Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 前沿模型

2026 年 10 月，Google DeepMind 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Carbon。该公司在公告中将其定位为"当前最强的模型"，重点强化了网络安全与长周期（long-horizon）任务能力。Google DeepMind 高级副总裁兼首席 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu 表示，Carbon 在近期更新的 Artificial Analysis 智能指数（Intelligence Index）v5.0 中以 59 分的成绩位列第一。

Gemini 4 Carbon 建立在约两周前发布的 Gemini 4 Argon 之上。Google DeepMind 称，研究团队与模型正以更快的节奏协同推进能力边界，同时同步加强安全护栏。

Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 前沿模型 配图1

在 Artificial Analysis 智能指数 v5.0 中，Carbon 得分 59，高于 Claude Opus 5.5 的 58、GPT-6 Astra 的 57，以及其上一代 Argon 的 50。

在网络安全这一核心方向上，Google DeepMind 公布的评测数据（无护栏条件下评测）显示：

• SEC-bench Pro（发现漏洞）：88.2%
• ExploitGym（漏洞利用验证）：54.8%
• CWE-bench（根因修复补丁）：71.0%

公司内部基准方面，Carbon 生成安全代码的成功率较 Argon 提升超过 2 倍；Chrome 团队报告称，在生成高质量补丁上，Carbon 表现优于另一实验室的大型前沿模型 10 倍以上；云安全平台 Wiz 也观察到 Carbon 在 Web 渗透测试基准上领先。

Carbon 面向更复杂、更耗时的长周期工程问题设计，支持持续的智能体（agentic）工作流。Google DeepMind 称，内部团队已观察到 Carbon 连续运行数天，在大型代码库与底层系统中坚持排查死路，完成根因定位与补丁修复等复杂多步任务。

在编码与 Web 开发方面，Carbon 在 WebDev Arena 上较此前提升 89 个 Elo 分，达到 1769 分、位列第 4。

Carbon 沿用了 Argon 的多层安全体系，结合模型训练、实时滥用防御、提示注入（prompt-injection）鲁棒性以及思维链监控。Google DeepMind 表示，在 Argon 已取得的对齐进展基础上，Carbon 进一步训练模型在复杂或高压任务中做出符合预期的反应。

据公告披露的内部数据，Carbon 将 Terminal-Bench 4.0 上的"作弊"成功率降至 0.0%（尝试比例为 0.4%），在 Gray Swan 的间接提示注入基准上攻击成功率为 0.0%；内部实时编码环境中高严重度的对齐偏离告警减少了近 80%，过度响应（overreach）下降 26%、服务不足（under-service）下降 29%。

Google DeepMind 采取审慎的分阶段发布策略，并已参与美国政府针对发布前模型测试的自愿流程。自本周起，Carbon 将先向部分网络防御方开放，并通过 Fairwind 计划逐步扩展至更多可信合作伙伴；在持续收集反馈、完善护栏后，再尽快通过产品界面向开发者、企业与普通用户开放。Fairwind 计划已与超过 650 家合作伙伴协作，涵盖政府以及医疗、电信等基础设施运营方。

定价上，Carbon 沿用与 Argon 相同的入门价格：每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 享受输入价 95% 的折扣。

1. 1Google DeepMind 官方公告《Gemini 4 Carbon: our next frontier model》（deepmind.google，2026 年 10 月）
2. 2Turing Wire, "Google DeepMind Launches Gemini 4 Carbon with Enhanced Security Features"（2026-10-28）
3. 3AI Digest, "Google DeepMind unveils Gemini 4 Carbon with state-of-the-art cybersecurity capabilities"（2026-10）
4. 4NVDium, "Gemini 4 Carbon Tops the Intelligence Index, Starting With Cyber Defenders"（2026-10）