谷歌发布 Gemini 4 Carbon 强化网络安全与长程智能体能力

开发者、企业和科学家以及消费者现在都可以试用我们最新的前沿模型。

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今天，我们向开发者、企业、科学家和消费者开放 Gemini 4 Carbon。Carbon 是我们最强的模型，在网络安全能力以及跨复杂知识工作、软件工程和科学推理的长时程智能体工作流方面具备前沿性能。

两周前，我们通过 Fairwind 计划向一批网络安全防御者发布了 Carbon。继我们近期推出 Gemini 4 Argon 之后，Carbon 进一步拓展了前沿边界。Argon 仍是大多数软件工程和知识工作的理想选择，而 Carbon 则专为考验模型智能极限的任务而打造，例如复杂的多步骤编码与调试，以及开放式的科学研究和发现——它会比 Argon 消耗更多 token，以进行深入探索、深度推理并运行扩展的验证循环。

在旨在测试模型于真实工作流中性能的独立基准测试中，Carbon 将前沿准确率与实用的生产经济性相结合。它在 CursorBench 4.0、Perplexity 的 WANDR 和 Zapier 的 AutomationBench 上均排名第一，且每任务成本比次优的外部模型低 2 倍以上。

为了让 Carbon 的能力在更大、更复杂的项目中发挥作用，我们正在 Google Antigravity 中预览 /swarm，将单个提示转化为一个可实时跟踪的协同智能体团队。开发者可以将 Carbon 分配到需要最深推理的角色，例如架构设计、协调和审计，同时将其与更快速、更轻量的模型搭配，在并行的隔离工作区和对抗性验证器中使用，以检验每一项更改。

Gemini 4 Carbon 已通过 API 在 Google AI Studio 和 Gemini for business 中向所有付费开发者和企业开放，价格与 Gemini 4 Argon 相同，均为入门价格 1（每百万输入 token 2 美元，每百万输出 token 10 美元）。它同时正在向所有 Google AI Ultra 订阅用户 在 Google Antigravity、Gemini 应用 和 搜索中的 AI 模式 中逐步推出。

更高精度的知识工作、产物生成与数据分析

在法律、金融和企业运营领域，Gemini 4 Carbon 结合了前沿的视觉理解、推理和穷尽式检索能力，能够从大量密集文档和数据中综合出有依据的洞察。它遵循严格的模式和格式要求，生成精美且精确的电子表格、演示文稿和报告。

现有基准测试无法充分反映智能体如何原生地对包含图表、图像、蓝图、示意图和表格的密集文件进行推理，因此我们与 Artificial Analysis 合作推出了新的 多模态知识智能体（MKA）基准测试，用于评估模型在智能体工作流中的多模态表现。Carbon 排名第 2，而每任务平均成本比表现最好的模型低 6 倍以上。

使用 Google Antigravity 新的 /swarm 功能，一个由 Gemini 4 Carbon 智能体组成的团队仅凭一条提示，就将历史照片和工程图版转化为埃菲尔铁塔 1887–1889 年建造过程的交互式 Three.js 3D 展览。

仅凭七份公开的市议会规划 PDF（提取出 206 个工程图纸视图）和一条提示，一个使用 Google Antigravity 的 /swarm 功能的多智能体 Carbon 团队经过 10 轮夜间循环，构建了 Google Platform 37 办公室的交互式 906K 三角面 Three.js 重建模型。

在 Google Antigravity 中，Gemini 4 Carbon 基于一篇学术论文构建了一个交互式多尺度纺织品可视化工具，以极少的提示对虚拟纤维有限元框架进行建模，包含交互式 3D 纱线网格、110 纤维极坐标追踪以及动态应力-应变曲线。

在发布前的评估中，Carbon 在 Hebbia 的 E2E Financial Agentic 评估的深度金融研究任务上，表现与测试中的最佳模型相当；在 Balyasny Asset Management 的 General Financial Intelligence 基准测试中，于 23 个前沿模型配置中排名居首，该基准涵盖法律专业知识、智能体工具使用与执行、编程与数据工程，以及感知与上下文理解。

智能体编程、全栈开发以及 3D 与 UI 设计能力提升

Carbon 在需要多智能体协作的工程任务上表现尤为出色，例如多包迁移、跨子系统根因排查以及复杂的架构重构。在 Web 应用开发方面，它能够运行构建与验证循环、从错误中恢复，并同时检查自身代码与渲染后的 UI，从而产出完整、可用的应用。更强的视觉设计、空间推理以及对环境细节的关注，也延续到了 3D 游戏开发和创意编程之中。

借助 Google Antigravity 的 /swarm 功能，Carbon 构建了一款开放世界 3D 游戏：玩家扮演一只骑着 GBike 的鹈鹕，探索 Google 的 Mountain View 园区。它协调多个子智能体，依据 Omni 和 Nano Banana 的参考素材在 Blender 中为 3D 资产建模，使用 Three.js 配合 WebGL 着色器构建浏览器游戏，并将程序化 Web Audio 音效与 Lyria 音乐相搭配。欢迎体验在线应用。

结合 Google Antigravity 中改进的前端审美与动效设计能力，Carbon 仅用两条提示词便重新构想了 Google Merchandise Store，提出了五套艺术方向概念，并使用 Nano Banana 2.1 生成了全新的产品图像。欢迎体验在线应用和 Gemini 前端设计技能。

从在 Google Antigravity 中使用 Gemini Omni 生成的视频参考出发，Carbon 构建了一个电影感十足的多镜头水下亚特兰蒂斯场景。该流程先在 Blender 中对程序化废墟、体积焦散光照和水体模拟进行建模，随后将整个环境转换为 Three.js，以实现浏览器实时渲染。

在 Google Antigravity 中使用多智能体循环，Carbon 依据 CAD 图纸和 X 射线照片重建了一架约 1780 年的 Stein-Schule 古钢琴，具备 61 键擒纵机构物理特性，可实际弹奏，并将其置于多伦多皇家音乐学院 Koerner Hall 的 3D 模型中，配有按座位区分的空间声学效果。试试在线应用。

前沿网络安全能力

Gemini 4 Carbon for cyber 提供了我们迄今为止最强大的网络安全能力，为安全团队提供保护关键软件所需的端到端情报。通过 Fairwind Program 访问时，Carbon 在发现（SEC-bench Pro）、利用（ExploitGym）和修补（CWE-bench v1）漏洞等关键基准测试中均处于领先地位：检查软件、追踪缺陷如何跨系统串联，并生成经过验证的根因补丁。

Google 内部和外部的早期测试者已经在实践中看到了 Carbon for cyber 的显著成效。

• 在 Project Fortify 中，Google 的自主系统覆盖扫描、分类和修复，Carbon 在我们的内部基准测试中实现了扫描 100% 的召回率和分类 95% 的精确率。在开源代码仓库测试中，我们看到 Argon 本已很强的召回率相对提升了超过 25%，发现了此前未被检测到的真实世界逻辑缺陷。将这些收益推广到 Google——全球最大的开源软件使用者之一——有助于保护我们自身的系统以及更广泛的生态系统。
• Google 的云漏洞研究（CVR）团队最近使用 Carbon 证明，某款流行开源软件中的两个漏洞实际上是可利用的漏洞，其严重程度与近期的 PHP2Shell 漏洞利用相当。通过使用 Carbon 构建概念验证，CVR 帮助维护者将该漏洞重新归类为严重级别，并迅速发布了补丁。详细信息将在负责任的披露流程完成后分享。
• 作为 Wiz 的Scan for Good 项目的一部分，团队使用 Carbon 评估公共数字基础设施中的漏洞。例如，在扫描两家大型 SaaS 提供商时，该模型在不到两小时内发现了 0-day 漏洞，将数周的漏洞研究压缩到一个下午。团队与受影响组织合作，以创纪录的速度完成了修复，帮助减轻了对数万家公司的潜在影响。

更强的科学与数学推理能力

Gemini 4 Carbon 在物理、数学和生命科学领域的推理性能显著提升，能够综合实验数据、检验假设，并对多步骤领域问题进行推理。对于药物毒性研究公司 Axiom Bio 而言，Carbon 现已成为转化科学领域性能领先的模型，发现了他们此前未能发现的新型毒性机制。Axiom 目前正将其生产环境的科学分析和智能体迁移至 Carbon 和 Argon，以助力更安全药物的研发。

Google 各地的研究人员一直在 Google Antigravity 中使用 Carbon 来加速他们的工作：

• 代码验证： 研究人员构建了一个名为 AlphaProof Code 的新型智能体验证框架，并将其用于应对一项重大安全挑战：以数学方法证明 Signal 加密协议背后的实际代码。借助 Carbon 与其他模型，我们的研究人员将安全目标转化为数学定理。随后，AlphaProof Code 智能体使用 Carbon 生成了数百万行 Lean 代码（Lean 是一种用于编写数学证明的计算机语言），帮助他们在数周内证明了关键安全属性——而这项任务历来需要专家团队耗费数年时间。这一结果表明，Carbon 有望实现可扩展的形式化验证，而形式化验证长期以来被视为构建安全软件的黄金标准方法。
• 酶测定开发：仅提供实验室笔记本和原始数据，Carbon 便超越了标准分析，发现了难以解读的数据异常，并利用这些异常诊断出微妙的湿实验室实验伪影，例如深孔中自动化混合不充分，从而显著提高了可重复性。此外，Carbon 改进了色谱峰解卷积方法，并发现了研究仪器中的痕量样品残留，显著加速了新测定方法的开发，并收紧了计算与实验台之间的反馈循环。
• 蛋白质结构预测： 像 AlphaFold 3 这样的结构预测模型利用进化相关序列的多重序列比对（MSA）来帮助推断氨基酸链如何折叠。因此，它们往往在标准数据库中匹配极少的、研究不足的病毒、微生物和真核蛋白质上表现不佳。在多智能体设置中，我们的研究人员使用 Gemini 4 Carbon 在 PB 级未注释序列档案、环境和病毒序列目录以及 3D 结构数据库中自主发现远程同源物。例如，在 CASP17 盲测集的 7 个低同源蛋白质家族中，Carbon 将检索到的同源物数量平均提高了 40 倍，大大增加了结构预测模型可用的信息，而无需重新训练。虽然更广泛的基准测试仍在进行中，但解决这一上游搜索瓶颈可能为建模蛋白质组中难以表征的区域提供一条有前景的路径。

四周前，我们开放了申请通道，为 10,000 名科学家提供在 Google Antigravity 中免费使用 Argon 六个月的机会，以加速他们的研究进程，目前我们已完成数千名科学家的接入。今天，我们将把访问权限扩展至 Carbon，覆盖现有及未来的参与者；并且从今往后，该计划将持续提供对我们最新前沿模型的访问权限，随其发布同步开放。申请通道仍然开放，我们按每周滚动批次持续接入，具体取决于资格、容量和筛选结果。

模型安全与保障方面的进展

随着每一次新模型发布，我们都会持续加强安全与保障缓解措施、智能体滥用防范、模型对齐以及危害削减，力度与模型能力相匹配。

由于 Gemini 4 Carbon 引入了更强的网络能力，我们在 Argon 的强大安全与保障体系基础上进一步加固，以增强对滥用和提示注入的鲁棒性。

• 缓解前沿安全滥用风险： 我们加强了滥用防护措施，以帮助确保更强的防御性推理不会转化为攻击性风险。在注入 ExploitBench 和 CyScenarioBench 的模拟网络攻击测试环境中，Carbon 拦截了自适应红队智能体 99% 的攻击轨迹，该智能体能够在每次被拦截后迭代重新规划攻击方案。Carbon 的防护措施将单次尝试的突破率降至仅 0.8%（Argon 为 3.1%）。在 Gray Swan 的测试中，我们的防护措施还将自动化网络攻击查询成功率降至 2.17%，而 Argon 为 9.86%。Trajectory Labs 的外部测试发现，在 132 小时、超过 13,000 次请求中，未出现任何新的通用越狱。

• 促进安全且对齐的模型交互： 在发布 Carbon 时，我们展示了模型生命周期内监控标记率所衡量的对齐性显著提升，以及数据捏造现象的减少。新结果显示，在我们的 375 项任务智能体诚实性基准测试中，它通过了 92% 的任务（Argon 为 70%）——在 98% 的情况下拒绝填补缺失的实验数据，并在 68% 的情况下标记出方法论缺陷。

• 保护用户免受间接提示注入攻击： 两周前，我们分享了 Carbon 在 Gray Swan IPI 基准测试中实现了 0% 的提示注入攻击成功率——这是首次达到这一里程碑。与此同时，我们知道提示注入的鲁棒性仍是一个需要持续改进的领域。我们先进的自动化红队测试持续在这一领域推进极限，并表明在某些分布下，模型面对复杂攻击时仍有进一步提升的空间。这为我们持续将模型安全性推进至新前沿提供了数据支持。

如需了解更多详情，请阅读完整的 Gemini 4 Carbon 安全与保障报告。

Gemini 4 Carbon 入门指南

从今天起，Carbon 与 Argon 一同加入我们各产品线的前沿模型家族：

• 面向开发者： 在 AI Studio 和 Android Studio 中通过 Gemini API 付费层级进行构建；如果你是 Google AI Ultra 订阅用户，还可以在 Google Antigravity 和 AI Studio 中试用。
• 面向企业： 通过 API 或模型下拉菜单、Google Antigravity 或 CodeMender，在 Gemini for business 中试用。
• 面向日常用户： 如果你是 Google AI Ultra 订阅用户，从今天起可在 Gemini 应用和搜索中的 AI 模式中试用 Carbon。
• 面向科学家与研究人员： 申请有机会通过 Google Antigravity 的最高使用层级免费获取 Argon 和 Carbon 的访问权限，为期 6 个月（按滚动方式入驻），须符合资格、容量和遴选条件。
• 面向网络安全防御者： 申请加入 Fairwind 计划，以滚动方式获取面向网络安全的 Carbon 访问权限。

请参阅模型卡以了解更多关于 Gemini 4 Carbon 的信息并开始构建，浏览我们更新的 Gemini 4 开发者指南和文档，了解将工作流迁移至该模型的最佳实践。

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在 2026 年 11 月 30 日 introductory period 结束后，将适用每 100 万输入 token 4 美元和每 100 万输出 token 20 美元的价格。仅适用于面向公众访问的 Carbon 模型。

关于作者

Koray 是全球人工智能领域最杰出的专家之一。作为 Google DeepMind 的高级副总裁，他负责领导 Google DeepMind 最先进的生成式 AI 模型的开发，以及这些模型在 Google 产品中的大规模集成。在担任现职之前，他曾任 Google DeepMind 研究副总裁，并在那里创立了深度学习团队，其团队开创了 DQN（Deep Q-Network）和 WaveNet 等重大研究突破。