Google ha presentato Gemini 4 Carbon, appena due settimane dopo l’apertura di Gemini 4 Argon agli abbonati a pagamento di Gemini e agli sviluppatori. Secondo l’azienda di Mountain View, questo nuovo modello, il più potente della sua gamma, conquista il primo posto dell’Artificial Analysis Intelligence Index, davanti a Claude Opus 5.5 di Anthropic e GPT-6 Astra di OpenAI. Il suo accesso rimane per ora riservato a un circolo ristretto.
Compiti lunghi e una cyberdifesa completa
Google DeepMind ha progettato Gemini 4 Carbon per flussi di lavoro agentici prolungati, cioè sequenze di azioni condotte dal modello stesso, su problemi di ingegneria complessi che si sviluppano in numerose fasi. In il suo post sul blog, l’azienda afferma di aver visto il modello lavorare per diversi giorni sullo stesso compito, perseverando quando si scontra con un vicolo cieco. I suoi risultati progrediscono anche in « sviluppo web fullstack, comprensione multimodale e nei compiti scientifici », secondo Google.
Nel campo della cybersicurezza, la società assicura che Carbon copre ora tutte le fasi della difesa di un sistema: il rilevamento delle vulnerabilità, comprese falle complesse in software esistenti; la validazione, che consiste nel verificare che una falla possa essere sfruttata per sapere quali correggere in priorità; e la correzione, con codice che affronta l’origine della falla identificata. Google mette anche in evidenza un netto progresso nella generazione di codice sicuro rispetto ad Argon.
Sicurezze ereditate da Argon e un modello più prudente
Carbon riprende le protezioni messe in atto per Argon, dal rilevamento degli usi malevoli in tempo reale al monitoraggio della sua catena di pensiero, cioè il ragionamento intermedio che produce prima della sua risposta. Google dice di essere andato oltre sull’allineamento, addestrando il modello a comportarsi meglio di fronte a compiti complessi o condotti sotto pressione.
Secondo i test interni dell’azienda, Carbon avanza circa due volte meno affermazioni non supportate rispetto ad Argon. Quando mancano elementi, lo segnala nel suo prodotto finale o elenca ciò che resta da fornire. Di fronte a una richiesta ambigua, cerca le fonti pertinenti e sottopone le incoerenze all’utente prima di agire. Google indica inoltre che tenta molto meno di aggirare le regole per portare a termine un compito, senza degradare la qualità del codice prodotto. Sul benchmark di Gray Swan dedicato alle iniezioni di prompt indirette, ovvero istruzioni malevole nascoste nei dati elaborati, nessuno degli attacchi testati ha avuto successo, mentre Argon mostrava già un tasso di riuscita molto basso.
Un accesso limitato e nessun calendario pubblico
Google riprende il metodo seguito durante la presentazione di Argon, inizi ottobre. Per ora, Carbon è offerto a una parte degli attori della cyberdifesa, prima di essere aperto progressivamente ad altri partner fidati nell’ambito del programma Fairwind. Questa prudenza dipende in parte dal profilo del modello: uno strumento capace di verificare che una falla sia sfruttabile può anche servire a sfruttarla. Google partecipa inoltre al dispositivo di test dei modelli prima della pubblicazione, proposto su base volontaria dal governo americano.
L’azienda dice di voler raccogliere feedback e adattare le sue sicurezze prima di aprire Carbon agli sviluppatori, alle imprese e al grande pubblico. Nessuna data è anticipata, anche se erano trascorse due settimane tra l’annuncio di Argon e il suo rilascio al pubblico.
Per quanto riguarda i prezzi, Gemini 4 Carbon sarà lanciato allo stesso prezzo di introduzione di Argon, cioè 2 $ per milione di token in ingresso e 10 $ per milione di token in uscita, dove il token è l’unità di testo che il modello elabora. I token di ingresso memorizzati nella cache beneficiano di uno sconto del 95%. Al termine del periodo di lancio, di cui Google non precisa la durata, il prezzo passerà a 4 $ in ingresso e 20 $ in uscita.
