После периода ограничений для специалистов по кибербезопасности Gemini 4 Carbon был выпущен для обычных пользователей и компаний в этот вторник, 10 ноября. Эта модель представлена как самый продвинутый искусственный интеллект, разработанный Google.
Разработчики могут получить доступ к модели через API в Google AI Studio, Android Studio и Gemini for Business. Стоимость установлена в размере 2 доллара США за миллион входных токенов и 10 долларов США за миллион выходных токенов (что эквивалентно примерно 10 и 53 бразильским реалам). Однако эта акционная цена действительна только до конца месяца, после чего она удвоится, достигнув уровня стоимости Claude Opus 5.5.
По данным The Verge, такая структура ценообразования направлена на повышение конкурентоспособности компании перед ее конкурентами. Даже после окончания акционного предложения, запланированного на конец ноября, стоимость токена Carbon останется ниже моделей GPT-6 Astra и Fable 5.2.
Для широкой публики доступ к Gemini 4 Carbon возможен в приложении Gemini, в режиме ИИ поиска и в Google Antigravity, но только для подписчиков Google AI Ultra, начальная стоимость которого составляет 779,90 бразильских реалов в месяц.
Gemini 4 Carbon позиционируется как самый сложный ИИ среди предложений Google, превосходящий Gemini 4 Argon, запущенный в октябре. Argon предназначен для задач, требующих более высокой вычислительной мощности и рассуждения, таких как научные исследования, аудит систем и выявление ошибок в коде.
Хотя модель использует больше токенов, чем Argon, для выполнения таких задач, она поддерживает расширенные циклы проверки. Эта особенность позволяет ИИ анализировать различные возможности, пересматривать промежуточные результаты и изучать альтернативы.
Одной из ключевых функций, представленных с выпуском Gemini 4 Carbon, является команда /swarm, первоначально реализованная в Google Antigravity. Эта команда позволяет распределить одну задачу между несколькими ИИ-агентами, которые будут действовать скоординированно.
В этом процессе Carbon может управлять задачами, требующими более глубокого рассуждения, такими как планирование архитектуры системы, в то время как менее сложные задачи могут быть делегированы более быстрым моделям. Цель состоит в том, чтобы обеспечить выполнение многоэтапных проектов без необходимости ручной оркестрации каждого этапа пользователем.
В демонстрациях, проведенных Google DeepMind, технология была использована для создания библиотеки графических интерфейсов на языке Rust в течение ночи. Другой практический пример включал агентов, которые разработали трехмерную игру с использованием Three.js, имитируя кампус самой компании.
В дополнение к инструментам программирования, модель продемонстрировала 100% чувствительность при обнаружении угроз в Project Fortify, внутренней системе Google, ориентированной на смягчение последствий и выявление уязвимостей. В дополнительных симуляциях она смогла заблокировать 99% попыток вторжения.
Прогресс также охватывает механизмы защиты от атак внедрения промптов. В внутренних тестах Gemini 4 Carbon не подвергался никаким типам атак. Кроме того, компания оценила поведение модели в сценариях, когда агенты могли фабриковать результаты, получив 92% успеха в тестах на целостность.



