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11.11.2026 08:26
Das Veröffentlichungstempo großer KI-Modelle ist so schnell geworden, dass die Menschen überfordert sind.
Gerade hat Google DeepMind offiziell bekannt gegeben, dass sein neuestes Flaggschiffmodell Gemini 4 Carbon offiziell für Entwickler, Unternehmen, wissenschaftliche Forscher und normale Verbraucher erhältlich ist.
Carbon ist derzeit das umfassendste öffentlich verfügbare Modell der Gemini-Familie. Es eignet sich besonders gut für komplexe Programmierung, Netzwerksicherheit, wissenschaftliches Denken und Aufgaben mit mehreren Agenten, die eine lange Ausführung erfordern.
Google hat Carbon bereits vor zwei Wochen im Rahmen seines Fairwind-Programms einigen Cybersicherheitsverteidigern zur Verfügung gestellt und weitet seine Nutzung nun noch weiter aus.
Im Vergleich zum zuvor veröffentlichten Gemini 4 Argon ist Carbon hauptsächlich auf komplexe Softwareentwicklung, domänenübergreifende Forschung und andere schwierige Aufgaben ausgerichtet und kann mehr Token für eingehende Überlegungen, wiederholte Überprüfung und Fehlerkorrektur verbrauchen, während Argon weiterhin den Großteil der täglichen Programmier- und Wissensarbeit übernimmt.
Carbon belegt in allen drei Benchmarks den ersten Platz: CursorBench 4.0, Perplexity WANDR und Zapier AutomationBench, wobei die Kosten für eine einzelne Aufgabe mehr als die Hälfte niedriger sind als die suboptimale Leistung externer Konkurrenzmodelle.
Preislich sind die API-Vorzugspreise von Carbon die gleichen wie die von Argon, mit 2 USD pro Million Input-Tokens und 10 USD pro Million Output-Tokens, die ab dem 1. Dezember auf 4 USD bzw. 20 USD angepasst werden.
Rufen Sie das KI-Team in einem Satz zusammen, um über Nacht ein komplettes Spiel zu erstellen
Ein wichtiges Upgrade von Gemini 4 Carbon ist die Möglichkeit, mehrere KI-Agenten zu koordinieren, um gemeinsam große technische Projekte abzuschließen.
Zu diesem Zweck hat Google eine Vorschauversion der /swarm-Funktion in der KI-Programmierplattform Google Antigravity veröffentlicht. Entwickler können einen Befehl eingeben, um mehrere KI-Agenten zu organisieren, um Aufgaben auszuführen und den Fortschritt in Echtzeit anzuzeigen.
Unter diesen kann Carbon für das Architekturdesign, die Aufgabenkoordination und die Codeüberprüfung verantwortlich sein, während andere schnellere und kostengünstigere Modelle für die spezifische Entwicklung verantwortlich sind und es auch einen speziellen Verifizierungsagenten zur Überprüfung der Änderungsergebnisse gibt.
Ein von Google demonstriertes Open-World-3D-Spiel wurde von einem solchen KI-Team fertiggestellt.
Die Spieler schlüpfen in die Rolle eines Pelikans auf einem Fahrrad und erkunden frei den Mountain View-Campus von Google. Der Entwicklungsprozess umfasste 3D-Modellierung mit Blender, Spieleentwicklung mit Three.js und WebGL, prozedurale Soundproduktion und Hintergrundmusikgenerierung mit Lyria.
Eine andere Demonstration war noch übertriebener.
Google stellte Carbon sieben öffentliche Stadtplan-PDF-Dateien mit 206 technischen Zeichnungen zur Verfügung und beauftragte AI mit dem Wiederaufbau des Bürogebäudes Google Platform 37.
Nach zehn Runden Multi-Agent-Aufgaben, die über Nacht ausgeführt wurden, erstellte Carbon schließlich ein interaktives Three.js-3D-Modell mit etwa 906.000 Dreiecken.
Carbon hat außerdem eine interaktive historische 3D-Ausstellung erstellt, die auf historischen Fotos und technischen Zeichnungen aus der Bauzeit des Eiffelturms basiert.
Ein Clavichord mit einer 61-Tasten-Mechanik wurde sogar anhand von CAD-Zeichnungen und Röntgenbildern restauriert.
Was das Webdesign angeht, schlug Carbon mit nur zwei Wortrunden fünf Sätze visueller Designpläne für den Google Merchandise Store vor und nutzte Nano Banana 2.1 zur Generierung von Produktbildern.
Auch Drittentwickler teilten ihre tatsächlichen Erfahrungen.
OpenCode-Softwareentwickler Kit Langton sagte, dass das Team nicht in der Lage gewesen sei, die Desktop-Anwendung an das bestehende UI-Framework anzupassen, und dass sie Carbon eine Liste mit Anforderungen vorgelegt hätten, bevor sie von der Arbeit gingen. Als er am nächsten Tag zurückkam, hatte Carbon eine Rust-UI-Bibliothek von Grund auf entwickelt und die OpenCode-Desktopanwendung neu geschrieben.
HubX forderte Carbon auf, 16 echte Fehler in einer Codebasis mit etwa 14.000 Tests zu beheben, und meldete letztendlich eine Problemlösungsrate von 94 % und es wurden keine neuen Regressionsprobleme eingeführt.
Zero-Day-Schwachstelle innerhalb von zwei Stunden entdeckt, Netzwerksicherheitsfunktionen weiter verbessert
Cybersicherheit ist eine weitere Kernkompetenz von Gemini 4 Carbon, wobei Carbon führende Ergebnisse bei Benchmarks zur Erkennung, Ausnutzung und Behebung von Schwachstellen wie SEC-bench Pro, ExploitGym und CWE-bench erzielt.
In Project Fortify, dem internen autonomen Sicherheitssystem von Google, erreicht Carbons Rückrufrate beim Scannen von Schwachstellen 100 % und die Genauigkeit der Schwachstellenklassifizierung erreicht 95 %. Im Open-Source-Code-Warehouse-Test hat die Rückrufrate im Vergleich zu Argon eine relative Verbesserung von mehr als 25 % erreicht.
Noch bemerkenswerter ist, dass Gemini 4 Carbon Wiz bei tatsächlichen Tests dabei half, Zero-Day-Schwachstellen bei zwei großen SaaS-Dienstanbietern in weniger als zwei Stunden zu entdecken, wodurch die ursprüngliche Forschungsarbeit von Wochen auf nur wenige Stunden verkürzt wurde.
Das Google Cloud-Team überprüfte damit die Ausnutzbarkeit von zwei Open-Source-Software-Schwachstellen, während SentinelOne Carbon nutzte, um vier weitere gültige Schwachstellen zu entdecken, die andere Referenzmodelle nicht identifizieren konnten.
Da sich die Netzwerksicherheitsfunktionen verbessern, hat Google auch den Modellsicherheitsschutz gestärkt.
In simulierten Netzwerkangriffstests blockierte Carbon erfolgreich 99 % der Angriffspfade, die von adaptiven Red-Team-Agenten gestartet wurden, und der Anteil einzelner Angriffe, die den Schutz erfolgreich durchbrachen, sank von 3,1 % von Argon auf 0,8 %.
Kryptografische Verifizierung in wenigen Wochen abgeschlossen, neuer Durchbruch in der KI-Proteinforschung
Im Hinblick auf die wissenschaftliche Forschung kündigte Google drei interne wissenschaftliche Forschungsfälle an, die kryptografische formale Verifizierung, biologische experimentelle Analyse und Proteinstrukturvorhersage umfassen.
Am bemerkenswertesten ist die Codeüberprüfung des Signal-Verschlüsselungsprotokolls.
Google-Forscher haben ein intelligentes Agenten-Framework zur formalen Verifizierung namens AlphaProof Code entwickelt, das Modelle wie Carbon verwendet, um Sicherheitsziele in mathematische Theoreme umzuwandeln und dann Millionen von Zeilen Lean-Proof-Code zu generieren.
Am Ende gelang dem Team innerhalb weniger Wochen ein mathematischer Beweis der wichtigsten Sicherheitseigenschaften des Codes im Zusammenhang mit dem Signal-Verschlüsselungsprotokoll, während ähnliche Arbeiten in der Vergangenheit ein professionelles Team normalerweise mehrere Jahre in Anspruch nahmen.
Im Bereich biologischer Experimente kann Carbon Anomalien aus experimentellen Aufzeichnungen und Rohdaten identifizieren, wie z. B. unzureichendes automatisches Mischen von Deep-Well-Platten, restliche Spurenkontamination der Probe im Instrument usw., und so Forschern dabei helfen, die experimentelle Reproduzierbarkeit zu verbessern.
Im Hinblick auf die Vorhersage der Proteinstruktur verwendet Google Carbon, um ein Multiagentensystem zu bilden, das entfernte homologe Proteine in großen Sequenz- und Strukturdatenbanken automatisch findet und so mehr Referenzinformationen für Strukturvorhersagemodelle wie AlphaFold 3 bereitstellt.
Bei sieben Proteinfamilien mit geringer Homologie im CASP17-Blindtestdatensatz stellte Carbon einen durchschnittlichen 40-fachen Anstieg der Anzahl homologer Sequenzen fest. Es wird erwartet, dass relevante Ergebnisse den Forschern helfen werden, die Vorhersagefähigkeiten einiger schwer zu erforschender Proteine zu verbessern, ohne das Strukturvorhersagemodell neu zu trainieren.
Vom Schreiben von Code bis zur Durchführung von Finanzanalysen beginnt die KI, umfassendere Aufgaben zu übernehmen
Neben der Technologieforschung und -entwicklung expandiert Carbon auch in Berufsfelder wie Finanzen, Recht und Unternehmensbetrieb.
Google hat mit Artificial Analysis zusammengearbeitet, um den Multimodal Knowledge Agent (MKA)-Benchmark-Test zu starten, der speziell die Fähigkeit von KI-Agenten bewertet, PDFs, Tabellenkalkulationen, Diagramme und technische Zeichnungen zu verarbeiten.
Der Carbon belegte in diesem Test den zweiten Platz, aber die durchschnittlichen Kosten pro Aufgabe waren mehr als sechsmal niedriger als beim bestplatzierten Modell.
In Finanzszenarien lag Carbon in der End-to-End-Finanzagentenbewertung von Hebbia mit dem Modell mit der besten Leistung gleichauf und belegte im umfassenden Financial Intelligence-Test von Balyasny Asset Management, der 23 hochmoderne Modellkonfigurationen abdeckt, den ersten Platz.
Laut Hebbia kann Carbon klarer strukturierte Excel-Finanzmodelle sowie hochwertigere PowerPoint-Präsentationen erstellen.
Das Enterprise-Search-Unternehmen Glean hat herausgefunden, dass Carbon bestimmte Besprechungsprotokolle, E-Mails oder Geschäftsdaten aus Bürodaten finden und direkt Analyseergebnisse und Handlungsempfehlungen generieren kann.
Wann können nicht zahlende Benutzer es nutzen?
Mit der offiziellen Eröffnung des Gemini 4 Carbon gab Google auch bekannt, wie es für verschiedene Nutzer genutzt werden kann.
Entwickler können Carbon über die kostenpflichtige Gemini-API-Stufe von Google AI Studio und Android Studio aufrufen, und Unternehmensbenutzer können es über Gemini für Unternehmen und zugehörige Entwicklungstools nutzen.
Für normale Verbraucher ist Gemini 4 Carbon jetzt für Google AI Ultra-Abonnenten verfügbar und deckt die Gemini App und den Google Search AI Mode ab.
Forscher können sich für das zuvor gestartete kostenlose Forschungsprogramm von Google bewerben. Berechtigte Teilnehmer erhalten sechs Monate lang intensiv genutzten Zugriff auf Google Antigravity unter Verwendung der Kohlenstoff- und Argon-Modelle. Cybersicherheitsforscher müssen sich über das Fairwind-Programm für das spezielle Carbon for Cyber bewerben.
Blickt man auf den Unterhaltungselektronikmarkt in der Vergangenheit zurück, so hatten Mobiltelefonhersteller in der Regel einen relativ festen Veröffentlichungszyklus für ihre Flaggschiffprodukte. Ein paar wichtige Produkteinführungen pro Jahr reichen aus, um Technikbegeisterte monatelang für Diskussionen zu sorgen.
Die heutige KI-Branche ist eine andere Geschichte. Fast täglich erscheinen neue Modelle mit unterschiedlichen Eigenschaften. Manche aktualisieren die Programmierliste, manche lösen mathematische Probleme und manche können Dutzende Stunden ununterbrochen arbeiten.
Es ist schwer vorstellbar, dass wir in eine Ära eingetreten sind, in der es zu viele Modelle zum Erleben gibt.
Solche intensiven technischen Updates sind sicherlich eine gute Sache für Benutzer, aber nachdem ich die Veröffentlichungsankündigung von Gemini 4 Carbon gelesen habe, fühle ich mich immer noch etwas unfertig. Schließlich hat Google so viele auffällige Funktionen demonstriert, aber normale Verbraucher müssen Google AI Ultra abonnieren, um es zu erleben, was etwas uninteressant ist.
Shan Zong
Hallo, Welt. Hallo, Wort
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Dieser Artikel stammt aus der Kolumne
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