Google macht Gemini 4 Carbon für Entwickler und Verbraucher verfügbar

Verfügbarkeit und Preise

Gemini 4 Carbon ist über die API in Google AI Studio und in Gemini for business für alle zahlenden Entwickler und Unternehmen verfügbar. Laut Google DeepMind gilt für das Modell derselbe Einführungspreis wie für Gemini 4 Argon: $2 pro 1 Million Eingabetokens und $10 pro 1 Million Ausgabetokens.

Außerdem wird das Modell für alle Google-AI-Ultra-Abonnenten in Google Antigravity, der Gemini-App und dem KI-Modus in der Suche ausgerollt. Google DeepMind hatte Carbon bereits zwei Wochen vor dieser breiteren Verfügbarkeit über sein Fairwind Program für eine Gruppe von Cybersicherheitsverteidigern bereitgestellt.

Argon bleibt laut Google DeepMind für die meisten Aufgaben in der Softwareentwicklung und Wissensarbeit die bevorzugte Option. Carbon ist dagegen für anspruchsvolle Aufgaben wie komplexe, mehrstufige Programmierung und Fehlersuche sowie ergebnisoffene wissenschaftliche Forschung ausgelegt. Das Unternehmen erklärt, dass Carbon mehr Tokens als Argon verwendet, um Probleme gründlich zu untersuchen, tiefgehend zu denken und längere Verifikationsschleifen auszuführen.

Ein Modell für komplexe Wissensarbeit

Google DeepMind zufolge kombiniert Carbon visuelles Verständnis, logisches Denken und Abruf, um mit umfangreichen Dokumenten und Daten unter anderem in den Bereichen Recht, Finanzen und Unternehmensabläufe zu arbeiten. Es kann strikten Schemata und Formatvorgaben folgen, um Tabellenkalkulationen, Präsentationen und Berichte zu erstellen.

Das Unternehmen arbeitete mit Artificial Analysis am Benchmark Multimodal Knowledge Agent zusammen. Dieser prüft die multimodale Leistung in agentischen Workflows mit Dateien, die Diagramme, Bilder, Baupläne, Schaltpläne und Tabellen enthalten. Laut Google DeepMind belegte Carbon im Benchmark den zweiten Platz und kostete pro Aufgabe im Durchschnitt mehr als 6X weniger als das leistungsstärkste Modell.

In weiteren vom Unternehmen gemeldeten Ergebnissen belegte Carbon den ersten Platz bei CursorBench 4.0, Perplexitys WANDR und Zapiers AutomationBench. Die Kosten pro Aufgabe lagen dabei mehr als 2X unter denen des nächstbesten externen Modells. Google DeepMind erklärt außerdem, Carbon habe in Hebbias E2E Financial Agentic Evaluation mit dem besten getesteten Modell gleichgezogen und unter 23 Konfigurationen führender Modelle den ersten Platz im General Financial Intelligence Benchmark von Balyasny Asset Management belegt.

Cybersicherheit, Programmierung und Agententeams

Carbon wird außerdem als Cybersicherheitsmodell positioniert. Im Rahmen des Fairwind Program führt es laut Google DeepMind Benchmarks zur Entdeckung, Ausnutzung und Behebung von Sicherheitslücken an. Für Project Fortify meldet das Unternehmen in einem internen Benchmark eine Trefferquote von 100 % beim Scannen und eine Präzision von 95 % bei der Triage.

Tests mit Open-Source-Code-Repositorien zeigten laut Google DeepMind eine relative Verbesserung der Trefferquote um mehr als 25 % gegenüber Argon. Dabei wurden auch zuvor unentdeckte Logikfehler aus der Praxis gefunden. Das Cloud Vulnerability Research Team von Google nutzte Carbon, um zu zeigen, dass zwei Fehler in Open-Source-Software ausnutzbare Sicherheitslücken waren. Daraufhin stuften die Maintainer sie als kritisch ein und veröffentlichten einen Patch. Details sollen nach Abschluss der verantwortungsvollen Offenlegung geteilt werden.

Google stellt außerdem /swarm in Google Antigravity als Vorschau vor. Die Funktion verwandelt einen Prompt in ein koordiniertes Agententeam, dessen Arbeit Nutzer in Echtzeit verfolgen können. Entwickler können Carbon Rollen zuweisen, die tiefergehendes logisches Denken erfordern, etwa bei Architekturentwurf, Koordination und Audits. Parallel lassen sich schnellere Modelle in Arbeitsbereichen sowie gegnerische Prüfer einsetzen. Die Funktion erweitert den vorgesehenen Einsatz von Carbon über einzelne Antworten hinaus auf größere Programmier-, Design-, Forschungs- und Softwareprojekte.