Gemini 4 Carbon ya está disponible

Hoy ponemos Gemini 4 Carbon a disposición de desarrolladores, empresas, científicos y consumidores. Carbon es nuestro modelo más potente, con un rendimiento de vanguardia en capacidades de ciberseguridad y flujos de trabajo inteligentes a largo plazo para tareas complejas de gestión del conocimiento, ingeniería de software y razonamiento científico.

Hace dos semanas , lanzamos Carbon para un grupo de expertos en ciberseguridad a través de nuestro programa Fairwind . Tras el reciente lanzamiento de Gemini 4 Argon , Carbon va aún más allá. Argon sigue siendo la opción ideal para la mayoría de las tareas de ingeniería de software y gestión del conocimiento, mientras que Carbon está diseñado para tareas que ponen a prueba los límites de la inteligencia de un modelo, como la codificación y depuración complejas de varios pasos, así como la investigación y el descubrimiento científicos abiertos, utilizando más tokens que Argon para explorar a fondo, razonar profundamente y ejecutar bucles de verificación extendidos.

En diversas pruebas de rendimiento independientes diseñadas para evaluar el desempeño del modelo en flujos de trabajo reales, Carbon combina una precisión de vanguardia con una rentabilidad práctica en la producción. Ocupa el primer puesto en CursorBench 4.0 , WANDR de Perplexity y AutomationBench de Zapier , con un costo por tarea más de dos veces menor que el siguiente mejor modelo externo.

Para aprovechar las capacidades de Carbon en proyectos más grandes y complejos, estamos presentando /swarm en Google Antigravity, que transforma una simple solicitud en un equipo coordinado de agentes que se pueden monitorear en tiempo real. Los desarrolladores pueden asignar Carbon a roles que requieren un razonamiento profundo, como el diseño arquitectónico, la coordinación y la auditoría, combinándolo con modelos más rápidos y ligeros en espacios de trabajo aislados y paralelos, y verificadores adversarios que prueban cada cambio.

Gemini 4 Carbon está disponible a través de la API en Google AI Studio y Gemini para empresas para todos los desarrolladores y empresas de pago, al mismo precio de lanzamiento. ¹ como Gemini 4 Argon (2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida). También se está implementando para todos los suscriptores de Google AI Ultra en Google Antigravity , la aplicación Gemini y el Modo IA en la Búsqueda .

Trabajo de conocimiento de mayor precisión, generación de artefactos y análisis de datos

Gemini 4 Carbon, que abarca operaciones legales, financieras y empresariales, combina una comprensión visual de vanguardia, razonamiento y recuperación exhaustiva para sintetizar información sólida a partir de grandes conjuntos de documentos y datos complejos. Sigue esquemas y formatos estrictos para generar hojas de cálculo, presentaciones e informes impecables y precisos.

Los benchmarks existentes no reflejan adecuadamente cómo los agentes razonan de forma nativa sobre archivos densos con gráficos, imágenes, planos, esquemas y tablas. Por ello, nos asociamos con Artificial Analysis para lanzar el nuevo benchmark Multimodal Knowledge Agent (MKA), que evalúa el rendimiento multimodal de un modelo en flujos de trabajo basados ​​en agentes. Carbon ocupa el segundo lugar, con un costo promedio por tarea más de seis veces menor que el del modelo con mejor rendimiento.

En las evaluaciones previas al lanzamiento, Carbon igualó el rendimiento del mejor modelo probado en una investigación financiera exhaustiva en la evaluación E2E Financial Agentic de Hebbia, y se clasificó en primer lugar entre 23 configuraciones de modelos de vanguardia en el índice de referencia de Inteligencia Financiera General de Balyasny Asset Management, que abarca experiencia legal, uso y ejecución de herramientas de gestión de agentes, codificación e ingeniería de datos, y percepción y comprensión del contexto.

Codificación agencial mejorada, desarrollo full stack y diseño 3D y de interfaz de usuario

Carbon ofrece un rendimiento excepcional en tareas de ingeniería que requieren colaboración multiagente, como migraciones de múltiples paquetes, investigaciones de causas raíz entre subsistemas y rediseños arquitectónicos complejos. Para el desarrollo de aplicaciones web, ejecuta ciclos de compilación y verificación, se recupera de errores y comprueba tanto su código como la interfaz de usuario renderizada para producir aplicaciones completas y funcionales. Su diseño visual más sólido, su razonamiento espacial y su atención al detalle ambiental también se aplican al desarrollo de juegos 3D y a la programación creativa.

Capacidades de ciberseguridad de vanguardia

Gemini 4 Carbon para ciberseguridad ofrece nuestras capacidades de ciberseguridad más potentes hasta la fecha, proporcionando a los equipos de seguridad la inteligencia integral que necesitan para proteger el software crítico. Al accederse a través del programa Fairwind, Carbon lidera los principales indicadores de referencia en la detección (SEC-bench Pro), la explotación (ExploitGym) y la aplicación de parches (CWE-bench v1) de vulnerabilidades: inspecciona el software, rastrea cómo se pueden encadenar las fallas en diferentes sistemas y genera parches verificados de causa raíz.

Los primeros usuarios, tanto dentro como fuera de Google , ya están viendo resultados muy positivos con Carbon para la ciberseguridad en la práctica.

• En Project Fortify , el sistema autónomo de Google que abarca el escaneo, la clasificación y la corrección de errores, Carbon alcanzó una recuperación del 100 % en el escaneo y una precisión del 95 % en la clasificación, según nuestra prueba interna. En las pruebas de repositorios de código abierto, observamos una mejora relativa de más del 25 % con respecto a la ya sólida tasa de recuperación de Argon, lo que permite detectar fallos lógicos reales que antes pasaban desapercibidos. Al extender estas mejoras a Google, uno de los mayores usuarios de software de código abierto del mundo, contribuimos a la seguridad tanto de nuestros propios sistemas como del ecosistema en general.
• El equipo de Investigación de Vulnerabilidades en la Nube (CVR) de Google utilizó recientemente Carbon para demostrar que dos errores en un popular software de código abierto eran, de hecho, vulnerabilidades explotables, comparables en gravedad a la reciente vulnerabilidad de PHP2Shell . Mediante Carbon, se creó una prueba de concepto que permitió a CVR reclasificar el error como crítico y publicar rápidamente un parche. Se compartirán más detalles una vez finalizado el proceso de divulgación responsable.
• Como parte del programa Scan for Good de Wiz, el equipo utilizó Carbon para evaluar las vulnerabilidades en la infraestructura digital pública. Por ejemplo, al analizar dos importantes proveedores de SaaS, el modelo detectó vulnerabilidades de día cero en menos de dos horas, condensando semanas de investigación en una sola tarde. El equipo colaboró ​​con las organizaciones afectadas para implementar soluciones en tiempo récord, lo que ayudó a mitigar el impacto potencial en decenas de miles de empresas.

Razonamiento científico y matemático más sólido

Gemini 4 Carbon muestra un rendimiento notablemente superior en razonamiento en física, matemáticas y ciencias biológicas, sintetizando datos experimentales, probando hipótesis y resolviendo problemas complejos de varios pasos. Para Axiom Bio, empresa dedicada a la investigación de la toxicidad de fármacos, Carbon es ahora el modelo líder en rendimiento para la ciencia traslacional, permitiendo descubrir nuevos mecanismos de toxicidad que no habían detectado anteriormente. Axiom está trasladando sus análisis y agentes científicos de producción a Carbon y Argon para impulsar la creación de fármacos más seguros.

Investigadores de Google han estado utilizando Carbon en Google Antigravity para acelerar su trabajo:

• Verificación de código: Investigadores crearon un nuevo marco de trabajo basado en agentes para la verificación formal, denominado AlphaProof Code, y lo aplicaron a un importante desafío de seguridad: demostrar matemáticamente el código subyacente al protocolo criptográfico de Signal . Utilizando Carbon junto con otros modelos, nuestros investigadores tradujeron los objetivos de seguridad a teoremas matemáticos. Posteriormente, los agentes de AlphaProof Code utilizaron Carbon para generar millones de líneas de código en Lean, un lenguaje informático para escribir demostraciones matemáticas, lo que les permitió probar propiedades clave de seguridad en semanas, una tarea que históricamente lleva años a equipos de expertos. El resultado demuestra el potencial de Carbon para impulsar la verificación formal escalable, considerada desde hace tiempo un método de referencia para la creación de software seguro.
• Desarrollo de ensayos enzimáticos : Con solo cuadernos de laboratorio y datos brutos, Carbon fue más allá del análisis estándar para descubrir anomalías de datos difíciles de interpretar. Estas anomalías le permitieron diagnosticar sutiles errores experimentales de laboratorio, como la mezcla automatizada incompleta en pocillos profundos, lo que resultó en una reproducibilidad considerablemente mejorada. Además, Carbon perfeccionó los métodos para deconvolucionar picos cromatográficos y detectó trazas de arrastre de muestras en los instrumentos de investigación, acelerando significativamente el desarrollo de nuevos ensayos y optimizando la retroalimentación entre la computación y el laboratorio.
• Predicción de la estructura de proteínas: Los modelos de predicción de estructura, como AlphaFold 3, utilizan alineamientos de secuencias múltiples (MSA) de parientes evolutivos para inferir cómo se pliegan las cadenas de aminoácidos. Como resultado, suelen tener dificultades con proteínas poco estudiadas, virales, microbianas y eucariotas que presentan muy pocas coincidencias en las bases de datos estándar. Trabajando en una configuración multiagente, nuestros investigadores utilizaron Gemini 4 Carbon para descubrir de forma autónoma homólogos remotos en archivos de secuencias no anotadas a escala de petabase, catálogos de secuencias ambientales y virales, y bases de datos de estructuras 3D. Por ejemplo, en siete familias de proteínas con baja homología del conjunto de prueba ciego CASP17, Carbon aumentó el número de homólogos recuperados en un promedio de 40 veces, incrementando considerablemente la información disponible para los modelos de predicción de estructura sin necesidad de reentrenamiento. Si bien aún se está llevando a cabo una evaluación comparativa más amplia, abordar este cuello de botella en la búsqueda inicial ofrece una vía prometedora para modelar regiones difíciles de caracterizar del proteoma.

Hace cuatro semanas, abrimos las solicitudes para que 10 000 científicos tuvieran acceso gratuito a Argon en Google Antigravity durante seis meses, con el fin de acelerar el ritmo de sus investigaciones. Ya hemos incorporado a miles de científicos. Hoy, ampliamos el acceso a Carbon para los participantes actuales y futuros, y en adelante, el programa seguirá brindando acceso a nuestros modelos de vanguardia más recientes a medida que estén disponibles. Las solicitudes permanecen abiertas y la incorporación continúa semanalmente, sujeta a la elegibilidad, la capacidad y el proceso de selección.

Avances en seguridad y protección de modelos

Con cada nuevo lanzamiento de modelo, seguimos reforzando nuestras medidas de seguridad, la prevención del uso indebido de agentes, la alineación del modelo y la reducción de daños, en proporción a la capacidad del modelo.

Dado que Gemini 4 Carbon introduce capacidades cibernéticas más robustas, nos basamos en la sólida plataforma de seguridad de Argon para reforzar la resistencia al uso indebido y a la inyección de código malicioso.

• Mitigación de riesgos de uso indebido en seguridad fronteriza: Hemos reforzado nuestras medidas de protección contra el uso indebido para garantizar que un razonamiento defensivo más sólido no se traduzca en un riesgo ofensivo. En entornos de prueba de ciberataques simulados con ExploitBench y CyScenarioBench, Carbon bloqueó el 99 % de las trayectorias de ataque de nuestro agente de red teaming adaptativo, que puede revisar iterativamente sus planes de ataque después de cada bloqueo. Las medidas de protección de Carbon redujeron la tasa de brecha por intento a solo 0,8 % (frente al 3,1 % en Argon). Nuestras medidas de protección también redujeron la tasa de éxito de las consultas de ciberataques automatizadas al 2,17 % en las pruebas de Gray Swan, en comparación con el 9,86 % en Argon. Y las pruebas externas de Trajectory Labs no encontraron ningún jailbreak universal nuevo en 132 horas y más de 13 000 solicitudes.
• Fomentar interacciones seguras y alineadas entre modelos: Cuando anunciamos Carbon, demostramos mejoras significativas en la alineación, medidas por las tasas de detección de errores en nuestro monitor a lo largo del ciclo de vida del modelo, así como reducciones en la falsificación de datos. Los nuevos resultados muestran que, en nuestra prueba comparativa de honestidad de agentes de 375 tareas, superó el 92 % de las tareas (en comparación con el 70 % de Argon), negándose a completar los datos experimentales faltantes el 98 % de las veces y señalando fallos metodológicos el 68 % de las veces.

• Protección de los usuarios contra ataques de inyección de mensajes indirectos: Hace dos semanas, anunciamos que Carbon logró una tasa de éxito del 0 % en ataques de inyección de mensajes en la prueba de rendimiento Gray Swan IPI, un hito sin precedentes. Sin embargo, sabemos que la robustez frente a la inyección de mensajes sigue siendo un área susceptible de mejora continua. Nuestras pruebas de penetración automatizadas avanzadas continúan superando los límites y han demostrado que los modelos pueden mejorarse aún más frente a ataques sofisticados en algunas distribuciones. Esto nos proporciona los datos necesarios para seguir mejorando la seguridad de nuestros modelos.

Para obtener más detalles, lea el informe completo de Gemini 4 Carbon Safety and Security .

Primeros pasos con Gemini 4 Carbon

A partir de hoy, Carbon se une a Argon en nuestra familia de modelos de vanguardia en todos nuestros productos:

• Para desarrolladores: pueden compilar con el nivel de pago de la API Gemini en AI Studio y Android Studio , y si son suscriptores de Google AI Ultra, pueden probarlo en Google Antigravity y AI Studio.
• Para empresas: Pruébelo en Gemini para empresas a través de la API o el menú desplegable de modelos, Google Antigravity o CodeMender.
• Para usuarios habituales: prueben Carbon a partir de hoy en la aplicación Gemini y el Modo IA en la Búsqueda si son suscriptores de Google AI Ultra.
• Para científicos e investigadores: Solicite la oportunidad de acceder a Argon y Carbon a través del nivel de uso más alto de Google Antigravity de forma gratuita durante 6 meses (la incorporación se realiza de forma continua), sujeto a elegibilidad, capacidad y selección.
• Para los defensores de la ciberseguridad: soliciten unirse al programa Fairwind para obtener acceso a Carbon for cyber de forma continua.

Consulte la ficha del modelo para obtener más información sobre Gemini 4 Carbon y para empezar a desarrollar con él, explore nuestra guía y documentación actualizadas para desarrolladores de Gemini 4, donde encontrará las mejores prácticas para migrar flujos de trabajo al modelo.