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Google makes Gemini 4 Carbon available for complex coding and research tasksMachine translation

谷歌开放 Gemini 4 Carbon,面向复杂编程与科研任务

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Gemini 4 Carbon is available to paid developers through the Gemini API and Google AI Studio, and is gradually rolling out to Google AI Ultra subscribers. Google says it can devote more reasoning tokens to complex tasks than Gemini 4 Argon. Promotional pricing is $2 per million input tokens and $10 per million output tokens through November 30, 2026.

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IT之家 11 月 11 日消息,当地时间 11 月 10 日,谷歌宣布正式开放 Gemini 4 Carbon 模型,面向开发者、企业、科研人员和消费者提供服务。

谷歌高级副总裁、DeepMind 首席 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu 介绍称,该模型是谷歌目前能力最强的推理模型,重点面向复杂软件工程、多步骤智能体任务、科学研究和网络安全等场景。

Gemini 4 Carbon 于 10 月 28 日首次公布,此前通过 Fairwind Program(网络安全合作计划)向部分网络安全防御人员开放。此次则进一步扩大使用范围。

谷歌称,相较于同期推出的 Gemini 4 Argon,Carbon 能够在复杂任务中投入更多推理 Token,进行假设探索、结果验证和边缘情况检查,更适合多步骤编码、复杂调试以及开放式科学研究。

在开发者工具方面,Gemini 4 Carbon 已通过 Gemini API 和 Google AI Studio 向付费开发者开放,同时面向企业客户提供服务。模型也正在向 Google AI Ultra 订阅用户逐步开放,覆盖 Google Antigravity、Gemini 应用和 Google 搜索中的 AI 模式。

根据 Google AI Studio 官方文档,Gemini 4 Carbon 的模型 ID 为 gemini-4-carbon,支持文本、图像、视频、音频和 PDF 输入,输出为文本。

该模型拥有 1,048,576 Token 的统一上下文窗口,标准同步请求的最大输出为 65,536 Token,通过 Long Decode(长文本解码)机制,最大输出可扩展至 1,048,576 Token。模型还支持 low、medium、high 三档推理强度。

价格方面,Gemini 4 Carbon 与 Gemini 4 Argon 采用相同的首发优惠价格:每百万输入 Token 2 美元,每百万输出 Token 10 美元。根据 Google AI Studio 文档,该优惠价格持续至 2026 年 11 月 30 日,此后价格将调整为每百万输入 Token 4 美元、每百万输出 Token 20 美元。

在编程和智能体能力方面,谷歌称,Carbon 能够处理跨多个软件包的迁移、跨子系统故障定位以及复杂架构重构等任务,还能通过构建、运行、验证和修复的循环完成全栈应用开发。谷歌同时正在 Google Antigravity 中预览 /swarm 功能,允许开发者通过一个提示词协调多个 AI 智能体,分别承担架构设计、任务协调和代码审计等工作,并在独立工作空间中并行执行任务。

网络安全是 Gemini 4 Carbon 的重点应用方向之一。谷歌公布的测试数据显示,该模型在 SEC-bench Pro 漏洞发现测试中取得 88.2% 的成绩,在 ExploitGym 漏洞利用测试中取得 54.8%,在 CWE-bench 漏洞修复测试中取得 71.0%。谷歌称,这些能力可用于识别软件漏洞、验证漏洞是否能够被利用,以及生成针对根本原因的修复代码。

谷歌还介绍了 Carbon 在实际安全研究中的应用。其 Cloud Vulnerability Research 团队曾利用该模型验证两项开源软件缺陷确实属于可利用漏洞,并协助维护人员将相关问题重新定级为严重漏洞,随后发布修复程序。Wiz 团队则在对两家大型 SaaS 服务商进行安全扫描时,利用 Carbon 在不到两小时内发现零日漏洞,并与受影响企业合作完成修复。

科学研究方面,谷歌称,Carbon 能够处理物理学、数学和生命科学领域的复杂推理任务。在蛋白质结构预测研究中,研究人员利用该模型从大规模未注释序列档案、环境及病毒序列目录和三维结构数据库中寻找远缘同源蛋白。在 CASP17 盲测集中的 7 个低同源蛋白家族测试中,Carbon 平均将检索到的同源序列数量提高了 40 倍,为后续结构预测提供更多信息。

安全防护方面,谷歌表示,Carbon 在 Gemini 4 Argon 的安全机制基础上,进一步强化了模型对提示词注入和网络攻击滥用的防护。在 Gray Swan 的间接提示词注入(IPI)基准测试中,该模型的攻击成功率为 0%。不过,谷歌也承认,面对部分分布中的复杂攻击,模型安全防护仍有进一步改进空间。

谷歌此次将 Gemini 4 Carbon 定位为面向长周期复杂任务的高推理模型,与侧重多数日常软件工程和知识工作场景的 Gemini 4 Argon 形成分工。

参考资料:

《Gemini 4 Carbon》

《What's new in Gemini 4 Carbon》

《Gemini 4 Carbon - Model Card — Google DeepMind》

《Gemini 4 Carbon is now available》

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