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2026-11-11 08:26
El ritmo de lanzamiento de grandes modelos de IA se ha vuelto tan rápido que la gente se siente abrumada.
Hace un momento, Google DeepMind anunció oficialmente que su último modelo insignia, Gemini 4 Carbon, está oficialmente disponible para desarrolladores, empresas, investigadores científicos y consumidores comunes.
Carbon es actualmente el modelo disponible al público más completo de la familia Gemini. Es particularmente bueno en programación compleja, seguridad de red, razonamiento científico y tareas de múltiples agentes que requieren una ejecución prolongada.
Google ya puso Carbon a disposición de algunos defensores de la ciberseguridad a través de su programa Fairwind hace dos semanas, y ahora está ampliando su uso aún más.
En comparación con el Gemini 4 Argon lanzado anteriormente, Carbon está dirigido principalmente a ingeniería de software compleja, investigación entre dominios y otras tareas difíciles, y puede consumir más tokens para razonamiento en profundidad, verificación repetida y corrección de errores, mientras que Argon continúa realizando la mayor parte del trabajo diario de programación y conocimiento.
Carbon ocupa el primer lugar en los tres puntos de referencia: CursorBench 4.0, Perplexity WANDR y Zapier AutomationBench, con un costo de tarea única más de la mitad menor que el rendimiento subóptimo de los modelos competidores externos.
En términos de precio, los precios preferenciales API de Carbon son los mismos que los de Argon, con 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida, que se ajustarán a 4 y 20 dólares respectivamente a partir del 1 de diciembre.
Convoca al equipo de IA en una frase para crear un juego completo de la noche a la mañana
Una mejora importante de Gemini 4 Carbon es la capacidad de coordinar múltiples agentes de IA para completar conjuntamente proyectos de ingeniería a gran escala.
Con este fin, Google ha lanzado una versión preliminar de la función /swarm en la plataforma de programación de inteligencia artificial Google Antigravity. Los desarrolladores pueden ingresar un comando para organizar múltiples agentes de IA para realizar tareas y ver el progreso en tiempo real.
Entre ellos, Carbon puede ser responsable del diseño de la arquitectura, la coordinación de tareas y la revisión del código, mientras que otros modelos más rápidos y de menor costo son responsables del desarrollo específico, y también hay un agente de verificación dedicado para verificar los resultados de la modificación.
Un equipo de IA completó un juego 3D de mundo abierto demostrado por Google.
Los jugadores asumen el papel de un pelícano en bicicleta y exploran libremente el campus de Google en Mountain View. El proceso de desarrollo abarcó el modelado 3D con Blender, el desarrollo de juegos con Three.js y WebGL, la producción de sonido procedimental y la generación de música de fondo con Lyria.
Otra manifestación fue aún más exagerada.
Google proporcionó a Carbon siete archivos PDF de planos públicos de la ciudad que contenían 206 dibujos de ingeniería y le pidió a AI que reconstruyera el edificio de oficinas de Google Platform 37.
Después de 10 rondas de tareas de múltiples agentes ejecutadas durante la noche, Carbon finalmente produjo un modelo 3D interactivo de Three.js que contiene aproximadamente 906.000 triángulos.
Carbon también creó una exhibición histórica interactiva en 3D basada en fotografías históricas y dibujos de ingeniería del período de construcción de la Torre Eiffel.
Incluso se restauró un clavicordio con una estructura mecánica de 61 teclas basándose en dibujos CAD e imágenes de rayos X.
En términos de diseño web, Carbon propuso cinco conjuntos de planes de diseño visual para Google Merchandise Store a través de solo dos rondas de palabras clave y utilizó Nano Banana 2.1 para generar imágenes de productos.
Los desarrolladores externos también compartieron sus experiencias reales.
El ingeniero de software OpenCode, Kit Langton, dijo que el equipo no había podido adaptar la aplicación de escritorio al marco de interfaz de usuario existente, por lo que enviaron una lista de requisitos a Carbon antes de salir del trabajo. Cuando regresó al día siguiente, Carbon había desarrollado una biblioteca de interfaz de usuario de Rust desde cero y reescribió la aplicación de escritorio OpenCode.
HubX le pidió a Carbon que manejara 16 errores reales en una base de código con aproximadamente 14,000 pruebas y, finalmente, informó una tasa de resolución de problemas del 94% y no se introdujeron nuevos problemas de regresión.
Vulnerabilidad de día cero descubierta en dos horas, capacidades de seguridad de red mejoradas aún más
La ciberseguridad es otra competencia central de Gemini 4 Carbon, y Carbon logra resultados líderes en puntos de referencia de descubrimiento, explotación y remediación de vulnerabilidades, como SEC-bench Pro, ExploitGym y CWE-bench.
En Project Fortify, el sistema de seguridad autónomo interno de Google, la tasa de recuperación del escaneo de vulnerabilidades de Carbon alcanza el 100% y la precisión de la clasificación de vulnerabilidades alcanza el 95%. En la prueba del almacén de código abierto, su tasa de recuperación logró una mejora relativa de más del 25% en comparación con Argon.
Aún más sorprendente es que en pruebas reales, Gemini 4 Carbon ayudó a Wiz a descubrir vulnerabilidades de día cero en dos grandes proveedores de servicios SaaS en menos de dos horas, acortando el trabajo de investigación original de semanas a solo unas pocas horas.
El equipo de Google Cloud lo utilizó para verificar la explotabilidad de dos vulnerabilidades de software de código abierto, mientras que SentinelOne utilizó Carbon para descubrir cuatro vulnerabilidades válidas adicionales que otros modelos de referencia no pudieron identificar.
A medida que mejoran las capacidades de seguridad de la red, Google también ha reforzado la protección de seguridad del modelo.
En pruebas de ataques de red simulados, Carbon bloqueó con éxito el 99 % de las rutas de ataque lanzadas por agentes del equipo rojo adaptativo, y la proporción de ataques individuales que violaron con éxito la protección se redujo del 3,1 % de Argon al 0,8 %.
La verificación de criptografía se completó en varias semanas, un nuevo avance en la investigación de proteínas de IA
En términos de investigación científica, Google anunció tres casos de investigación científica interna, que involucran verificación formal criptográfica, análisis experimental biológico y predicción de la estructura de proteínas.
El más destacable es la verificación del código del protocolo de cifrado de señales.
Los investigadores de Google han desarrollado un marco de verificación formal de agente inteligente llamado AlphaProof Code, que utiliza modelos como Carbon para convertir objetivos de seguridad en teoremas matemáticos y luego generar millones de líneas de código de prueba Lean.
Al final, el equipo completó una prueba matemática de las propiedades clave de seguridad del código relacionado con el protocolo de cifrado Signal en cuestión de semanas, mientras que un trabajo similar en el pasado solía llevar a un equipo profesional varios años.
En el campo de los experimentos biológicos, Carbon puede identificar anomalías a partir de registros experimentales y datos sin procesar, como una mezcla automática insuficiente de placas de pocillos profundos, contaminación de muestras residuales en el instrumento, etc., lo que ayuda a los investigadores a mejorar la reproducibilidad experimental.
En términos de predicción de la estructura de proteínas, Google utiliza Carbon para formar un sistema de múltiples agentes para encontrar automáticamente proteínas distantes y homólogas en bases de datos de secuencias y estructuras a gran escala, proporcionando más información de referencia para modelos de predicción de estructuras como AlphaFold 3.
En siete familias de proteínas de baja homología en el conjunto de datos de prueba ciega CASP17, Carbon encontró un aumento promedio de 40 veces en el número de secuencias homólogas. Se espera que los resultados relevantes ayuden a los investigadores a mejorar las capacidades de predicción de algunas proteínas difíciles de investigar sin volver a entrenar el modelo de predicción de estructuras.
Desde escribir código hasta realizar análisis financieros, la IA comienza a asumir tareas más completas
Además de la investigación y el desarrollo de tecnología, Carbon también se está expandiendo a campos profesionales como las finanzas, el derecho y las operaciones corporativas.
Google colaboró con Artificial Analysis para lanzar la prueba comparativa del Agente de conocimiento multimodal (MKA), que evalúa específicamente la capacidad de los agentes de IA para procesar archivos PDF, hojas de cálculo, gráficos y dibujos de ingeniería.
El Carbon ocupó el segundo lugar en esta prueba, pero el costo promedio por tarea fue más de seis veces menor que el del modelo mejor clasificado.
En escenarios financieros, Carbon empató con el modelo de mejor desempeño en la evaluación de agentes financieros de extremo a extremo de Hebbia y ocupó el primer lugar en la prueba integral de inteligencia financiera de Balyasny Asset Management que cubre 23 configuraciones de modelos de vanguardia.
Hebbia dice que Carbon puede producir modelos financieros en Excel estructurados más claramente, así como presentaciones de PowerPoint de mayor calidad.
La empresa de búsqueda empresarial Glean descubrió que Carbon puede encontrar actas de reuniones, correos electrónicos o datos comerciales específicos a partir de datos de oficina y generar directamente resultados de análisis y recomendaciones de acción.
¿Cuándo pueden utilizarlo los usuarios que no pagan?
Con la inauguración oficial de Gemini 4 Carbon, Google también anunció cómo utilizarlo para diferentes usuarios.
Los desarrolladores pueden llamar a Carbon a través del nivel pago de la API Gemini de Google AI Studio y Android Studio, y los usuarios empresariales pueden usarlo a través de Gemini para empresas y herramientas de desarrollo relacionadas.
Para los consumidores comunes, Gemini 4 Carbon ahora está disponible para los suscriptores de Google AI Ultra, y cubre la aplicación Gemini y el modo AI de búsqueda de Google.
Los investigadores pueden postularse para el programa de investigación gratuito lanzado anteriormente por Google, y los participantes elegibles recibirán seis meses de acceso de alto uso a Google Antigravity, utilizando modelos de carbono y argón. Los investigadores de ciberseguridad deberán solicitar el Carbon dedicado a la ciberseguridad a través del Programa Fairwind.
Si analizamos el mercado de la electrónica de consumo en el pasado, los fabricantes de teléfonos móviles suelen tener un ciclo de lanzamiento relativamente fijo para sus productos estrella. Unos cuantos lanzamientos importantes cada año son suficientes para mantener a los entusiastas de la tecnología discutiendo durante meses.
La industria de la IA actual es una historia diferente. Casi todos los días aparecen nuevos modelos con diferentes características. Algunos actualizan la lista de programación, otros superan problemas matemáticos y otros pueden trabajar durante decenas de horas seguidas.
Es difícil imaginar que hemos entrado en una era en la que hay demasiados modelos para experimentar.
Estas actualizaciones técnicas intensivas son ciertamente algo bueno para los usuarios, pero después de leer el anuncio de lanzamiento de Gemini 4 Carbon, todavía me siento un poco inacabado. Después de todo, Google ha demostrado muchas capacidades llamativas, pero los consumidores comunes deben suscribirse a Google AI Ultra para experimentarlo, lo cual no es nada interesante.
ShanZong
Hola mundo Hola palabra
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