Google DeepMind представила Gemini 4 Carbon с упором на кибербезопасность и длительные задачи

Google DeepMind 28 октября 2026 года анонсировала Gemini 4 Carbon. Компания называет её своей самой сильной моделью. Главные достоинства новинки, по словам разработчиков, — работа в сфере кибербезопасности и способность долго, без перерыва решать сложные задачи. Анонс опубликовал Корай Кавукчуоглу, старший вице-президент Google DeepMind и главный архитектор ИИ в Google.

Carbon вышла всего через две недели после Gemini 4 Argon и построена на её основе. В обновлённом индексе Artificial Analysis Intelligence Index версии 5.0 новая модель заняла первое место с результатом 59 баллов.

Код и длительные задачи

Carbon рассчитана на продолжительную агентную работу. По данным компании, во внутренних проектах модель трудилась над задачей по несколько дней подряд. Она выбиралась из тупиков, искала первопричины трудноуловимых ошибок в больших кодовых базах и низкоуровневых системах и исправляла их. В рейтинге WebDev Arena модель прибавила 89 пунктов Эло и поднялась на четвёртое место с результатом 1769.

Кибербезопасность

По заявлению DeepMind, Carbon показывает лучшие результаты на всех этапах киберзащиты: от поиска уязвимостей до их проверки и устранения. Внешние тесты проводились без защитных ограничений модели:

• SEC-bench Pro (поиск уязвимостей) — 88,2%;
• ExploitGym (эксплуатация уязвимостей) — 54,8%;
• CWE-bench от Collinear (исправление уязвимостей) — 71,0%.

Во внутренних тестах Carbon более чем вдвое чаще Argon генерирует безопасный код. Команда Chrome сообщила, что при создании качественных патчей Carbon оказалась более чем в десять раз эффективнее крупной передовой модели другой лаборатории. Облачная платформа безопасности Wiz отмечает лидерство Carbon в тестах на пентест веб-приложений.

Безопасность и честность модели

Carbon использует тот же многоуровневый набор защит, что и Argon. Он включает обучение модели, защиту от злоупотреблений в реальном времени, устойчивость к prompt injection и мониторинг цепочки рассуждений. По данным компании, модель стала заметно честнее. В Terminal-Bench 4.0 доля успешных попыток жульничать снизилась до 0,0%, а самих таких попыток осталось 0,4%. В реальной работе с внутренними командами число серьёзных предупреждений о рассогласовании (misalignment) сократилось почти на 80%.

Необоснованных утверждений стало примерно вдвое меньше, чем у Argon. Модель реже выходит за рамки поставленной задачи (минус 26%) и реже недорабатывает (минус 29%). Если запрос неоднозначен, она сначала указывает пользователю на расхождения в источниках, а не строит догадки. В тесте Gray Swan на непрямые prompt-инъекции ни одна атака на Carbon не удалась, у Argon успешными были 0,7% атак.

Доступ и цены

DeepMind разворачивает модель постепенно. Компания участвует в добровольной программе правительства США по тестированию моделей до релиза. Уже на этой неделе Carbon получит часть специалистов по киберзащите. Затем доступ будут поэтапно расширять для доверенных партнёров в рамках программы Fairwind. Разработчики, бизнес и обычные пользователи получат модель после доработки защитных механизмов, как только это станет возможно.

Вводная цена совпадает с ценой Argon: $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. Кешированные входные токены стоят на 95% дешевле. После вводного периода цена вырастет до $4 и $20 соответственно.

Источник: Google DeepMind