Google выпустила Gemini 4 Carbon — флагманскую модель с фокусом на кибербезопасность

Google анонсировала флагманскую модель Gemini 4 Carbon, которая, по заявлению компании, обеспечивает «значительный прирост» в программировании, агентных задачах и кибербезопасности. В объявлении, опубликованном в среду, подчёркивается, что Carbon заняла первую строчку в бенчмарке Artificial Analysis Intelligence Index (v5.0), оставив позади Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra. Новинка приходит на смену модели Argon, выпущенной ранее в этом месяце.

На старте Gemini 4 Carbon доступна лишь ограниченной группе компаний, специализирующихся на киберзащите, однако Google планирует со временем открыть её для других участников своей программы Fairwind. В Google утверждают, что Carbon отражает скорость, с которой компания продвигает передовые разработки. Модель совершила «значительный скачок» в сфере киберобороны: она лучше находит уязвимости и генерирует безопасный код.

Это подтверждается первыми местами в специализированных тестах — SEC-bench Pro, оценивающем способность ИИ обнаруживать реальные баги, и ExploitGym, который замеряет умение превращать уязвимость в эксплойт. Gemini 4 Carbon проектировалась для выполнения длительных задач. Внутренние команды Google наблюдали, как модель «работала днями, пробиваясь через тупики, чтобы справиться со сложными многошаговыми инженерными заданиями».

Разработчики также отмечают, что Carbon лучше избегает упрощённых путей, устойчивее к атакам через prompt injection и эффективнее взаимодействует с пользователями. Отдельно в Google выделяют прогресс в достоверности ответов. По данным компании, Carbon вдвое сократила количество «неподтверждённых утверждений» по сравнению с предшественницей Argon, что должно обеспечить больше «прозрачности и честности» в работе модели.

Стартовая цена Gemini 4 Carbon сохранена на конкурентном уровне, аналогичном Argon: $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. Это позволяет позиционировать модель как доступный инструмент для специализированных задач, не повышая порог входа для партнёров. Акцент на кибербезопасность выглядит как попытка Google занять нишу, где практическая польза от больших языковых моделей может быть немедленно конвертирована в коммерческие контракты с оборонными и корпоративными заказчиками.

Перенос фокуса с общих диалоговых способностей на узкопрофильные инженерные сценарии также снижает репутационные риски, связанные с галлюцинациями и некорректными ответами. Пока модель остаётся в закрытом доступе, её реальная эффективность за пределами бенчмарков остаётся под вопросом. Однако первые результаты тестов и заявленные характеристики указывают на то, что Google делает ставку на автономность и надёжность ИИ-агентов в критически важных средах.