Gemini 4 Carbon 正式上线，主打编程与网络安全

Google DeepMind 宣布，旗下最新旗舰模型 Gemini 4 Carbon 正式面向开发者、企业、科研人员及普通消费者提供服务。谷歌称，这是目前 Gemini 家族综合能力最强的公开上线模型，尤其擅长复杂编程、网络安全、科学推理以及需要长时间执行的多智能体任务。

此前谷歌已通过 Fairwind 计划向部分网络安全防御人员开放 Carbon，此次进一步扩大使用范围。开发者可通过 Google AI Studio 和 Android Studio 的 Gemini API 付费层调用，普通消费者则需订阅 Google AI Ultra 才能在 Gemini App 和搜索 AI Mode 中使用。

模型定位与基准表现

按照谷歌的说法，Carbon 是目前 Gemini 家族中综合能力最强的公开上线模型，定位与今年早些时候发布的 Gemini 4 Argon 形成分工。Carbon 主要面向复杂软件工程、跨领域研究等高难度任务，能够消耗更多 Token 进行深入推理、反复验证和错误修正；Argon 则继续承担大多数日常编程和知识工作。

在 CursorBench 4.0、Perplexity WANDR 和 Zapier AutomationBench 三项基准测试中，Carbon 均排名第一，单任务成本比表现次优的外部竞争模型低了一半以上。谷歌同时与 Artificial Analysis 合作推出 Multimodal Knowledge Agent 基准测试，用于评估 AI Agent 处理 PDF、电子表格、图表及工程图纸的能力，Carbon 在该测试中排名第二，但平均单任务成本比排名第一的模型低六倍以上。

第三方开发者也给出了实测反馈。HubX 在拥有约 1.4 万项测试的代码库中，让 Carbon 处理 16 个真实 Bug，最终报告 94% 的问题解决率，且没有引入新的回归问题。OpenCode 软件工程师 Kit Langton 表示，团队此前一直无法让桌面应用适配现有 UI 框架，于是在下班前向 Carbon 提交了一份需求清单，第二天回来时，Carbon 已经从零开发出一套 Rust UI 库，并重新编写了 OpenCode 桌面应用。

多智能体协作能力

Carbon 的一项重要升级是能够协调多个 AI Agent 共同完成大型工程项目。谷歌为此在 AI 编程平台 Google Antigravity 中推出了 /swarm 功能预览版，开发者输入一条指令，就能组织多个 AI Agent 分工执行任务，并实时查看进度。其中 Carbon 负责架构设计、任务协调和代码审查，其他速度更快、成本更低的模型负责具体开发，还有专门的验证 Agent 检查修改结果。

谷歌展示的一款开放世界 3D 游戏中，玩家扮演一只骑着自行车的鹈鹕，在谷歌山景城园区自由探索。开发过程涵盖 Blender 三维建模、Three.js 和 WebGL 游戏开发、程序化音效制作，以及使用 Lyria 生成背景音乐。另一项演示中，谷歌向 Carbon 提供了 7 份公开的城市规划 PDF 文件，其中包含 206 张工程图纸，要求 AI 重建谷歌 Platform 37 办公楼。经过 10 轮通宵运行的多智能体任务，Carbon 最终制作出包含约 90.6 万个三角形的交互式 Three.js 三维模型。

Carbon 还根据埃菲尔铁塔建设期间的历史照片和工程图纸，制作出可交互的 3D 历史展览；并根据 CAD 图纸和 X 光影像，还原了一架拥有 61 键机械结构的古钢琴。在网页设计方面，Carbon 仅通过两轮提示词，就为 Google Merchandise Store 提出了五套视觉设计方案，并利用 Nano Banana 2.1 生成商品图片。

网络安全与漏洞发现

网络安全是 Carbon 的另一项核心能力。在 SEC-bench Pro、ExploitGym 和 CWE-bench 等漏洞发现、利用和修复基准测试中，Carbon 均取得领先成绩。在谷歌内部自主安全系统 Project Fortify 中，Carbon 的漏洞扫描召回率达到 100%，漏洞分类精确率达到 95%；在开源代码仓库测试中，其召回率相比 Argon 取得超过 25% 的相对提升。

实际测试中，Carbon 帮助 Wiz 在不到两小时内发现两家大型 SaaS 服务商的零日漏洞，将原本数周的研究工作缩短至几小时。谷歌云团队利用它验证了两个开源软件漏洞的可利用性，SentinelOne 则借助 Carbon 额外发现了 4 个其他参测模型未能识别的有效漏洞。

伴随网络安全能力提升，谷歌也加强了模型的安全防护。在模拟网络攻击测试中，Carbon 成功阻止了自适应红队 Agent 发起的 99% 攻击路径，单次攻击成功突破防护的比例从 Argon 的 3.1% 降至 0.8%。此前谷歌已通过 Fairwind 计划向部分网络安全防御人员开放 Carbon，网络安全研究人员需通过 Fairwind Program 申请专门的 Carbon for cyber。

科研场景应用

谷歌公布了三个内部科研案例，分别涉及密码学形式化验证、生物实验分析和蛋白质结构预测。其中最受关注的是 Signal 加密协议的代码验证：谷歌研究人员开发了一套名为 AlphaProof Code 的智能体形式化验证框架，借助 Carbon 等模型将安全目标转化为数学定理，再生成数百万行 Lean 证明代码。最终团队在数周内完成了 Signal 加密协议相关代码关键安全性质的数学证明，而类似工作过去通常需要专业团队花费数年。

在生物实验领域，Carbon 能够从实验记录和原始数据中识别异常，例如深孔板自动混合不充分、仪器中残留微量样品污染等，帮助研究人员改善实验重复性。蛋白质结构预测方面，谷歌利用 Carbon 组成多智能体系统，在大规模序列和结构数据库中自动寻找远缘同源蛋白，为 AlphaFold 3 等结构预测模型提供更多参考信息。

在 CASP17 盲测数据集中的 7 个低同源性蛋白质家族上，Carbon 找到的同源序列数量平均增加了 40 倍。谷歌称，相关成果有望帮助研究人员在不重新训练结构预测模型的情况下，提高部分难研究蛋白质的预测能力。

价格与使用门槛

价格方面，Carbon 的 API 优惠价格与 Argon 相同，每百万输入 Token 为 2 美元，每百万输出 Token 为 10 美元，12 月 1 日起将分别调整至 4 美元和 20 美元。开发者可通过 Google AI Studio 和 Android Studio 的 Gemini API 付费层调用 Carbon，企业用户则可以通过 Gemini for business 及相关开发工具使用。

普通消费者方面，Carbon 已开始面向 Google AI Ultra 订阅用户开放，覆盖 Gemini App 和谷歌搜索 AI Mode。科研人员可以申请谷歌此前推出的免费研究计划，符合条件的参与者可获得为期六个月的 Google Antigravity 高使用额度访问权限，使用 Carbon 和 Argon 两款模型。

除技术研发外，Carbon 也在向金融、法律和企业运营等专业领域扩展。在金融场景中，Carbon 在 Hebbia 的端到端金融 Agent 评测中追平了参测表现最好的模型，并在 Balyasny Asset Management 涵盖 23 种前沿模型配置的综合金融智能测试中名列前茅。Hebbia 表示，Carbon 能够制作结构更清晰的 Excel 财务模型以及质量更高的 PowerPoint 演示文稿；企业搜索公司 Glean 则发现，Carbon 可以从办公数据中寻找指定的会议纪要、邮件或业务数据，并直接生成分析结果和行动建议。

要点

• Carbon 在 CursorBench 4.0 等三项基准测试中均排名第一
• API 优惠价与 Argon 相同，12 月 1 日起上调至每百万输入 4 美元、输出 20 美元
• 谷歌在 Antigravity 中推出 /swarm 多智能体功能预览版
• Carbon 帮助 Wiz 在不到两小时内发现两家 SaaS 服务商的零日漏洞
• 普通消费者需订阅 Google AI Ultra 才能使用 Carbon