Google ha annunciato che Gemini 4 Carbon, il suo modello di frontiera più potente, è ora disponibile per sviluppatori, imprese, scienziati e consumatori, ponendo fine a una finestra esclusiva di due settimane in cui il modello era limitato a un piccolo gruppo di difensori della sicurezza informatica. Secondo l'annuncio ufficiale di Google, Carbon verrà distribuito tramite l'API di Google AI Studio, ai clienti aziendali e a tutti gli abbonati a Google AI Ultra tramite Google Antigravity, l'app Gemini e la modalità AI nella ricerca.

La disponibilità generale segna una transizione insolitamente rapida dal rilascio controllato all'accesso aperto e arriva insieme a una nuova funzionalità significativa: un'anteprima di /swarm in Google Antigravity, una funzionalità che trasforma un singolo prompt in un team coordinato di agenti IA. Per un riepilogo del confronto tra Carbon e il resto della gamma di frontiera di Google, consulta la nostra ultima copertura di notizie sull'intelligenza artificiale.

Dai difensori della sicurezza informatica a tutti

Due settimane fa, Google ha rilasciato Carbon a un gruppo selezionato di difensori della sicurezza informatica attraverso il suo programma Fairwind, una strategia di lancio graduale che l’azienda ha sempre più favorito per modelli con profili di capacità insoliti. Carbon è progettato per prestazioni all'avanguardia nelle capacità di sicurezza informatica e flussi di lavoro agenti a lungo orizzonte che abbracciano lavori di conoscenza complessi, ingegneria del software e ragionamento scientifico.

Nell'annuncio, Google ha tracciato una linea chiara tra Carbon e il suo modello gemello Gemini 4 Argon, che rimane la raccomandazione dell'azienda per la maggior parte dei lavori di ingegneria e conoscenza del software. Il carbonio, al contrario, è posizionato per compiti che mettono alla prova i limiti dell'intelligenza di un modello: codifica e debug complessi in più fasi e ricerca e scoperta scientifica a tempo indeterminato.

Affermazioni di benchmark e prezzi a livello di argon

Google ha supportato il rilascio con una serie di risultati benchmark di terze parti. Carbon è al primo posto su CursorBench 4.0, WANDR di Perplexity e AutomationBench di Zapier, in ogni caso con un costo per attività più di 2 volte inferiore rispetto al miglior modello esterno successivo, secondo l'annuncio.

L’azienda ha inoltre collaborato con la società di valutazione Artificial Analysis per lanciare un nuovo benchmark Multimodal Knowledge Agent (MKA), che verifica come i modelli ragionano in modo nativo su file densi contenenti grafici, immagini, progetti, schemi e tabelle. Il carbonio si colloca al secondo posto nel nuovo benchmark, pur costando in media più di 6 volte in meno per attività rispetto al modello con le migliori prestazioni.

I prezzi seguono il recente modello di Google di tariffari aggressivi per i modelli di frontiera: Carbon è disponibile allo stesso prezzo di lancio di Gemini 4 Argon, a 2 dollari per milione di token di input e 10 dollari per milione di token di output, per tutti gli sviluppatori e le aziende paganti tramite l'API di Google AI Studio e Gemini for business.

/swarm trasforma un prompt in un team di agenti

L'aggiunta più distintiva oltre alla disponibilità generale è /swarm, ora in anteprima in Google Antigravity. La funzionalità converte un singolo prompt in un team coordinato di agenti che gli sviluppatori possono monitorare in tempo reale. Il modello suggerito da Google assegna Carbon ai ruoli che richiedono il ragionamento più profondo, come la progettazione architettonica, il coordinamento e l'auditing, mentre modelli più veloci e leggeri funzionano su spazi di lavoro isolati paralleli. I verificatori contraddittori testano quindi i rispettivi risultati.

Per illustrare l'approccio, Google ha descritto due demo realizzate con i team Carbon. In uno di essi, uno sciame di agenti ha trasformato fotografie storiche e tavole tecniche in una mostra 3D interattiva Three.js della costruzione della Torre Eiffel tra il 1887 e il 1889 da un unico prompt. In un altro, un team composto da più agenti ha elaborato sette PDF di pianificazione del consiglio comunale pubblico, ha estratto 206 viste di disegni tecnici e ha prodotto una ricostruzione interattiva Three.js di 906.000 triangoli dell'ufficio della piattaforma 37 di Google attraverso dieci cicli notturni.

Posizionamento per il lavoro aziendale e finanziario

Google sta lanciando Carbon anche nei domini aziendali ad alto contenuto di documenti. Secondo l'annuncio, il modello combina comprensione visiva, ragionamento e recupero esaustivo per sintetizzare intuizioni fondate su grandi serie di documenti densi e segue schemi e formattazione rigorosi per generare fogli di calcolo, presentazioni e report raffinati.

Il settore finanziario occupa un posto di rilievo nelle affermazioni di Google. Nelle valutazioni pre-release, Google afferma che Carbon ha eguagliato le prestazioni del miglior modello testato su una ricerca finanziaria approfondita nella valutazione E2E Financial Agentic di Hebbia e si è classificato al primo posto tra 23 configurazioni di modelli di frontiera sul benchmark General Financial Intelligence di Balyasny Asset Management, che abbraccia competenze legali, utilizzo ed esecuzione di strumenti agenti, codifica e ingegneria dei dati, percezione e comprensione del contesto.

Una rapida cadenza di frontiera

Il rilascio continua con una cadenza sorprendente per Google: Gemini 4 Argon è stato lanciato per primo e Carbon è arrivato come modello di frontiera successivo circa due settimane dopo il suo debutto controllato. L’azienda sostiene che i due modelli ora soddisfano livelli distinti di domanda, con Argon che gestisce il lavoro ingegneristico quotidiano su larga scala e Carbon riservato ai carichi di lavoro agenti e scientifici più difficili.

Con l'accesso dei consumatori tramite l'app Gemini e la modalità AI nella ricerca, gli sviluppatori ottengono l'accesso API ai prezzi Argon e l'anteprima /swarm che punta verso flussi di lavoro multi-agente come superficie di prodotto di prima classe, Google sta scommettendo chiaramente che l'intelligence di frontiera può essere fornita sia su vasta scala che a livello economico. Se i parametri economici di riferimento reggeranno nei carichi di lavoro di produzione sarà il prossimo test per un modello che l’azienda definisce il più forte finora.

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