10 月 28 日，谷歌 DeepMind 正式发布新一代前沿模型 Gemini 4 Carbon，在刚更新的 Artificial Analysis 智能指数 v5 上以 59 分排在榜首，前作 Gemini 4 Argon 为 50 分。定价沿用前代水平，模型目前不向普通开发者开放，首批名额先给网络安全防御方。
两周一代的迭代节奏
Carbon 建立在两周前才对外发布的 Argon 之上。谷歌把它定位为应对长程工程问题的模型，内部团队让模型连续运行数天，在多次走进死胡同后自行调整方向，去定位并修补大型代码库里的隐蔽缺陷。第三方评测里它在谷歌自选的 16 项测试中拿下 15 项第一，长上下文与安全任务上领先尤其明显；在 Artificial Analysis 的编码智能体指数上从 50 分涨到 59 分，但仍落后 Claude Opus 5.5 的 62 分。评测方同时指出，它的智能体知识工作成绩比 Argon 高出 126 个 Elo 分数，法律研究类任务平均耗时超过 50 分钟，推理 token 用量是 Argon 的 2.3 倍。
安全能力是这一代的主打
Carbon 的重点落在安全防御全链路。SEC-bench Pro 上取得 88.2%，用于在真实软件中自主发现复杂漏洞；ExploitGym 拿到 54.8%，衡量漏洞能否被实际利用；Collinear 的 CWE-bench 为 71.0%，考察把漏洞转成可提交修复代码的能力。谷歌称内部测试中生成安全代码的成功率比 Argon 高出两倍以上，Chrome 团队反馈它写安全补丁的表现超过另一家实验室的前沿模型十倍以上。在 Gray Swan 的间接提示注入基准上，攻击成功率从 Argon 的 0.7% 降到 0.0%。
价格照旧，首发面向安全专家
定价与 Argon 相同，每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入按输入价打 95% 折扣。因为安全能力太强，Carbon 正在走美国政府的自愿性发布前测试流程，本周先向一批网络安全防御者开放，再经 Fairwind Program 分批扩到可信伙伴。站内那篇 Gemini 4 Carbon 发布拆解把三项安全基准的来龙去脉讲得更细。
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