Google Gemini 4 Carbon 正式开放，网络安全与成本表现成为亮点

大约两周前，谷歌发布 Gemini 4 Carbon 时，看上去它又要再一次领跑 AI 模型。但这家广告与云服务巨头发布得稍微慢了点。

如今，Carbon 已经开始显得不那么新鲜了。Anthropic 刚刚发布了新的顶级模型 Fable 5.2，在 Artificial Analysis 测试中，即便推理强度更低，它的表现也超过了新的 Gemini 模型。眼下模型迭代的节奏转得格外快。不过，Carbon 在经历两周面向部分安全专家的测试后现已正式可用，这仍是件好事。

谷歌表示，Carbon 是对此前发布的 Gemini 4 Argon 的补充，而非替代。按谷歌的说法，对大多数软件工程和知识工作任务来说，Argon 仍是更好的选择，而 Carbon 是为那些挑战模型智能极限的任务打造的。这有点出人意料，因为两个模型的 token 价格相同，但 Carbon 在基准测试中的得分更高。

谷歌把复杂的多步骤编码与调试，以及开放式的科学研究，列为 Carbon 的强项。但该模型会比 Argon 消耗更多 token，以便在复杂调试或开放式研究中进行更深入的推理，并运行更长的验证循环。因此在实际使用中，尽管 token 价格相同，总账单很可能比用 Argon 更高。

在两周前公布的 Artificial Analysis 测试中，Carbon 每解决一个任务花费 7.76 美元，这已按每百万输入 token 4 美元、每百万输出 token 20 美元的常规标准价格计算。这让 Carbon 比更早的廉价模型 Flash 3.8 更便宜，同时性能更好，这可不是件小事。Gemini 4 的 Flash 版本很可能很快就会推出。

在同一项测试中，Opus 5.5 Max 为 10.04 美元，GPT-6 Astra Max 为 6.25 美元。Fable 5.2 在最高档位下花费高达 26.50 美元。在 High 档位下，Fable 5.2 每个任务“只”花约 9 美元，但在综合指数上仍领先 Carbon 两分（62 对 60）。

付费档位的开发者和企业客户可以通过 Google AI Studio 中的 Gemini API、Android Studio，或通过 Gemini for Business 访问该模型。优惠价维持每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。

谷歌推出智能体集群，把单条提示词变成一支协同工作的 AI 智能体团队

在发布模型的同时，谷歌还在 Google Antigravity（谷歌对标 Claude Code 的产品）中预览“/swarm”功能。这项新功能能把单条提示词变成一支协同工作的智能体团队，其工作可以实时追踪。Carbon 承担需要深度推理的角色，比如架构设计、协调和审计，而更快、更轻量的模型则在相互隔离的工作区中并行运行，并充当对抗性验证者。

谷歌用几个项目演示了这项功能：一款 3D 游戏，用户扮演一只骑 GBike 的鹈鹕，在山景城的谷歌园区里探索；一个基于历史照片、可交互的埃菲尔铁塔建造过程 3D 重建；以及一架可弹奏的 18 世纪古钢琴，带有按座位区分的空间声学效果。

这类智能体集群的性价比正在业界引发争论。OpenAI 和 Anthropic 最近都表达了谨慎态度，研究人员也持怀疑看法。主要好处似乎是通过并行化提升速度，但这很复杂。

Carbon 在部分基准测试上追平了新的 Fable 5.2，但成本低得多

除了十月下旬已知的性能数据之外，谷歌还公布了新的基准测试结果。Carbon 在编程基准 CursorBench 4.0 上排名第一，领先于 Fable 5.2；在 Perplexity 的 WANDR 和 Zapier 的 AutomationBench 上也位居榜首，而每项任务成本不到第二名 Fable 5.2 的一半。

在分析包含图表、蓝图和表格的密集文档方面，谷歌与 Artificial Analysis 合作推出了新的 多模态知识智能体（MKA）基准。Carbon 在此排名第二，仅次于 Fable 5.2，略高于 Opus 5.5，但平均成本不到榜首模型的六分之一。

Gemini 4 Carbon 在不到两小时内发现真实的零日漏洞

从为期两周的早期访问测试阶段到 Fairwind 计划，谷歌首次分享了网络防御方面的具体真实成果。在安全公司 Wiz 的 Scan for Good 项目中，Carbon 在扫描两家大型 SaaS 提供商时，不到两小时就发现了真实的零日漏洞。谷歌自家的云安全团队也用该模型为一个热门开源项目中两个已知漏洞编写了可用的概念验证漏洞利用代码。

只有这样才能证明这些漏洞可被严重利用，其程度堪比 PHP2Shell 漏洞。在谷歌的自主安全系统 Project Fortify 中，Carbon 将开源代码库上的漏洞检出率比 Argon 提升了 25% 以上。

谷歌将网络安全能力列为 Carbon 的一大突出优势。据谷歌称，该模型在 SEC-bench Pro（发现漏洞）、ExploitGym（利用漏洞）和 CWE-bench v1（修补漏洞）三项基准上均领先，但这仅适用于通过 Fairwind 计划提供的版本。谷歌没有公布具体数字。

谷歌的 Carbon 是首个在提示词注入测试中成功率达到零的 AI 模型

谷歌还发布了完整的安全报告和模型卡。在一项包含 375 项任务的内部诚实性测试中，Carbon 通过了 92% 的测试（Argon 为 70%），并在 98% 的情况下拒绝编造缺失的实验数据。

在模拟网络攻击中，该模型拦截了自适应红队智能体发起的 99% 的攻击路径，并将每次尝试的突破率从 Argon 的 3.1% 降至 0.8%。来自 Trajectory Labs 的外部测试人员在 132 小时、超过 13,000 次查询中，没有发现任何一个通用越狱方法。

谷歌表示，在Gray Swan IPI基准测试中，Carbon的提示词注入成功率为零，也就是说它一次都没被攻破。谷歌称这是首次有模型达到这一里程碑。但这并不意味着提示词注入问题已经解决，可能只是这项测试已经饱和。这仍然是进步，尤其是因为一些竞争对手在这方面仍然更容易受到攻击。

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