28 октября 2026 года Google DeepMind объявила о выпуске Gemini 4 Carbon — следующей граничной модели компании и её сильнейшей на сегодняшний день, обладающей передовыми возможностями в области кибербезопасности и выполнения длительных задач. Анонс был опубликован в блоге Google DeepMind Кораем Кавукджоглу, старшим вице-президентом Google DeepMind и главным AI-архитектором Google.

Carbon занимает первое место в недавно обновлённой версии v5.0 Artificial Analysis Intelligence Index с результатом 59. Компания сообщает о значительном прогрессе в задачах программирования и агентных задачах, а также в ключевых возможностях, критически важных для киберзащиты: уверенное лидерство в SEC-bench Pro (88,2%) по поиску уязвимостей, ExploitGym (54,8%) по эксплуатации и CWE-bench (71,0%) по исправлениям. На внутренних бенчмарках Carbon демонстрирует значительный рост качества генерации безопасного кода, а в живых средах программирования с собственными командами показывает снижение уровня рассогласованности и галлюцинаций.

Основываясь на Gemini 4 Argon, запущенной двумя неделями ранее, Carbon иллюстрирует темпы, с которыми компания продвигает передний край. «Наши исследователи и модели работают рука об руку, чтобы быстрее наращивать возможности, одновременно укрепляя наши меры защиты», — заявила компания.

Взвешенное развёртывание и цены

Google DeepMind сообщила, что подходит к развёртыванию взвешенно и активно участвует в добровольном процессе правительства США по тестированию моделей до релиза. Начиная с этой недели Carbon будет доступна части специалистов по киберзащите, а доступ будет постепенно расширяться на дополнительных доверенных партнёров через программу Fairwind. Компания продолжает собирать обратную связь и дорабатывать защитные механизмы, прежде чем сделать Carbon доступной разработчикам, бизнесу и конечным пользователям через свои продукты как можно скорее. Компания не объявила дату более широкого релиза для разработчиков, бизнеса и пользователей, поэтому поэтапное расширение доступа через программу Fairwind является ключевым событием на ближайшую перспективу.

Gemini 4 Carbon выйдет по той же вводной цене, что и Argon: $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных токенов, при этом кэшированные входные токены стоят на 95% дешевле обычных входных токенов. По окончании вводного периода будет применяться цена $4 за 1 миллион входных токенов и $20 за 1 миллион выходных токенов.

Программирование и рассуждения для длительных задач

Carbon создана для решения значительно более сложных длительных инженерных задач и рассчитана на продолжительные агентные рабочие процессы. Внутри компании команды видели, как модель работала днями, преодолевая тупики, чтобы выполнять сложные многоэтапные инженерные задачи, такие как поиск первопричин и исправление неочевидных ошибок в крупных кодовых базах и низкоуровневых системах.

Опираясь на отзывы пользователей, компания сосредоточилась на улучшении производительности модели в различных областях, включая программирование, агентные и научные задачи, а также полнофункциональную веб-разработку и мультимодальное понимание. Благодаря улучшенному качеству результатов и артефактов в веб-разработке Carbon прибавила +89 очков эло и заняла 4-е место (1769) в WebDev Arena.

Передовые результаты в кибербезопасности

Google DeepMind сообщила, что Gemini 4 Carbon обеспечивает значительный скачок в возможностях кибербезопасности, достигая передовых результатов на всём жизненном цикле киберзащиты — обнаружение уязвимостей, валидация и устранение.

Команды компании уже наблюдают значительный прогресс в киберзащите. На внутренних бенчмарках Carbon превышает Argon более чем в 2 раза по успешности генерации безопасного кода. Команда Chrome сообщила, что Carbon справилась более чем в 10 раз лучше крупной граничной модели другой лаборатории при генерации качественных исправлений. Wiz, облачная платформа безопасности Google, также отмечает лидерство Carbon в бенчмарках по веб-пентестингу — ключевой возможности инициативы Wiz Scan for Good.

Carbon превосходно выступает в ключевых внешних бенчмарках, которые, по словам компании, оценивались без защитных механизмов — то есть опубликованные результаты отражают собственные возможности модели, а не её поведение с применением средств безопасности:

• Поиск реальных уязвимостей: основа киберзащиты — поиск реальных уязвимостей. Carbon достигает передового результата 88,2% в SEC-bench Pro, автономно выявляя сложные дефекты, скрытые в реальном программном обеспечении.
• Валидация рисков через эксплуатацию: чтобы определить, какие уязвимости устранять в первую очередь — или устранять ли вообще, — специалисты по киберзащите всё чаще полагаются на модели для проверки эксплуатируемости уязвимостей. Carbon устанавливает новый передовой результат в популярном бенчмарке эксплуатации ExploitGym (54,8%).
• Исправление первопричин: после выявления уязвимостей исправление первопричины — критически важный этап жизненного цикла киберзащиты. Carbon достигает 71,0% в CWE-bench от Collinear, превращая подтверждённые находки непосредственно в работающий код исправлений.

Развитие безопасности граничных моделей

Gemini 4 Carbon построена на том же многоуровневом стеке безопасности, что и Argon — сочетающем обучение модели, защиту от злоупотреблений в реальном времени, устойчивость к инъекциям промптов и мониторинг цепочек рассуждений. Google DeepMind добилась значительного прогресса в согласовании модели с Argon и сообщила о её склонностях к согласованному поведению в своём отчёте о безопасности. С Carbon компания пошла ещё дальше в области согласования, обучив модель правильно реагировать на сложные задачи и задачи в условиях высокого давления.

• Сокращение обходных путей и использования лазеек: с Carbon компания дополнительно снизила попытки использования обходных путей при обучении, сохраняя высокое качество программирования. Carbon снизила успешные списывания в Terminal-Bench 4.0 до 0,0%, а попытки списывания — до 0,4%, при этом повысив общую точность. В живых средах программирования с внутренними командами количество предупреждений о серьёзных рассогласованиях снизилось почти на 80%.
• Большая прозрачность и честность: во внутреннем тестировании Carbon сокращает неподтверждённые утверждения примерно в 2 раза по сравнению с Argon. Она указывает методологические оговорки непосредственно в результатах работы или приостанавливает заблокированные действия с чётким списком того, что ещё требуется, вместо выдумывания или уклонения при недостатке данных.
• Улучшенное взаимодействие при неопределённости: вместо догадок или навязывания пути Carbon запрашивает релевантные источники и указывает пользователю на расхождения перед выполнением действий — в результате пользователи должны заметить значительно более качественный опыт совместной работы.
• Завершение задач без выхода за рамки: Carbon одновременно снизила чрезмерное вмешательство на 26% и недостаточное выполнение на 29%, обеспечивая гораздо более надёжное выполнение многоэтапных планов от начала до конца с соблюдением проектных ограничений и строгим следованием поставленной задаче.
• Устойчивость к инъекциям промптов: если Argon ранее лидировала в бенчмарке Gray Swan по непрямым инъекциям промптов (IPI) с очень низким уровнем успешных атак 0,7%, то Carbon достигает 0,0% — отражая все протестированные попытки атак.

Скоро для разработчиков, бизнеса и пользователей

Google DeepMind сообщила, что продвижение переднего края требует быстроты действий при взвешенном подходе к развёртыванию. С Gemini 4 Carbon компания стремится обеспечить значительный прогресс в программной инженерии и киберзащите без ущерба для безопасности и надёжности. Компания добавила, что с нетерпением ждёт, как первая группа специалистов по киберзащите будет использовать модель, и рассчитывает вскоре сделать Carbon доступной разработчикам, бизнесу и конечным пользователям.