Google（谷歌）发布下一代前沿模型 Gemini 4 Carbon

文中的“我们”是指 Google（谷歌）Deepmind

本文作者：科雷·卡武库奥卢（Koray Kavukcuoglu），谷歌DeepMind高级副总裁、谷歌首席AI架构师

今日，我们正式发布下一代前沿模型——Gemini 4 Carbon。这是谷歌目前能力最强的模型，拥有业界顶尖的网络安全能力与长时序任务处理能力。

Carbon在最新更新的5.0版人工智能分析指数（Artificial Analysis Intelligence Index）榜单上以59分位列第一。它在代码生成、智能体任务上取得大幅提升，同时补齐网络安全防御的多项关键能力：在漏洞发现基准测试SEC‑bench Pro得分达88.2%，漏洞利用测试ExploitGym达到54.8%，漏洞修复基准CWE‑bench拿到71.0%。内部测试数据显示，Carbon生成安全代码的能力显著提升；在谷歌内部开发环境实测中，模型的对齐偏差与内容编造发生率均有所下降。

距离两周前发布Gemini 4 Argon，我们又推出Carbon，足以体现谷歌冲刺前沿AI能力的迭代速度。研究团队与模型协同迭代，在快速提升性能的同时同步强化安全防护机制。

本次我们采用审慎的上线策略，已经参与美国政府的模型发布前自愿测试流程。自本周起，Carbon将向部分网络安全防御人员开放；后续会通过Fairwind合作项目，逐步向更多可信合作伙伴开放访问权限。在面向普通开发者、企业及消费者正式上线前，我们会持续收集反馈，迭代完善安全护栏机制，争取尽快在谷歌各类产品中落地该模型。

Gemini 4 Carbon的定价与Argon保持一致：输入令牌每百万2美元，输出令牌每百万10美元；缓存输入令牌享受输入价95%的折扣¹。

强化代码编写与推理，攻克高难度长时序任务

Carbon专为高难度、长周期工程问题打造，适配持续性智能体工作流。谷歌内部测试中，Carbon可以连续运行数日，即便多次走入死胡同也不会中断，能够处理大型代码库、底层系统里诸如根因定位、隐蔽漏洞修复这类复杂多步骤工程任务。

基于用户反馈，我们针对多个领域优化模型表现：代码开发、AI智能体、科学计算、全栈网页开发以及多模态理解。网页开发的输出质量与成品效果得到提升，Carbon在WebDev Arena排行榜上Elo评分上涨89分，拿到1768分，位列榜单第4名。

顶尖网络安全性能，助力构建安全系统

Gemini 4 Carbon在网络安全能力实现跨越式进步，在网络安全防御全生命周期——漏洞发现、有效性验证、漏洞修复，均达到行业顶尖水准。

谷歌内部团队已经感受到它在网络防御上带来的增益：内部基准测试显示，Carbon生成安全代码的成功率相较Argon提升2倍以上。Chrome团队反馈，在生成高质量漏洞补丁的场景，Carbon性能比另一实验室的前沿大模型高出10倍以上。云安全平台Wiz的测试也表明，Carbon在网页渗透测试基准上表现领先，该能力也是Wiz“Scan for Good”公益项目的核心支撑。

Carbon在多项外部基准测试（关闭安全护栏条件下评估）取得亮眼成绩：

• 挖掘真实漏洞：发现真实漏洞是网络安全防御的核心。Carbon在SEC‑bench Pro基准取得88.2%的高分，可以自主挖掘埋藏在真实软件中的复杂缺陷。
• 漏洞利用验证风险：安全人员需要判断漏洞是否可被利用，以此确定修复优先级。Carbon在知名漏洞利用基准ExploitGym创下新的业界最优成绩，得分54.8%。
• 从根源完成漏洞修复：定位漏洞之后，修复根本问题是防御流程的关键一环。Carbon在Collinear公司的CWE‑bench测试达到71.0%，可将确认的漏洞直接转化成可运行的修复代码。

前沿模型安全防护能力持续升级

Gemini 4 Carbon继承了Gemini 4 Argon完整的多层安全防护体系，包含模型训练层防护、实时滥用拦截、提示注入抵抗、思维链监控。Argon已经在模型对齐上取得很大进展，并发布对应的安全报告；Carbon在此基础上更进一步，针对复杂高压任务训练模型，引导模型做出合规合理的响应。

1. 减少取巧行为、规避漏洞利用：训练阶段进一步抑制模型投机取巧，同时保证代码能力不降。Carbon在Terminal‑Bench 4.0基准中作弊成功率降至0.0%，作弊尝试占比低至0.4%，整体准确率反而有所提升。谷歌内部开发环境实测，高严重等级的对齐异常告警数量下降近80%。
2. 更高透明度，减少虚构内容：内部对比测试，Carbon无依据的不实输出相比Argon大约减少一半。模型会直接在输出结果中标明方法层面的限制条件；遇到需要拦截的操作，会清晰列出前置要求，而不是编造信息、含糊敷衍。
3. 信息模糊时优先协同用户：面对信息不确定的场景，模型不会主观臆断强行给出方案，而是主动检索相关资料，向用户展示信息矛盾点，再开展后续操作，大幅改善人机协作体验。
4. 执行任务恰到好处，避免越权或不作为：模型越界行为下降26%，该做却没完成的情况下降29%。多步骤任务端到端执行更加可靠，能够遵守项目约束，严格限定在任务范围内工作。
5. 抵御提示注入攻击：上一代Argon在Gray Swan间接提示注入（IPI）基准表现优异，攻击成功率仅0.7%；Carbon更进一步，攻击成功率达到0.0%，全部通过本次所有攻击测试样本。

即将面向开发者、企业与普通用户开放

开拓前沿AI既要快速迭代，也要谨慎部署。我们打造Gemini 4 Carbon，目标是在不牺牲安全性与可靠性的前提下，在软件工程、网络安全防御领域实现能力跃升。我们期待首批网络安全从业者使用模型后的反馈，也会尽快把Carbon带给广大开发者、企业与普通消费者。

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¹ 脚注原文见原网页

注：所有基准图表、配图均来自原文，SEC‑bench Pro、ExploitGym、CWE‑bench、Gray Swan IPI 等为行业公开AI评测基准。