продукт
2026-11-11 08:26
Темпы выпуска крупных моделей ИИ стали настолько быстрыми, что люди ошеломлены.
Только сейчас компания Google DeepMind официально объявила, что ее последняя флагманская модель Gemini 4 Carbon официально доступна разработчикам, предприятиям, научным исследователям и обычным потребителям.
Carbon в настоящее время является наиболее полной общедоступной моделью семейства Gemini. Он особенно хорош в сложном программировании, сетевой безопасности, научных рассуждениях и многоагентных задачах, требующих длительного выполнения.
Google уже сделал Carbon доступным для некоторых защитников кибербезопасности через свою программу Fairwind две недели назад, а теперь расширяет его использование еще больше.
По сравнению с ранее выпущенным Gemini 4 Argon, Carbon в основном нацелен на комплексную разработку программного обеспечения, междоменные исследования и другие сложные задачи и может потреблять больше токенов для углубленных рассуждений, повторной проверки и исправления ошибок, в то время как Argon продолжает выполнять большую часть ежедневного программирования и научной работы.
Carbon занимает первое место во всех трех тестах: CursorBench 4.0, Perplexity WANDR и Zapier AutomationBench, при этом стоимость одной задачи более чем вдвое ниже, чем неоптимальная производительность внешних конкурирующих моделей.
С точки зрения цены, преференциальные цены API Carbon такие же, как у Argon: 2 доллара США за миллион входных токенов и 10 долларов США за миллион выходных токенов, которые с 1 декабря будут скорректированы до 4 и 20 долларов США соответственно.
Призовите команду ИИ одним предложением, чтобы за одну ночь создать полноценную игру.
Важным обновлением Gemini 4 Carbon является возможность координировать работу нескольких агентов ИИ для совместного выполнения крупномасштабных инженерных проектов.
С этой целью Google запустил предварительную версию функции /swarm в платформе программирования искусственного интеллекта Google Antigravity. Разработчики могут ввести команду, чтобы организовать несколько ИИ-агентов для выполнения задач и просмотра прогресса в режиме реального времени.
Среди них Carbon может отвечать за проектирование архитектуры, координацию задач и проверку кода, в то время как другие более быстрые и недорогие модели отвечают за конкретную разработку, а также имеется специальный агент проверки для проверки результатов модификации.
3D-игра с открытым миром, продемонстрированная Google, была завершена такой командой искусственного интеллекта.
Игроки берут на себя роль пеликана на велосипеде и свободно исследуют кампус Google в Маунтин-Вью. Процесс разработки включал 3D-моделирование с помощью Blender, разработку игр с помощью Three.js и WebGL, создание процедурного звука и создание фоновой музыки с использованием Lyria.
Другая демонстрация была еще более преувеличенной.
Google предоставил Carbon семь общедоступных PDF-файлов с планами города, содержащих 206 инженерных чертежей, с просьбой к ИИ восстановить офисное здание Google Platform 37.
После 10 раундов многоагентных задач, выполняемых за ночь, Carbon наконец создал интерактивную 3D-модель Three.js, содержащую примерно 906 000 треугольников.
Carbon также создал интерактивную историческую 3D-выставку на основе исторических фотографий и инженерных чертежей периода строительства Эйфелевой башни.
Клавикорд с механической конструкцией из 61 клавиши был даже восстановлен по чертежам САПР и рентгеновским снимкам.
Что касается веб-дизайна, Carbon предложил пять наборов планов визуального дизайна для Google Merchandise Store, используя всего два набора подсказок, и использовал Nano Banana 2.1 для создания изображений продуктов.
Сторонние разработчики также поделились своим реальным опытом.
Инженер-программист OpenCode Кит Лэнгтон рассказал, что команде не удалось адаптировать настольное приложение к существующей платформе пользовательского интерфейса, поэтому перед уходом с работы они представили Carbon список требований. Вернувшись на следующий день, Карбон с нуля разработал библиотеку пользовательского интерфейса Rust и переписал настольное приложение OpenCode.
HubX попросил Carbon обработать 16 реальных ошибок в базе кода с помощью около 14 000 тестов и в конечном итоге сообщил о 94% уровне разрешения проблем и отсутствии новых проблем регрессии.
Уязвимость нулевого дня обнаружена за два часа, возможности сетевой безопасности дополнительно улучшены
Кибербезопасность — еще одна ключевая компетенция Gemini 4 Carbon. Компания Carbon достигла ведущих результатов в тестах по обнаружению, эксплуатации и устранению уязвимостей, таких как SEC-bench Pro, ExploitGym и CWE-bench.
В Project Fortify, внутренней автономной системе безопасности Google, частота повторения сканирования уязвимостей Carbon достигает 100 %, а точность классификации уязвимостей — 95 %. В тесте хранилища открытого исходного кода его скорость отзыва достигла относительного улучшения более чем на 25% по сравнению с Argon.
Еще более поразительно то, что в ходе реального тестирования Gemini 4 Carbon помог Wiz обнаружить уязвимости нулевого дня у двух крупных поставщиков услуг SaaS менее чем за два часа, сократив первоначальную исследовательскую работу с недель до нескольких часов.
Команда Google Cloud использовала его для проверки возможности использования двух уязвимостей программного обеспечения с открытым исходным кодом, а SentinelOne использовала Carbon для обнаружения четырех дополнительных действительных уязвимостей, которые другие эталонные модели не смогли идентифицировать.
По мере улучшения возможностей сетевой безопасности Google также усилил защиту модели.
В ходе смоделированных сетевых атак Carbon успешно заблокировал 99% путей атак, запущенных адаптивными агентами красной команды, а доля одиночных атак, успешно нарушивших защиту, снизилась с 3,1% Argon до 0,8%.
Проверка криптографии завершена через несколько недель: новый прорыв в исследованиях белков ИИ
Что касается научных исследований, Google объявила о трех внутренних научных исследованиях, включая формальную криптографическую проверку, биологический экспериментальный анализ и предсказание структуры белка.
Наиболее примечательным из них является проверка кода протокола шифрования Signal.
Исследователи Google разработали формальную систему проверки интеллектуальных агентов под названием AlphaProof Code, которая использует такие модели, как Carbon, для преобразования целей безопасности в математические теоремы, а затем генерирует миллионы строк бережливого кода доказательства.
В итоге команда завершила математическое доказательство ключевых свойств безопасности кода, связанного с протоколом шифрования Signal, за считанные недели, тогда как в прошлом подобная работа обычно занимала у профессиональной команды несколько лет.
В области биологических экспериментов Carbon может выявлять аномалии на основе экспериментальных записей и необработанных данных, такие как недостаточное автоматическое перемешивание планшетов с глубокими лунками, остаточные следовые загрязнения образцов в приборе и т. д., помогая исследователям улучшить воспроизводимость экспериментов.
Что касается прогнозирования структуры белков, Google использует Carbon для формирования мультиагентной системы для автоматического поиска отдаленно гомологичных белков в крупномасштабных базах данных последовательностей и структур, предоставляя больше справочной информации для моделей прогнозирования структуры, таких как AlphaFold 3.
На семи семействах белков с низкой гомологией в наборе данных слепого теста CASP17 Карбон обнаружил в среднем 40-кратное увеличение количества гомологичных последовательностей. Ожидается, что соответствующие результаты помогут исследователям улучшить возможности прогнозирования некоторых сложных для исследования белков без переобучения модели прогнозирования структуры.
От написания кода до финансового анализа — ИИ начинает выполнять более сложные задачи.
Помимо технологических исследований и разработок, Carbon также расширяет свою деятельность в таких профессиональных областях, как финансы, право и корпоративные операции.
Google в сотрудничестве с Artificial Analysis запустил эталонный тест Multimodal Knowledge Agent (MKA), который конкретно оценивает способность AI-агентов обрабатывать PDF-файлы, электронные таблицы, диаграммы и инженерные чертежи.
Carbon занял второе место в этом тесте, но средняя стоимость задачи была более чем в шесть раз ниже, чем у модели, занявшей первое место.
В финансовых сценариях Carbon показала лучшую модель в сквозной оценке финансовых агентов Hebbia и заняла первое место в комплексном тесте финансовой разведки Balyasny Asset Management, охватывающем 23 передовые конфигурации модели.
Хеббиа говорит, что Carbon может создавать более четко структурированные финансовые модели Excel, а также более качественные презентации PowerPoint.
Компания по поиску корпоративных данных Glean обнаружила, что Carbon может находить определенные протоколы встреч, электронные письма или деловые данные из офисных данных и напрямую генерировать результаты анализа и рекомендации по действиям.
Когда его могут использовать неплатящие пользователи?
С официальным открытием Gemini 4 Carbon Google также объявила, как его использовать для разных пользователей.
Разработчики могут вызывать Carbon через платный уровень Gemini API Google AI Studio и Android Studio, а корпоративные пользователи могут использовать его через Gemini для бизнеса и связанных с ним инструментов разработки.
Для обычных потребителей Gemini 4 Carbon теперь доступен подписчикам Google AI Ultra, включая приложение Gemini и режим Google Search AI.
Исследователи могут подать заявку на участие в ранее запущенной бесплатной исследовательской программе Google, а соответствующие критериям участники получат шесть месяцев интенсивного доступа к Google Antigravity с использованием моделей Carbon и Argon. Исследователям кибербезопасности необходимо будет подать заявку на получение специального Carbon for Cyber через программу Fairwind.
Оглядываясь назад на рынок бытовой электроники в прошлом, производители мобильных телефонов обычно имеют относительно фиксированный цикл выпуска своих флагманских продуктов. Нескольких важных запусков каждый год достаточно, чтобы энтузиасты технологий обсуждали месяцами.
Сегодняшняя индустрия искусственного интеллекта — это совсем другая история. Новые модели с разными характеристиками появляются практически каждый день. Кто-то обновляет список программ, кто-то решает математические задачи, а кто-то может работать десятки часов непрерывно.
Трудно представить, что мы вступили в эпоху, когда существует слишком много моделей, которые нужно испытать.
Такие интенсивные технические обновления, безусловно, хороши для пользователей, но, прочитав анонс выпуска Gemini 4 Carbon, я все еще чувствую себя немного незавершенным. В конце концов, Google продемонстрировал так много привлекательных возможностей, но обычным потребителям необходимо подписаться на Google AI Ultra, чтобы испытать это, что несколько неинтересно.
Шан Цзун
Привет, мир, привет, слово
Всего опубликовано 509 статей.
Эта статья взята из колонки
Предыдущая статья2026-11-11 08:20
Утренняя почта | Дебют небольшого складного компьютера Huawei MateBook Fold S/GTA VI начинает предварительную загрузку с целевой частотой 30 кадров в секунду на всех платформах/Дун Минчжу реагирует на снижение производительности Gree: цены на медь растут, Gree продолжит использовать медь
Приложение Айфанер
Любите стиль, сделайте будущее доступным
Цифровые модные бренды, ориентированные на продукты завтрашнего дня
Передовые инструменты, пророки прежде всего, вдохновляющее руководство AIGC
Новая эра автомобилестроения, путешественники завтрашнего дня
Исследуйте новый образ жизни в городе и станьте вашим проводником в жизнь завтрашнего дня.
Copyright © Гуанчжоу Ливо Чжиюань Партнерство по управлению инвестициями (Товарищество с ограниченной ответственностью), 2008–2026. Использование содержимого веб-сайта Aifaner в коммерческих целях требует разрешения. Некоммерческое использование разрешено по лицензии CC BY-NC 4.0.
Весь контент доступен по лицензии CC BY-NC 4.0 для некоммерческого использования. Коммерческое использование этого контента без явного разрешения запрещено.
