. Поэтому даже при одинаковой цене токенов итоговая стоимость задачи, по оценке публикации, может оказаться выше.

Стоимость зависит от числа решённых задач и режима модели

В опубликованном двумя неделями ранее тесте Artificial Analysis выполнение задачи с Carbon оценили в $7,76. Расчёт сделан по стандартным тарифам — $4 за миллион входных и $20 за миллион выходных токенов. В том же сравнении Opus 5.5 Max стоила $10,04 за задачу, GPT-6 Astra Max — $6,25, а Fable 5.2 на максимальном уровне — до $26,50. На уровне High стоимость Fable 5.2 составляла около $9; модель набрала 62 балла в общем индексе против 60 у Carbon.

Google также сообщила, что Carbon заняла первое место в CursorBench 4.0, WANDR от Perplexity и AutomationBench от Zapier. Это результаты, приведённые компанией. В совместном с Artificial Analysis тесте для анализа насыщенных визуальными данными документов — Multimodal Knowledge Agent — Carbon оказалась второй, уступив Fable 5.2 и опередив Opus 5.5.

В Antigravity тестируют команды ИИ-агентов

Вместе с запуском Carbon Google начала предварительное тестирование функции /swarm в Google Antigravity. Она превращает один запрос в координированную команду агентов, за работой которой можно следить в реальном времени. Carbon отводятся роли, требующие глубоких рассуждений, например проектирование архитектуры, координация и аудит; более быстрые модели могут работать параллельно в изолированных средах и проверять результаты.

В качестве демонстраций Google показала трёхмерную игру с исследованием кампуса компании в Маунтин-Вью, реконструкцию строительства Эйфелевой башни по историческим фотографиям и виртуальное фортепиано XVIII века с пространственным звучанием. Практическую выгоду таких команд ещё обсуждают: параллельная работа может ускорить выполнение, но требует дополнительных токенов.

Google приводит результаты тестов по кибербезопасности и защите

По данным Google, во время раннего доступа через Fairwind Program Carbon менее чем за два часа обнаружила реальные уязвимости нулевого дня при проверке двух крупных SaaS-провайдеров. Команда облачной безопасности Google также использовала модель для создания работающих эксплойтов-подтверждений концепции для двух известных ошибок в популярном проекте с открытым кодом. В Project Fortify Carbon, по заявлению компании, повысила долю обнаруженных уязвимостей в открытых кодовых базах более чем на 25% по сравнению с Argon.

Google сообщила и о результатах внутренних проверок безопасности: Carbon прошла 92% из 375 заданий теста на честность, а в 98% случаев отказалась придумывать отсутствующие экспериментальные данные. В симулированных кибератаках модель блокировала 99% путей атаки; доля успешных прорывов на одну попытку составила 0,8% против 3,1% у Argon. В тестировании Trajectory Labs специалисты не нашли универсального способа обхода защиты за 132 часа и более чем 13 000 запросов.

На тесте Gray Swan IPI показатель успешных атак с внедрением промпта у Carbon составил 0%, утверждает Google. Компания назвала это первым таким результатом для модели. Однако публикация подчёркивает: нулевой показатель не означает, что проблема решена, — возможно, тест достиг предела своих возможностей.