产品The Decoder AI·原文 2026年11月11日

谷歌Gemini 4 Carbon正式开放,定价与Argon相同但单任务成本更高

谷歌称Carbon用于复杂多步编程、调试和开放式科研等任务,与已发布的Gemini 4 Argon并存;Artificial Analysis测试中Carbon每解决一个任务的成本为7.76美元,Anthropic新模型Fable 5.2在高档位约9美元,综合指数62对60。

AI解读:读完最需要弄清的一点是:Carbon和Argon的每百万token输入4美元、输出20美元标准价相同,但谷歌自己说Carbon在复杂调试和开放式研究上会消耗更多token做更深推理、跑更长的验证循环,因此实际总账单可能高于Argon,不能按单价直接比较两者。

OpenAI、Anthropic和部分研究者对多智能体并行持谨慎态度,来源给出的主要好处是并行带来的速度,而成本收益仍在争论中,现有信息不足以判断这类功能是否划算。

谷歌在约两周的定向安全专家测试后,正式开放Gemini 4 Carbon。谷歌表示Carbon是对此前发布的Gemini 4 Argon的补充而非替代,Argon仍是多数软件工程和知识工作任务更好的选择,Carbon面向挑战模型智能上限的任务。

付费档的开发者和企业客户可通过Google AI Studio、Android Studio中的Gemini API或Gemini for Business使用该模型。介绍价维持每百万输入token 2美元、每百万输出token 10美元。

定位与实际成本

谷歌把复杂多步编程与调试、开放式科学研究列为Carbon的强项。按The Decoder的报道,两个模型token价格相同,但Carbon在复杂调试或开放式研究时会消耗更多token,因此实际总账单可能高于Argon。Artificial Analysis两周前发布的测试按标准价每百万输入4美元、输出20美元计算,Carbon每解决一个任务花费7.76美元,低于旧款低价模型Flash 3.8且性能更好。同一测试中,Opus 5.5 Max为10.04美元,GPT-6 Astra Max为6.25美元,Fable 5.2在最高档位高达26.50美元。

基准成绩与竞品对比

谷歌援引的新结果显示,Carbon在编程基准CursorBench 4.0上排名第一,分数略低于60%,排在Fable 5.2和Gemini 4 Argon之前;在Perplexity的WANDR和Zapier的AutomationBench上也居首,每任务成本不到第二名Fable 5.2的一半。报道称,Carbon在平均每任务约8至10美元的成本下取得最高分,而Fable 5.2在相近成本下的更高配置得分更低。GPT-5.6 Sol和Grok 4.7明显落后。

在谷歌与Artificial Analysis合作推出的多模态知识智能体基准MKA上,Carbon位列第二,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。

Artificial Analysis的综合指数显示,Fable 5.2高档位约9美元每任务时得分62,Carbon为60。

安全测试与网络安全结果

谷歌同时发布了完整安全报告和模型卡。在一项375个任务的内部诚实性测试中,Carbon通过92%,Argon为70%;在98%的情况下拒绝编造缺失的实验数据。模拟网络攻击中,模型拦截了自适应红队智能体99%的攻击路径,单次尝试突破率从Argon的3.1%降至0.8%。外部测试方Trajectory Labs在132小时、超过1.3万次查询中未找到通用越狱。

谷歌称Carbon在Gray Swan IPI基准上的提示注入成功率为零,是首个达到该结果的大模型。The Decoder指出,这不等于提示注入问题已解决,测试可能已经饱和。

网络安全方面,谷歌称Carbon在发现漏洞的SEC-bench Pro、利用漏洞的ExploitGym和修补漏洞的CWE-bench v1上领先,但这些只适用于Fairwind Program提供的版本,谷歌未公布具体数字。在Wiz的Scan for Good项目中,Carbon在不到两小时内扫描两家大型SaaS提供商时发现了真实零日漏洞;谷歌自家云安全团队用它为一个流行开源项目的两个已知漏洞写出了可运行的验证性利用代码,才证明这些漏洞可被严重利用。在谷歌自主安全系统Project Fortify中,Carbon对开源代码库的检出率较Argon提升超过25%。

Antigravity的/swarm智能体团队预览

与模型发布同步,谷歌在Antigravity中预览“/swarm”功能,把一个提示词变成协调工作的智能体团队,工作过程可实时追踪。Carbon承担架构设计、协调和审计等需要深度推理的角色,更快更轻的模型在隔离工作区并行运行,并充当对抗性验证者。谷歌用三个演示展示该功能:用户以鹈鹕形象骑着GBike探索山景城谷歌园区的3D游戏、基于历史照片重建埃菲尔铁塔建造过程的交互式3D场景,以及带座位空间声学的18世纪古钢琴。报道称,这类智能体团队的成本收益比在业内仍有争论,OpenAI和Anthropic近期表态谨慎。

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