Google открыла более широкий доступ к Gemini 4 Carbon — своей наиболее производительной модели семейства Gemini 4, предназначенной прежде всего для сложных многоэтапных задач. Двумя неделями ранее Carbon была доступна ограниченному кругу специалистов по кибербезопасности, а теперь её могут использовать разработчики, корпоративные клиенты, исследователи и подписчики Google AI Ultra.
Для обычных пользователей Gemini 4 Carbon постепенно появляется в приложении Gemini и ИИ-режиме Google Поиска. Доступ предоставляется подписчикам Google AI Ultra. Модель также интегрирована в среду разработки Google Antigravity, где её можно использовать для программирования и продолжительных агентных задач.
Разработчикам Carbon доступна через платный API в Google AI Studio, а корпоративным клиентам — через Gemini for business. На старте стоимость составляет $2 за 1 млн входящих токенов и $10 за 1 млн исходящих. После окончания вводного периода 30 ноября 2026 года Google планирует увеличить цены до $4 и $20 соответственно.
При этом Gemini 4 Argon остаётся основной моделью Google для большинства повседневных задач, связанных с программированием и интеллектуальной работой. Carbon рассчитана на ситуации, когда требуется более глубокое рассуждение, длительная проверка результата и выполнение большого количества последовательных операций.
Google приводит в качестве примеров сложное многоэтапное программирование, поиск причин ошибок сразу в нескольких компонентах программного проекта, архитектурные изменения и научные исследования с открытым результатом. Carbon может расходовать больше токенов, чем Argon, чтобы подробнее исследовать возможные варианты решения и несколько раз перепроверять выводы.
Компания заявляет о высоких результатах новой модели в независимых тестах. Gemini 4 Carbon заняла первое место в CursorBench 4.0, тесте WANDR от Perplexity и AutomationBench от Zapier. По утверждению Google, стоимость выполнения одной задачи при этом оказалась более чем вдвое ниже, чем у ближайшей конкурирующей модели.
В Artificial Analysis Intelligence Index версии 5.0 Carbon получила 59 баллов и заняла первое место. Для сравнения, Claude Opus 5.5 набрала 58 баллов. В WebDev Arena модель Google получила 1768 баллов и оказалась на четвёртой позиции.
Отдельное внимание Google уделила работе с большими наборами документов и мультимодальными данными. Carbon способна анализировать тексты, таблицы, графики, изображения, чертежи и схемы, после чего формировать структурированные отчёты, презентации и электронные таблицы. В новом тесте Multimodal Knowledge Agent модель заняла второе место, однако средняя стоимость выполнения задания оказалась более чем в шесть раз ниже, чем у лидера.
Заметно расширились и возможности агентного программирования. Carbon может самостоятельно выполнять циклы написания, запуска и проверки кода, искать причины ошибок и проверять внешний вид созданных интерфейсов. Google демонстрировала применение модели для разработки веб-приложений, трёхмерных проектов и сложных программных систем с несколькими взаимодействующими компонентами.
Одновременно в Google Antigravity началось тестирование команды /swarm. Она позволяет превратить один запрос пользователя в работу сразу нескольких ИИ-агентов. Carbon в такой схеме может заниматься архитектурой проекта, координацией и итоговой проверкой, а более быстрые модели — параллельно выполнять отдельные подзадачи.
Google также выделяет возможности Carbon в области кибербезопасности. В SEC-bench Pro, проверяющем способность находить уязвимости, модель показала результат 88,2% против 83,4% у Gemini 4 Argon. В ExploitGym показатель составил 54,8% против 42%, а в CWE-bench, посвящённом исправлению уязвимостей, — 71% против 68%.
Однако самые мощные возможности Carbon для кибербезопасности доступны не всем пользователям. Google предоставляет их участникам специальной программы Fairwind, ориентированной на специалистов по защите информационных систем. В обычной публичной версии действуют дополнительные ограничения, предназначенные для предотвращения использования модели в атаках.
По данным Google, во время моделирования кибератак защитные механизмы Carbon остановили 99% попыток адаптивного атакующего ИИ-агента. Вероятность успешного обхода защиты за одну попытку снизилась до 0,8% против 3,1% у Argon. Во внешнем тестировании Gray Swan доля успешных автоматизированных вредоносных запросов также оказалась заметно ниже.
Сильнее стала модель и в научных задачах. Google сообщает об улучшении результатов в физике, математике и биологических науках. Carbon способна анализировать экспериментальные данные, формулировать и проверять гипотезы, а также выполнять длинные последовательности рассуждений по специализированным научным вопросам.
Исследователи Google использовали Carbon в проекте AlphaProof Code, связанном с формальной проверкой программного обеспечения. Система помогала генерировать большое количество кода на языке Lean для математического доказательства свойств криптографических протоколов. По утверждению компании, подход позволяет заметно ускорить задачи, которые традиционно требуют продолжительной работы команд специалистов.
Другой эксперимент касался изучения структуры белков. В многоагентной конфигурации Carbon использовали для поиска удалённых гомологов в очень крупных архивах биологических последовательностей. На семи семействах белков из набора CASP17 количество найденных подходящих последовательностей в среднем удалось увеличить примерно в 40 раз.
Google расширила доступ к Carbon и для учёных, участвующих в программе бесплатного предоставления Gemini 4 исследователям. Ранее компания начала принимать заявки от 10 тыс. специалистов на шестимесячный доступ к Argon через Google Antigravity, а теперь участники этой программы смогут работать и с Carbon.
Несмотря на высокие результаты тестов, Gemini 4 Carbon не должна полностью заменить более быстрые модели Google. Компания позиционирует её как инструмент для наиболее сложных случаев, где дополнительные вычислительные расходы оправданы глубиной анализа и продолжительностью работы. Для большинства обычных запросов Argon по-прежнему должна оставаться более практичным вариантом.
Расширение доступа к Carbon показывает дальнейшее развитие ИИ в сторону систем, способных не только отвечать на отдельные вопросы, но и самостоятельно выполнять продолжительные проекты. Особенно заметно это в программировании, научных исследованиях, анализе документов и многоагентных сценариях, где одна модель может координировать несколько специализированных ИИ-помощников.