Gemini 4 Carbon, o modelo mais poderoso do Google, já está disponível para desenvolvedores e assinantes do Ultra

O Gemini 4 Carbon não é mais exclusivo de especialistas em ciberdefesa. O Google liberou nesta terça-feira, 10 de novembro, por volta das 17h, horário de Paris, seu modelo mais poderoso para desenvolvedores e empresas pagantes via API, bem como para assinantes do Google AI Ultra no aplicativo Gemini, no modo IA da busca e no ambiente de desenvolvimento Antigravity. Durante o seu anúncio em 28 de outubro, o Carbon estava acessível apenas a um grupo restrito de defensores em cibersegurança, sem uma data definida de lançamento público.

Quem tem acesso e a qual preço

De acordo com a postagem de Koray Kavukcuoglu, diretor de arquitetura de IA do Google, o Carbon é oferecido:

• a desenvolvedores no plano pago da API Gemini, no Google AI Studio e no Android Studio;
• a empresas no Gemini for business (pela API ou pelo menu de modelos), no Antigravity e no CodeMender;
• ao público geral assinante do Google AI Ultra, no aplicativo Gemini e no modo IA da busca;
• a cientistas selecionados, gratuitamente por seis meses no Antigravity, como extensão de um programa aberto há quatro semanas para o Argon.

O acesso “Carbon for cyber”, a variante com as capacidades ofensivas mais avançadas, segue vinculado ao programa Fairwind, mediante candidatura.

No lado da API, a tabela de preços confirma os valores anunciados no final de outubro: US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 de saída, tokens de raciocínio inclusos, até 30 de novembro, passando para US$ 4 e US$ 20 a partir de 1º de dezembro. As entradas armazenadas em cache custam US$ 0,10 por milhão e, posteriormente, US$ 0,20. O modelo não é oferecido no plano gratuito da API. O Google não diz se o Carbon chegará algum dia a assinaturas mais em conta que o Ultra.

Argon para o dia a dia, Carbon para as tarefas mais difíceis

O Google não apresenta o Carbon como um substituto do Argon. O Argon segue sendo, de acordo com a empresa, “a escolha ideal para a maioria” dos trabalhos de desenvolvimento e escritório. O Carbon visa tarefas que “testam os limites” de um modelo: depuração em várias etapas, reformulações de arquitetura e pesquisa científica aberta. Ele consome mais tokens que o Argon para explorar, raciocinar e verificar seu trabalho. Com preços unitários idênticos durante o período de lançamento, uma mesma tarefa geralmente custará mais caro com o Carbon.

Para projetos extensos, o Google disponibilizou uma prévia do /swarm no Antigravity: uma única instrução aciona uma equipe de agentes coordenados, monitorada em tempo real. O Carbon pode assumir os papéis mais exigentes (concepção, coordenação, auditoria) enquanto modelos mais leves e rápidos trabalham em paralelo em ambientes isolados.

Classificações favoráveis, medidas principalmente pelo Google

O Google afirma que o Carbon é o 1º colocado no CursorBench 4.0, no WANDR da Perplexity e no AutomationBench da Zapier, com um custo por tarefa “mais de duas vezes inferior” ao melhor modelo externo. O Cursor confirmou durante a tarde a chegada do modelo ao seu editor, onde ele atinge 60,4% no CursorBench com esforço alto, a melhor pontuação desse teste interno do Cursor. Na página inicial da Arena, consultada em 10 de novembro por volta das 18h, o Carbon aparece em 1º lugar na categoria Text em esforço High nos rankings de novos modelos; essas tabelas se baseiam em votos de usuários e variam com frequência.

A publicação também destaca usos internos: pesquisadores do Google relatam ter usado o Carbon, juntamente com uma nova ferramenta chamada AlphaProof Code, para provar matematicamente propriedades de segurança do código do protocolo do Signal, e a equipe da Wiz afirma ter encontrado vulnerabilidades inéditas (zero-day) em dois grandes provedores de software em nuvem em menos de duas horas. Nenhum desses trabalhos foi publicado detalhadamente até o momento.

A segurança, segundo os dados do Google

Por ser mais capaz em cibersegurança, o Google afirma ter reforçado seus mecanismos de proteção. Em seus ambientes simulados de ataque, o modelo bloqueou 99% das trajetórias de um agente de ataque adaptativo, e a taxa de invasão por tentativa caiu para 0,8%, contra 3,1% no Argon. Em um teste interno de honestidade com 375 tarefas de agentes, ele obteve sucesso em 92% delas, contra 70% no Argon. Essas medições foram realizadas pelo Google e por parceiros selecionados pela própria empresa; um relatório detalhado de segurança acompanha o lançamento.