当地时间 11 月 10 日，谷歌宣布正式开放 Gemini 4 Carbon 模型，面向开发者、企业、科研人员和消费者提供服务。

　　谷歌高级副总裁、DeepMind 首席 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu 介绍称，该模型是谷歌目前能力最强的推理模型，重点面向复杂软件工程、多步骤智能体任务、科学研究和网络安全等场景。

　　Gemini 4 Carbon 于 10 月 28 日首次公布，此前通过 Fairwind Program向部分网络安全防御人员开放。此次则进一步扩大使用范围。

　　谷歌称，相较于同期推出的 Gemini 4 Argon，Carbon 能够在复杂任务中投入更多推理 Token，进行假设探索、结果验证和边缘情况检查，更适合多步骤编码、复杂调试以及开放式科学研究。

　　在编程和智能体能力方面，谷歌称，Carbon 能够处理跨多个软件包的迁移、跨子系统故障定位以及复杂架构重构等任务，还能通过构建、运行、验证和修复的循环完成全栈应用开发。谷歌同时正在 Google Antigravity 中预览/swarm功能，允许开发者通过一个提示词协调多个 AI 智能体，分别承担架构设计、任务协调和代码审计等工作，并在独立工作空间中并行执行任务。

　　网络安全是 Gemini 4 Carbon 的重点应用方向之一。谷歌公布的测试数据显示，该模型在 SEC-bench Pro 漏洞发现测试中取得 88.2% 的成绩，在 ExploitGym 漏洞利用测试中取得 54.8%，在 CWE-bench 漏洞修复测试中取得 71.0%。谷歌称，这些能力可用于识别软件漏洞、验证漏洞是否能够被利用，以及生成针对根本原因的修复代码。

　　谷歌还介绍了 Carbon 在实际安全研究中的应用。其 Cloud Vulnerability Research 团队曾利用该模型验证两项开源软件缺陷确实属于可利用漏洞，并协助维护人员将相关问题重新定级为严重漏洞，随后发布修复程序。Wiz 团队则在对两家大型 SaaS 服务商进行安全扫描时，利用 Carbon 在不到两小时内发现零日漏洞，并与受影响企业合作完成修复。

　　科学研究方面，谷歌称，Carbon 能够处理物理学、数学和生命科学领域的复杂推理任务。在蛋白质结构预测研究中，研究人员利用该模型从大规模未注释序列档案、环境及病毒序列目录和三维结构数据库中寻找远缘同源蛋白。在 CASP17 盲测集中的 7 个低同源蛋白家族测试中，Carbon 平均将检索到的同源序列数量提高了 40 倍，为后续结构预测提供更多信息。

　　安全防护方面，谷歌表示，Carbon 在 Gemini 4 Argon 的安全机制基础上，进一步强化了模型对提示词注入和网络攻击滥用的防护。在 Gray Swan 的间接提示词注入基准测试中，该模型的攻击成功率为 0%。不过，谷歌也承认，面对部分分布中的复杂攻击，模型安全防护仍有进一步改进空间。

　　谷歌此次将 Gemini 4 Carbon 定位为面向长周期复杂任务的高推理模型，与侧重多数日常软件工程和知识工作场景的 Gemini 4 Argon 形成分工。

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