谷歌宣布，其最强大的前沿模型 Gemini 4 Carbon 现已向开发者、企业、科学家和消费者开放，结束了该模型仅限于一小部分网络安全维护者的两周独占窗口。根据 Google 的官方公告，Carbon 正在通过 Google AI Studio 中的 API 向企业客户以及 Google Antigravity、Gemini 应用程序和搜索中的 AI 模式的所有 Google AI Ultra 订阅者推出。

全面可用性标志着从受控发布到开放访问的异常快速过渡，并且它还带来了一项重要的新功能：Google Antigravity 中的 /swarm 预览，该功能将单个提示转变为协调的 AI 代理团队。如需了解 Carbon 与 Google 其他前沿产品的比较，请参阅我们最新的 AI 新闻报道。

从网络安全捍卫者到每个人

两周前，谷歌通过其 Fairwind 计划向一组选定的网络安全维护者发布了 Carbon，这是该公司越来越青睐具有不寻常功能特征的模型的分阶段推出策略。 Carbon 专为网络安全功能和跨越复杂知识工作、软件工程和科学推理的长期代理工作流程的前沿性能而设计。

在公告中，谷歌在 Carbon 及其兄弟型号 Gemini 4 Argon 之间划清了界限，后者仍然是该公司对大多数软件工程和知识工作的推荐。相比之下，Carbon 的定位是测试模型智能极限的任务：复杂的多步骤编码和调试，以及开放式科学研究和发现。

基准声明和氩气水平定价

谷歌通过一系列第三方基准测试结果支持了此次发布。根据公告，Carbon 在 CursorBench 4.0、Perplexity 的 WANDR 和 Zapier 的 AutomationBench 上排名第一，在每种情况下，与次佳外部模型相比，每项任务的成本降低了 2 倍以上。

该公司还与评估公司Artificial Analysis合作推出了新的多模态知识代理（MKA）基准，该基准测试模型如何对包含图表、图像、蓝图、原理图和表格的密集文件进行本地推理。 Carbon 在新基准中排名第二，而每项任务的平均成本比表现最佳的模型低 6 倍以上。

定价遵循 Google 最近针对前沿模型采取的激进费率卡模式：Carbon 的入门价格与 Gemini 4 Argon 相同，每百万输入代币 2 美元，每百万输出代币 10 美元，通过 Google AI Studio 和 Gemini for Business 中的 API 面向所有付费开发者和企业。

/swarm 将一个提示变成一个代理团队

除了普遍可用之外，最独特的附加功能是 /swarm，现在在 Google Antigravity 中预览。该功能将单个提示转换为开发人员可以实时跟踪的协调代理团队。 Google 建议的模式将 Carbon 分配给需要最深入推理的角色，例如架构设计、协调和审计，而更快、更轻的模型在并行隔离的工作空间中工作。然后对抗性验证者测试彼此的输出。

为了说明该方法，Google 描述了由 Carbon 团队构建的两个演示。在其中一个场景中，一群特工通过单一提示将历史照片和工程板转化为互动式 Three.js 3D 展览，展示埃菲尔铁塔 1887 年至 1889 年的建造情况。在另一个项目中，一个多代理团队处理了 7 个公共市议会规划 PDF，提取了 206 个工程图视图，并在十个夜间循环中生成了 Google Platform 37 办公室的交互式 906,000 个三角形 Three.js 重建。

企业与财务工作定位

谷歌还将 Carbon 推广到文档密集的企业领域。根据公告，该模型结合了前沿的视觉理解、推理和详尽的检索，以综合大量密集文档中的基础见解，并遵循严格的模式和格式来生成精美的电子表格、演示文稿和报告。

金融领域在谷歌的声明中占有突出地位。谷歌表示，在预发布评估中，Carbon 的性能与 Hebbia 的 E2E Financial Agentic 评估中深度金融研究测试的最佳模型的性能相匹配，并且在 Balyasny Asset Management 的通用金融情报基准测试中的 23 个前沿模型配置中名列前茅，该基准涵盖法律专业知识、代理工具的使用和执行、编码和数据工程以及感知和上下文理解。

快速前沿节奏

此次发布延续了 Google 惊人的节奏：Gemini 4 Argon 首先推出，而 Carbon 在其自己的首次亮相大约两周后作为后续前沿型号推出。该公司认为，这两种模型现在可以满足不同层次的需求，Argon 可以处理大规模的日常工程工作，Carbon 则可以处理最困难的代理和科学工作负载。

通过消费者通过 Gemini 应用程序和搜索中的 AI 模式进行访问，开发人员以 Argon 定价获得 API 访问权限，以及 /swarm 预览将多代理工作流程作为一流的产品界面，谷歌明确押注前沿智能可以广泛且经济地提供。基准经济性是否能在生产工作负载中保持不变，将是对该公司称之为迄今为止最强大的模型的下一个考验。

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