Google ha presentado Gemini 4 Carbon, solo dos semanas después de la apertura de Gemini 4 Argon a los suscriptores de pago de Gemini y a los desarrolladores. Según la empresa de Mountain View, este nuevo modelo, el más potente de su gama, ocupa el primer puesto del Artificial Analysis Intelligence Index, por delante de Claude Opus 5.5 de Anthropic y GPT-6 Astra de OpenAI. Su acceso sigue estando reservado por ahora a un círculo reducido.
- Google presenta Gemini 4 Carbon, su modelo más potente, que encabeza el Artificial Analysis Intelligence Index.
- El modelo está diseñado para tareas largas y cubre todas las etapas de la ciberdefensa.
- Su acceso se limita a un círculo reducido de actores de ciberdefensa por motivos de seguridad.
- El precio de lanzamiento iguala al de Argon y subirá después a 4 $ de entrada y 20 $ de salida por millón de tokens.
Tareas largas y una ciberdefensa completa
Google DeepMind ha diseñado Gemini 4 Carbon para flujos de trabajo agenticos prolongados, es decir, secuencias de acciones llevadas a cabo por el propio modelo, sobre problemas de ingeniería complejos que se desarrollan en numerosas etapas. En su entrada de blog, la empresa afirma haber visto al modelo trabajar varios días en una misma tarea, perseverando cuando se topa con un callejón sin salida. Sus resultados también progresan en « desarrollo web fullstack, comprensión multimodal y en tareas científicas », según Google.
En el terreno de la ciberseguridad, la firma asegura que Carbon cubre ahora todas las etapas de la defensa de un sistema: la detección de vulnerabilidades, incluyendo fallas complejas en software existente; la validación, que consiste en verificar que una falla puede ser explotada para saber cuáles corregir con prioridad; y la corrección, con código que ataca el origen de la falla identificada. Google también destaca una clara progresión en la generación de código seguro en comparación con Argon.
Salvaguardas heredadas de Argon y un modelo más prudente
Carbon retoma las protecciones implementadas para Argon, desde la detección de usos maliciosos en tiempo real hasta la supervisión de su cadena de pensamiento, es decir, el razonamiento intermedio que produce antes de su respuesta. Google dice haber ido más allá en la alineación, entrenando al modelo para comportarse mejor frente a tareas complejas o realizadas bajo presión.
Según las pruebas internas de la empresa, Carbon avanza aproximadamente la mitad de afirmaciones no fundamentadas que Argon. Cuando faltan elementos, lo señala en su entregable o enumera lo que queda por proporcionar. Ante una demanda ambigua, busca las fuentes relevantes y somete las incoherencias al usuario antes de actuar. Google indica además que intenta mucho menos sortear las reglas para completar una tarea, sin degradar la calidad del código producido. En el benchmark de Gray Swan dedicado a inyecciones de prompt indirectas, instrucciones maliciosas ocultas en los datos procesados, ninguno de los ataques probados tuvo éxito, mientras que Argon ya mostraba una tasa de éxito muy baja.
Un acceso limitado y ningún calendario público
Google retoma el método seguido durante la presentación de Argon, a principios de octubre. Por el momento, Carbon se ofrece a una parte de los actores de la ciberdefensa, antes de ser abierto progresivamente a otros socios de confianza en el marco del programa Fairwind. Esta prudencia se debe en parte al perfil del modelo: una herramienta capaz de verificar que una falla es explotable también puede servir para explotarla. Google participa además en el dispositivo de prueba de modelos antes de su publicación, propuesto de forma voluntaria por el gobierno estadounidense.
La empresa dice querer recopilar comentarios y ajustar sus salvaguardas antes de abrir Carbon a los desarrolladores, empresas y al público en general. No se avanza ninguna fecha, aunque pasaron dos semanas entre el anuncio de Argon y su lanzamiento al público.
En cuanto a tarifas, Gemini 4 Carbon se lanzará al mismo precio de introducción que Argon, es decir, 2 $ por millón de tokens de entrada y 10 $ por millón de tokens de salida, siendo el token la unidad de texto que procesa el modelo. Los tokens de entrada almacenados en caché se benefician de un descuento del 95 %. Al finalizar el período de lanzamiento, cuya duración Google no especifica, el precio pasará a 4 $ en entrada y 20 $ en salida.
