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今天起,Gemini 4 Carbon正式上線,但不是所有人都用得上

2026年11月11日 首頁 » 熱門科技
今天起Gemini4Carbon正式上線但不是所有人都用得上

AI 大模型的發布節奏已經快到讓人應接不暇。

就在剛剛,Google DeepMind 正式宣布,旗下最新旗艦模型 Gemini 4 Carbon 正式面向開發者、企業、科研人員及普通消費者提供服務。

Carbon 是目前 Gemini 家族綜合能力最強的公開上線模型,尤其擅長複雜編程、網路安全、科學推理,以及需要長時間執行的多智能體任務。

推文翻譯內容 :
Gemini 4 Carbon 今天開始推出。它專為持續性、長遠任務而建,深入推理複雜的軟體工程、網路安全以及科學探索。

透過 Gemini API 在 @GoogleAIStudio 和 Gemini for business 全球推出,並為 @antigravity、@GeminiApp 的 Ultra 訂閱者,以及 Search 中的 AI Mode 提供。
圖|官方部落格 : https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available/

兩周前,谷歌已經通過 Fairwind 計劃向部分網路安全防禦人員開放 Carbon,如今進一步擴大了使用範圍。

與此前發布的 Gemini 4 Argon 相比,Carbon 主要面向複雜軟體工程、跨領域研究等高難度任務,能夠消耗更多 Token 進行深入推理、反覆驗證和錯誤修正,而 Argon 繼續承擔大多數日常編程和知識工作。

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在 CursorBench 4.0、Perplexity WANDR 和 Zapier AutomationBench 三項基準測試中,Carbon 均排名第一,單任務成本比表現次優的外部競爭模型低了一半以上。

價格方面,Carbon 的 API 優惠價格與 Argon 相同,每百萬輸入 Token 為 2 美元,每百萬輸出 Token 為 10 美元,12 月 1 日起將分別調整至 4 美元和 20 美元。

今天起Gemini4Carbon正式上線但不是所有人都用得上
圖|https://aistudio.google.com/docs/pricing

一句話召喚 AI 團隊,連夜造出完整遊戲

Gemini 4 Carbon 的一項重要升級,是能夠協調多個 AI Agent,共同完成大型工程項目。

谷歌為此在 AI 編程平台 Google Antigravity 中推出了 /swarm 功能預覽版,開發者輸入一條指令,就能組織多個 AI Agent 分工執行任務,並實時查看進度。

其中,Carbon 可以負責架構設計、任務協調和代碼審查,其他速度更快、成本更低的模型負責具體開發,還有專門的驗證 Agent 檢查修改結果。

谷歌展示的一款開放世界 3D 遊戲,就由這樣一支 AI 團隊完成。

玩家扮演一隻騎著自行車的鵜鶘,在谷歌山景城園區自由探索。開發過程涵蓋 Blender 三維建模、Three.js 和 WebGL 遊戲開發、程序化音效製作,以及使用 Lyria 生成背景音樂。

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另一項演示更加誇張。

谷歌向 Carbon 提供了 7 份公開的城市規劃 PDF 文件,其中包含 206 張工程圖紙,要求 AI 重建谷歌 Platform 37 辦公樓。

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經過 10 輪通宵運行的多智能體任務,Carbon 最終製作出包含約 90.6 萬個三角形的交互式 Three.js 三維模型。

Carbon 還根據埃菲爾鐵塔建設期間的歷史照片和工程圖紙,製作出可交互的 3D 歷史展覽。

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甚至根據 CAD 圖紙和 X 光影像,還原了一架擁有 61 鍵機械結構的古鋼琴。

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在網頁設計方面,Carbon 僅通過兩輪提示詞,就為 Google Merchandise Store 提出了五套視覺設計方案,並利用 Nano Banana 2.1 生成商品圖片。

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第三方開發者也分享了實際體驗。

OpenCode 軟體工程師 Kit Langton 表示,團隊此前一直無法讓桌面應用適配現有 UI 框架,於是在下班前向 Carbon 提交了一份需求清單。第二天回來時,Carbon 已經從零開發出一套 Rust UI 庫,並重新編寫了 OpenCode 桌面應用。

HubX 則在擁有約 1.4 萬項測試的代碼庫中,讓 Carbon 處理 16 個真實 Bug,最終報告了 94% 的問題解決率,並且沒有引入新的回歸問題。

兩小時發現零日漏洞,網路安全能力進一步提升

網路安全是 Gemini 4 Carbon 的另一項核心能力,在 SEC-bench Pro、ExploitGym 和 CWE-bench 等漏洞發現、利用和修復基準測試中,Carbon 均取得領先成績。

在谷歌內部自主安全系統 Project Fortify 中,Carbon 的漏洞掃描召回率達到 100%,漏洞分類精確率達到 95%。在開源代碼倉庫測試中,其召回率相比 Argon 又取得超過 25% 的相對提升。

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更引人注意的是,在實際測試中,Gemini 4 Carbon 幫助 Wiz 在不到兩小時內發現兩家大型 SaaS 服務商的零日漏洞,將原本數周的研究工作縮短至幾小時。

谷歌雲團隊利用它驗證了兩個開源軟體漏洞的可利用性,而 SentinelOne 則藉助 Carbon 額外發現了 4 個其他參測模型未能識別的有效漏洞。

伴隨網路安全能力提升,谷歌也加強了模型的安全防護。

在模擬網路攻擊測試中,Carbon 成功阻止了自適應紅隊 Agent 發起的 99% 攻擊路徑,單次攻擊成功突破防護的比例從 Argon 的 3.1% 降至 0.8%。

數周完成密碼學驗證,AI 蛋白質研究取得新突破

科學研究方面,谷歌公布了三個內部科研案例,分別涉及密碼學形式化驗證、生物實驗分析和蛋白質結構預測。

其中最值得關注的,是 Signal 加密協議的代碼驗證。

谷歌研究人員開發了一套名為 AlphaProof Code 的智能體形式化驗證框架,藉助 Carbon 等模型將安全目標轉化為數學定理,再生成數百萬行 Lean 證明代碼。

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最終,團隊在數周內完成了 Signal 加密協議相關代碼關鍵安全性質的數學證明,而類似工作過去通常需要專業團隊花費數年。

在生物實驗領域,Carbon 能夠從實驗記錄和原始數據中識別異常,例如深孔板自動混合不充分、儀器中殘留微量樣品污染等,幫助研究人員改善實驗重複性。

蛋白質結構預測方面,谷歌利用 Carbon 組成多智能體系統,在大規模序列和結構資料庫中自動尋找遠緣同源蛋白,為 AlphaFold 3 等結構預測模型提供更多參考資訊。

在 CASP17 盲測數據集中的 7 個低同源性蛋白質家族上,Carbon 找到的同源序列數量平均增加了 40 倍。相關成果有望幫助研究人員在不重新訓練結構預測模型的情況下,提高部分難研究蛋白質的預測能力。

從寫代碼到做財務分析,AI 開始承擔更完整的工作

除了技術研發,Carbon 也在向金融、法律和企業運營等專業領域擴展。

谷歌與 Artificial Analysis 合作推出了 Multimodal Knowledge Agent(MKA)基準測試,專門評估 AI Agent 處理 PDF、電子表格、圖表及工程圖紙的能力。

Carbon 在該測試中排名第二,但平均單任務成本比排名第一的模型低了六倍以上。

推文翻譯內容 :
透過 @ArtificialAnlys,我們打造了 MKA(多模態知識代理):一個衡量代理處理視覺複雜任務表現的基準。

日常專業工作經常使用的不僅僅是文字 – 從交叉參照藍圖到閱讀科學圖表。這一點並未被現有評估涵蓋。
Gemini 4 Carbon 排名第 2,任務平均成本比頂尖模型低 6 倍。→

在金融場景中,Carbon 在 Hebbia 的端到端金融 Agent 評測中追平了參測表現最好的模型,並在 Balyasny Asset Management 涵蓋 23 種前沿模型配置的綜合金融智能測試中名列前茅。

Hebbia 表示,Carbon 能夠製作結構更清晰的 Excel 財務模型,以及質量更高的 PowerPoint 演示文稿。

企業搜索公司 Glean 則發現,Carbon 可以從辦公數據中尋找指定的會議紀要、郵件或業務數據,並直接生成分析結果和行動建議。

非付費用戶什麼時候能用上?

隨著 Gemini 4 Carbon 正式開放,谷歌也公布了面向不同用戶的使用方式。

開發者可以通過 Google AI Studio 和 Android Studio 的 Gemini API 付費層調用 Carbon,企業用戶則可以通過 Gemini for business 及相關開發工具使用。

普通消費者方面,Gemini 4 Carbon 已開始面向 Google AI Ultra 訂閱用戶開放,覆蓋 Gemini App 和 Google 搜索 AI Mode。

今天起Gemini4Carbon正式上線但不是所有人都用得上

科研人員可以申請谷歌此前推出的免費研究計劃,符合條件的參與者可獲得為期六個月的 Google Antigravity 高使用額度訪問權限,使用 Carbon 和 Argon 兩款模型。網路安全研究人員則需要通過 Fairwind Program 申請專門的 Carbon for cyber。

回頭看過去的消費電子市場,手機廠商的旗艦產品通常有著相對固定的發布周期,每年幾場重要發布會,就足以讓科技愛好者討論上好幾個月。

如今的 AI 行業卻是另一番景象,幾乎每天都有不同特色的新模型登場,有的刷新編程榜單,有的攻克數學難題,還有的已經能夠連續工作幾十個小時。

很難想像,我們已經進入了一個模型多到體驗不過來的時代。

如此密集的技術更新,對用戶而言當然是件好事,只是看完 Gemini 4 Carbon 的發布公告,多少還有些意猶未盡。畢竟,谷歌展示了這麼多令人眼饞的能力,普通消費者卻需要訂閱 Google AI Ultra 才能體驗,多少有些不夠意思。

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