Google выпустила Gemini 4 Carbon с упором на кибербезопасность и агентные задачи

Google представила Gemini 4 Carbon, свою самую сильную модель, которая занимает первое место в индексе Artificial Analysis Intelligence v5.0 с результатом 59 баллов. Модель ориентирована на кибербезопасность и длительные агентные задачи.

Google выпустила Gemini 4 Carbon с упором на кибербезопасность и агентные задачи
Иллюстрация: blog.google

Главное в цифрах

  • Результат в Artificial Analysis Intelligence Index v5.0: 59 баллов
  • SEC-bench Pro (поиск уязвимостей): 88,2%
  • ExploitGym (эксплуатация): 54,8%
  • CWE-bench (исправление): 71,0%
  • Цена: $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов

Google выпустила Gemini 4 Carbon. По данным компании, модель показывает лидерство в тестах на поиск уязвимостей SEC-bench Pro с результатом 88,2%, на эксплуатацию ExploitGym с результатом 54,8% и на исправление CWE-bench с результатом 71,0%. Модель также заняла первое место в индексе Artificial Analysis Intelligence v5.0.

Сначала доступ к Gemini 4 Carbon получит ограниченный круг киберзащитников и партнёры программы Fairwind. Разработчики, бизнес и пользователи получат модель позже, когда Google доработает защитные механизмы. Компания участвует в добровольном процессе предрелизного тестирования моделей с правительством США.

Подробности и цены

Цена входа сохранится такой же, как у Gemini 4 Argon, которая вышла две недели назад: $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов. Кэшированные входные токены стоят на 95% дешевле обычных входных.

Google заявляет, что в собственных тестах Carbon дает прирост более чем в 2 раза по успешности генерации безопасного кода по сравнению с Argon. Команда Chrome сообщила, что Carbon генерировал качественные патчи более чем в 10 раз лучше большой модели другой лаборатории. В WebDev Arena модель прибавила 89 пунктов Elo и заняла четвёртое место с результатом 1769.

Ставка на агентные сценарии

Carbon рассчитана на сложные инженерные задачи, которые требуют долгой работы. По словам Google, внутри компании модель работала сутками, преодолевая тупики, и находила и исправляла тонкие ошибки в больших кодовых базах и низкоуровневых системах.

Для рынка важно, что Google делает ставку на длительные агентные сценарии и безопасность кода, а не только на общие показатели качества.

Источник: blog.google
Веса и деньги
Такие новости первыми, в Telegram
Подписаться