Após um período de restrição a especialistas em cibersegurança, o Gemini 4 Carbon foi lançado para usuários comuns e empresas nesta terça-feira, dia 10/11. Este modelo é apresentado como a inteligência artificial mais avançada desenvolvida pelo Google.
Desenvolvedores podem acessar o modelo através da API no Google AI Studio, no Android Studio e no Gemini for Business. Os custos são estabelecidos em US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída (equivalente a aproximadamente R$ 10 e R$ 53). Contudo, este preço promocional é válido somente até o final do mês, momento em que deverá dobrar, atingindo o nível de custo do Claude Opus 5.5.
De acordo com o The Verge, essa estrutura de preços visa aumentar a competitividade da empresa frente aos seus concorrentes. Mesmo após o término da oferta promocional, prevista para o final de novembro, o custo por token do Carbon se manterá abaixo dos modelos GPT-6 Astra e Fable 5.2.
Para o público geral, o acesso ao Gemini 4 Carbon está disponível no aplicativo Gemini, no Modo IA da Busca e no Google Antigravity, mas apenas para assinantes do Google AI Ultra, cujo valor inicial é de R$ 779,90 mensais.
O Gemini 4 Carbon se posiciona como a IA mais sofisticada dentro das ofertas do Google, superando o Gemini 4 Argon, lançado em outubro. O Argon é voltado para tarefas que requerem maior capacidade de processamento e raciocínio, como investigações científicas, auditorias de sistemas e identificação de falhas em códigos.
Embora o modelo utilize mais tokens que o Argon para realizar tais atividades, ele mantém ciclos de verificação estendidos. Essa característica possibilita à IA analisar diversas possibilidades, revisar resultados parciais e explorar alternativas.
Uma das funcionalidades centrais introduzidas com o lançamento do Gemini 4 Carbon é o comando /swarm, inicialmente implementado no Google Antigravity. Este comando permite que uma única tarefa seja distribuída entre múltiplos agentes de IA, que operarão de maneira coordenada.
Neste processo, o Carbon pode gerenciar atividades que necessitam de raciocínio mais profundo, como o planejamento da arquitetura de um sistema, enquanto tarefas menos complexas podem ser delegadas a modelos mais ágeis. O objetivo é possibilitar a execução de projetos multifásicos sem que o usuário precise orquestrar cada etapa manualmente.
Em demonstrações realizadas pelo Google DeepMind, a tecnologia foi aplicada para criar uma biblioteca de interfaces gráficas na linguagem Rust durante a madrugada. Outro exemplo prático envolveu agentes que desenvolveram um jogo tridimensional utilizando Three.js, simulando o campus da própria empresa.
Adicionalmente às ferramentas de programação, o modelo demonstrou 100% de sensibilidade na detecção de ameaças no Project Fortify, que é um sistema interno do Google focado na mitigação e identificação de vulnerabilidades. Em simulações adicionais, ele conseguiu bloquear 99% das tentativas de invasão.
O avanço também abrange os mecanismos de defesa contra ataques de injeção de prompt. Em testes internos, o Gemini 4 Carbon não foi suscetível a nenhum tipo de ataque. Além disso, a companhia avaliou o comportamento do modelo em cenários onde os agentes poderiam fabricar resultados, obtendo uma taxa de sucesso de 92% nos testes de integridade.



