Новая модель умеет днями работать над сложными задачами, стала сильнее в программировании и показывает особенно высокие результаты в кибербезопасности.
Gemini 4 Carbon — новая frontier-модель Google DeepMind, рассчитанная на самые сложные задачи. Её главное отличие от обычного чат-бота — способность долго и последовательно работать над одним проектом.
Google утверждает, что во внутренних тестах Carbon могла днями анализировать инженерные проблемы, менять подход после неудачных попыток и продолжать работу до получения результата.
Вместо схемы «вопрос — ответ» агентная модель может получить цель, разбить её на этапы, использовать инструменты, проверять результаты и продолжать работу самостоятельно.
На момент презентации Gemini 4 Carbon заняла первое место в Artificial Analysis Intelligence Index 5.0 с результатом 59 баллов.
Carbon обучали работать сразу по всей цепочке защиты программного обеспечения: находить уязвимости, проверять возможность их эксплуатации и создавать исправления.
По внутренним тестам Google, Carbon примерно вдвое сократила количество неподтверждённых утверждений по сравнению с Gemini 4 Argon.
Если информации недостаточно, модель должна чаще показывать ограничения и противоречия вместо попытки самостоятельно заполнить пробелы.
Google также пыталась снизить количество ситуаций, когда модель находит обходной путь в тесте вместо реального выполнения задачи.
Для автономных ИИ-агентов особенно опасны скрытые инструкции в сайтах или документах, которые пытаются заставить модель нарушить первоначальную задачу.
В проведённой Google оценке Carbon показала 0% успешных атак в тесте Gray Swan Indirect Prompt Injection. Это не означает абсолютную неуязвимость, но показывает заметный прогресс относительно предыдущего поколения.
Google сначала предоставляет модель ограниченному кругу специалистов по кибербезопасности и доверенных партнёров. После дополнительного тестирования компания планирует расширить доступ для разработчиков, бизнеса и обычных пользователей.
Gemini 4 Carbon показывает, куда движется новая гонка ИИ. Теперь компании соревнуются не только в качестве одного ответа, но и в том, насколько долго модель способна самостоятельно работать над сложной задачей, использовать инструменты и доводить многоэтапный проект до результата. Пока Carbon доступна только ограниченному кругу тестировщиков, поэтому окончательные выводы о её реальных возможностях можно будет сделать после широкого релиза.
Материал актуализирован 29 октября 2026 года. Некоторые показатели производительности основаны на тестах и данных Google.