Google lanza Gemini 4 Carbon, su modelo de frontera

Google comenzó a lanzar Gemini 4 Carbon a desarrolladores, empresas, científicos y consumidores, presentándolo como su modelo más potente hasta ahora para trabajo agéntico largo y de múltiples pasos —codificación y depuración profunda, investigación científica abierta y ciberseguridad— mientras que su modelo hermano, Gemini 4 Argon, lanzado unas semanas antes, sigue siendo la recomendación de Google para la mayoría del trabajo cotidiano de software y conocimiento. Carbon usa más cómputo que Argon para razonar con más profundidad y ejecutar ciclos de verificación más largos, y Google ya lo había puesto, de forma más discreta, a disposición de equipos de ciberseguridad dos semanas antes a través de su programa Fairwind.

Google dice que Carbon ocupa el primer lugar en tres pruebas de referencia independientes —CursorBench 4.0, WANDR de Perplexity y AutomationBench de Zapier— con más del doble de eficiencia de costo que el siguiente mejor modelo externo. El precio coincide con la tarifa de lanzamiento de Argon: USD 2 por millón de tokens de entrada, y, por separado, USD 10 por millón de tokens de salida; ya está disponible mediante la API tanto en Google AI Studio como en la consola de Gemini para empresas. Los suscriptores de Google AI Ultra también lo obtienen dentro de la aplicación Gemini, el Modo IA en la Búsqueda, y una nueva función de Google Antigravity llamada /swarm, que convierte una sola instrucción en un equipo coordinado y rastreable de agentes.

La compañía pone especial énfasis en las afirmaciones de ciberseguridad de Carbon. A través de Fairwind, dice que Carbon lidera pruebas de referencia para encontrar, explotar y corregir vulnerabilidades, y que su propio sistema Project Fortify alcanzó un 100% de recuperación y un 95% de precisión al analizar código interno, mientras que evaluadores externos en Wiz lo usaron para descubrir fallas de día cero en plataformas SaaS importantes en horas en lugar de semanas. Google también informa que sus pruebas de seguridad bloquearon el 99% de las rutas de ataque simuladas, redujeron la tasa de vulneración por intento al 0,8% desde el 3,1% registrado en Argon, y —por primera vez en esta prueba— llevaron la tasa de éxito de ataques de inyección de instrucciones a cero en la prueba de Gray Swan, aunque advierte que las defensas contra la inyección de instrucciones siguen siendo un área en la que sigue trabajando.

Google también destaca avances en una prueba de honestidad que ejecuta internamente, en la que Carbon superó el 92% de 375 tareas que evalúan si un modelo se niega a inventar datos faltantes o señala fallas metodológicas, frente al 70% de Argon. En evaluaciones externas, Carbon se ubicó en el segundo lugar de una nueva prueba multimodal de “agente de conocimiento” desarrollada con Artificial Analysis, a una fracción del costo del modelo líder, y quedó en el primer lugar o cerca de él en pruebas de investigación financiera realizadas por Hebbia y Balyasny Asset Management.

Por qué importa

Google está fijando el precio y posicionando a Carbon explícitamente como una herramienta premium y más acotada, no como una actualización general —reservándola para el trabajo más exigente de codificación, investigación y seguridad mientras mantiene a Argon como la opción predeterminada— una división que indica que la compañía espera que los costos y las brechas de capacidad entre modelos de frontera sigan ampliándose en lugar de converger.