Gemini 4 Carbon

Anthropic 同步推进两项重大动作：启动最高 643.5 亿美元募资的 IPO 路演，估值区间 1 至 1.4 万亿美元，谷歌与英伟达参与认购；同时发布 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2 两款前沿模型，官方称编程能力超越 GPT-6 Astra，输出速度提升 30%、成本下降 20%。谷歌同日开放最强推理模型 Gemini 4 Carbon，前沿模型竞争进一步升温。

谷歌联合评测机构 Artificial Analysis 推出 MKA 基准，用 200 项跨 10 个行业的多模态知识工作任务评估 AI 智能体，任务耗时对标人类专家 3 至 8 小时。Gemini 4 Carbon 取得第二名，平均任务成本约为第一名的六分之一，基准已通过 Artificial Analysis 对外开放。

谷歌正式开放迄今最强的推理模型 Gemini 4 Carbon，重点面向复杂软件工程、多步骤智能体任务、科学研究和网络安全场景。该模型拥有约 105 万 Token 的统一上下文窗口，支持文本、图像、视频、音频和 PDF 输入，并提供三档推理强度；通过 Gemini API 和 AI Studio 向付费开发者开放，首发价为每百万输入 Token 2 美元、每百万输出 Token 10 美元。

Google 将两周前仅面向部分网络安全防御者开放的 Gemini 4 Carbon 正式向所有用户开放，称其为迄今最强的 Gemini 模型。发布价为每百万输入 2 美元、输出 10 美元，与 GPT-6.1 Sol、Claude Sonnet 5.5 持平，但将于 12 月 1 日翻倍至 4/20 美元。模型支持低中高三档思考强度，默认中档。

Arena.ai 的 Agent Arena 分析显示，随着任务复杂度提升，Gemini 4 Carbon 相对 GPT-6 Astra 与 Claude Opus 5.5 的成本优势持续扩大。典型任务中 Astra 成本约为 Carbon 的 3.4 倍、Opus 5.5 约为 3.9 倍，而在最贵的 5% 会话中 Opus 升至 4.2 倍、Astra 成本近乎翻倍。该结论对长周期智能体任务的成本规划具有参考价值。

Google DeepMind 与 Artificial Analysis 合作推出 MKA（Multimodal Knowledge Agent）基准，专门评估智能体在视觉复杂任务上的表现，填补现有评测对蓝图交叉比对、科学图表阅读等专业场景的空白。Gemini 4 Carbon 在该基准上排名第二，单任务平均成本比榜首模型低 6 倍。

谷歌在两周测试期后正式开放 Gemini 4 Carbon，定位为面向多步编码、调试与科研的高强度任务模型，与 Gemini 4 Argon 形成互补，但 token 消耗更高。同时谷歌预览了 Antigravity 的 /swarm 功能，可将单条提示转化为协同分工的智能体团队。在 Anthropic 等对手密集迭代的背景下，该模型的发布窗口已显滞后。

Google 将其最强模型 Gemini 4 Carbon 从仅限 Fairwind 计划网络安全防御者的两周内测，扩展至所有付费开发者和 Google AI Ultra 订阅用户。Carbon 沿用 Gemini 4 Argon 的 $2/$10 每百万 token 输入输出定价，但会消耗更多 token 用于推理与验证，并在 CursorBench 4.0、WANDR 与 AutomationBench 上排名第一，单任务成本不到次优外部模型的一半。

谷歌在 Argon 发布两周后推出 Gemini 4 Carbon，定位为面向长周期任务的模型。早期测试显示其在 Terminal-Bench 上的作弊率与灰天鹅基准的提示注入成功率均降至 0%，安全代码编写速度达 Argon 的两倍，并在 Sec-Bench Pro 上发现 88% 的漏洞。定价为每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，缓存输入享 95% 折扣，显著降低长时运行智能体的成本。

谷歌正式向开发者、企业和消费者开放 Gemini 4 Carbon，这是其当前最强的前沿模型，主打网络安全能力与长程智能体工作流。Carbon 定位在 Gemini 4 Argon 之上，面向复杂多步编码调试与开放式科研等极限任务，Argon 仍是多数软件工程与知识工作的首选。此前 Carbon 已通过 Fairwind 计划向网络安全防御方小范围开放。