Google は、同社の最強のフロンティア モデルである Gemini 4 Carbon が開発者、企業、科学者、消費者に提供されるようになり、このモデルがサイバーセキュリティ防御者の少数のグループに限定されていた 2 週間の独占期間を終了すると発表しました。 Google の公式発表によると、Carbon は Google AI Studio の API を通じて企業顧客、および Google Antigravity、Gemini アプリ、検索の AI モードのすべての Google AI Ultra サブスクライバーに展開されます。

一般提供は、制御リリースからオープンアクセスへの異例の早さの移行を示し、重要な新機能とともに提供されます。それは、Google Antigravity の /swarm のプレビューであり、単一のプロンプトを調整された AI エージェントのチームに変える機能です。 Carbon が Google の他のフロンティア ラインナップとどのように比較されるかについての概要については、最新の AI ニュース報道 をご覧ください。

サイバーセキュリティの擁護者からすべての人へ

2 週間前、Google は Fairwind プログラムを通じて、選ばれたサイバーセキュリティ防御者グループに Carbon をリリースしました。これは同社が通常とは異なる機能プロファイルを持つモデルに対してますます好んでいる段階的展開戦略です。 Carbon は、サイバーセキュリティ機能と、複雑な知識作業、ソフトウェア エンジニアリング、科学的推論にわたる長期的なエージェント ワークフローにおける最先端のパフォーマンスを実現するように設計されています。

Googleは発表の中で、Carbonとその兄弟モデルであるGemini 4 Argonとの間に明確な一線を画しており、Gemini 4 Argonは依然として同社がソフトウェアエンジニアリングやナレッジワークの大部分に対して推奨しているものだ。対照的に、Carbon は、モデルのインテリジェンスの限界をテストするタスク、つまり複雑な複数ステップのコーディングとデバッグ、および無制限の科学的研究と発見に適しています。

ベンチマークの主張とアルゴンレベルの価格設定

Google は、一連のサードパーティのベンチマーク結果によってこのリリースを支持しました。発表によると、CarsorBench 4.0、PerplexityのWANDR、ZapierのAutomationBenchでCarbonは第1位にランクされており、いずれの場合も次善の外部モデルと比較してタスクあたりのコストが2倍以上低いという。

同社はまた、評価会社 Artificial Analysis と提携して、新しい Multimodal Knowledge Agent (MKA) ベンチマークを立ち上げました。このベンチマークは、チャート、画像、青写真、回路図、表を含む高密度ファイルに対してモデルがどのようにネイティブに推論するかをテストします。 Carbon は新しいベンチマークで 2 位にランクされており、タスクあたりのコストはトップパフォーマンスのモデルに比べて平均 6 分の 1 以上低くなります。

価格設定は、フロンティア モデルに対する Google の最近の積極的なレート カードのパターンに従っています。Carbon は、Gemini 4 Argon と同じ導入価格で、入力トークン 100 万あたり 2 ドル、出力トークン 100 万あたり 10 ドルで、Google AI Studio およびビジネス向け Gemini の API を介して、すべての有料開発者および企業向けに提供されます。

/swarm は 1 つのプロンプトをエージェント チームに変える

一般提供と同時に追加出荷される最も特徴的なのは /swarm で、現在 Google Antigravity でプレビュー中です。この機能は、単一のプロンプトを、開発者がリアルタイムで追跡できる調整されたエージェントのチームに変換します。 Google が提案するパターンでは、アーキテクチャ設計、調整、監査など、最も深い推論が必要な役割に Carbon を割り当て、より高速で軽量なモデルが並列の分離されたワークスペース全体で動作します。次に、敵対的な検証者が互いの出力をテストします。

このアプローチを説明するために、Google は Carbon チームと構築した 2 つのデモについて説明しました。ある例では、エージェントの群れが歴史的な写真とエンジニアリング プレートを、単一のプロンプトから 1887 ～ 1889 年のエッフェル塔建設のインタラクティブな Three.js 3D 展示に変えました。別の例では、マルチエージェント チームが 7 つの公開市議会計画 PDF を処理し、206 のエンジニアリング図面ビューを抽出し、10 回の夜通しのループにわたって Google の Platform 37 オフィスのインタラクティブな 906,000 三角形の Three.js 再構築を作成しました。

エンタープライズおよび財務業務向けのポジショニング

Google はまた、ドキュメントの多いエンタープライズ ドメインにも Carbon を売り込んでいます。発表によると、このモデルは最先端の視覚的理解、推論、徹底的な検索を組み合わせて、大規模な高密度文書セット全体にわたる根拠のある洞察を統合し、厳格なスキーマとフォーマットに従って洗練されたスプレッドシート、プレゼンテーション、レポートを生成します。

Google の主張には金融セクターが大きく取り上げられています。 Googleによると、リリース前の評価では、CarbonはHebbiaのE2E Financial Agentic評価で綿密な金融調査でテストされた最良のモデルのパフォーマンスに匹敵し、法律専門知識、エージェントツールの使用と実行、コーディングとデータエンジニアリング、認識とコンテキストの理解に及ぶBalyasny Asset ManagementのGeneral Financial Intelligenceベンチマークで23のフロンティアモデル構成のトップにランクされたと述べています。

フロンティアの急速な流れ

このリリースは、Google にとって驚くべきペースを続けています。Gemini 4 Argon が最初に発売され、Carbon は独自の制御下でのデビューから約 2 週間後に後続のフロンティア モデルとして登場しました。同社は、現在 2 つのモデルが異なる層の需要に対応しており、Argon は日常の大規模なエンジニアリング作業を処理し、Carbon は最も困難なエージェントおよび科学的なワークロードのために確保されていると主張しています。

Gemini アプリと検索の AI モードを介した消費者アクセス、開発者による Argon 価格での API アクセス、および第一級の製品面としてのマルチエージェント ワークフローを指している /swarm プレビューにより、Google はフロンティア インテリジェンスを広範かつ経済的に提供できることに明確に賭けています。ベンチマークの経済性が本番環境のワークロードに耐えられるかどうかが、同社がこれまでで最強と呼ぶモデルの次の試練となるだろう。

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