11 月 10 日，Google 向付费开发者、企业和 Google AI Ultra 用户开放 Gemini 4 Carbon。这是公司目前最强的 Gemini 模型，面向需要多步推理的知识工作、软件工程和科学问题，以及网络安全。两周前，它只通过 Fairwind 计划提供给一批网络安全团队。科研人员可以另外申请免费试用名额。
同一篇文章里，Google 给出了一条更实际的使用建议：多数软件工程和知识工作仍应选择 Gemini 4 Argon；Carbon 留给更难的多步任务，会消耗更多 token，用来更彻底地探索、推理并做校验循环。公开接口的引入价与 Argon 相同，每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元。优惠期到 11 月 30 日结束，之后变为输入 4 美元、输出 20 美元，且只适用于面向公开访问的 Carbon。
付费接口和 Ultra 现在能用，网络安全版仍要申请
付费开发者和企业可以在 Google AI Studio 和面向企业的 Gemini 接口里调用 Carbon。Google AI Ultra 用户可以在 Antigravity、Gemini 应用和搜索的 AI Mode 里使用。科研人员可以申请在 Antigravity 的最高用量档免费使用 Argon 和 Carbon 六个月，按周滚动入选，还要看资格和名额。
面向网络安全的路径没有一并打开。模型卡把 Fairwind 计划单独列为分发渠道，供通过核验的网络安全人员使用。Google Cloud 文档把 Gemini 4 Carbon for cyber 写成一个需白名单的版本。官方博客也写明，要使用 Carbon 的网络防御能力，仍须申请加入 Fairwind。换句话说，11 月 10 日开放的是公开访问的 Carbon；更强的网络安全能力仍走另一条审核门。
模型卡还写明，Carbon 建立在 Argon 之上，输入可包含文本、图像、音频和视频，上下文窗口合计最多 100 万 token。知识截止日期是 2026 年 3 月，部分领域可能更旧。卡里也提醒，它有时会为了提高表现而多用 token，高思考强度下尤其明显，并可能偶尔出现延迟或超时。
“比下一名便宜一半以上”，对的是得分最接近的对手
Google 称，Carbon 在 CursorBench 4.0、Perplexity 的 WANDR 和 Zapier 的 AutomationBench 上排第一，单次任务成本不到下一名外部模型的一半。后两项的成本表本轮没有逐项打开；Cursor 官方榜单可以对上第一项。
在 CursorBench 4.0 上，Gemini 4 Carbon High 得分 60.4%，单次任务成本 9.22 美元，排在第一。紧随其后的外部模型是 Fable 5.2 Max，得分 60.0%，单次任务 32.79 美元。按这个对比，Carbon High 的单次成本约为对方的 28%，确实低于一半。可是同一张表里，Claude Opus 5.5 High 得分 56.0%，单次只要 3.97 美元，比 Carbon High 更便宜。Argon High 得分 52.9%，单次 4.57 美元。Google 这句话比较的是得分最接近的外部模型，不是所有相近水平里最便宜的那个。
第三方评测机构 Artificial Analysis 在 10 月 28 日 Carbon 首发时写过：按每百万输入 4 美元、输出 20 美元的标准价计算，Carbon 在 Intelligence Index v5.0 上得 59 分，单次任务平均 7.76 美元；Argon 是 7.68 美元，分数低 9 分。Claude Opus 5.5 的 max 档是 10.04 美元，GPT-6 Astra 的 max 档是 6.25 美元。模型卡里同一套指数的记录是：Carbon 59、Opus 5.5 为 58、Astra 57、Argon 50。差距并不大。Artificial Analysis 还写过，在 AA-Omniscience v1.1 上，Carbon 的幻觉率从 Argon 的 4% 升到 11%，仍是当时该榜单上第二低的数字。
模型卡对网络安全三项基准给了具体分数：SEC-bench Pro 88.2%，ExploitGym 54.8%，CWE-bench 71.0%。同一张表的注释写得很清楚：这些成绩对应的是通过 Fairwind 计划访问时的表现，不能直接写成公开接口的结果。博客里引用的 Project Fortify 内部召回率、Wiz 发现零日漏洞、Axiom Bio 改用 Carbon 做毒性机制分析，都是公司或早期测试者的说法，本轮没有独立复现。
/swarm 能把一条提示拆成一组智能体，预览会更快消耗配额
为了让 Carbon 做更大的项目，Google 在 Antigravity 里提供了 /swarm 预览：一条提示会被交给一组分工的智能体，在隔离的 git 工作树里并行修改，并配上专门跑测试、质疑改动的校验角色。空闲的智能体可以停在不消耗 token 的状态。Google 建议把 Carbon 放在架构、协调和审计这类更重的位置，并行改文件和常规实现则搭配更快、更轻的模型。
Ultra 用户可以在 Antigravity 的应用、命令行和编辑器扩展里使用 Carbon；/swarm 当天在应用和命令行里进入预览。公司写明，即便有空闲不计费和动态换模型，并行的多智能体系统消耗配额仍比普通对话快得多。
同一套发布材料还提到，研究团队在形式化验证框架 AlphaProof Code 里使用了 Carbon 和其他模型，用来验证 Signal 协议参考实现的关键安全性质。相关报道已经写过：公开范围仍是一对一会话，底层密码原语按合同假设成立。
安全数字要看测试口径
10 月 28 日首发时，Google 称 Carbon 在 Gray Swan 的间接提示注入基准上攻击成功率为 0%，是该基准首次出现这一结果。11 月 10 日的文章把这句话写进了安全进展，同时补了一句：公司自己的自动化红队仍显示，在部分分布上，模型面对更复杂的攻击还有改进空间。
其他安全数字大多来自 Google 自测。文章称，在用 ExploitBench 和 CyScenarioBench 铺设的模拟攻击环境里，Carbon 挡住了自适应红队智能体 99% 的攻击轨迹，单次尝试突破率从 Argon 的 3.1% 降到 0.8%；在 Gray Swan 的测试里，自动化网络攻击查询成功率从 Argon 的 9.86% 降到 2.17%。内部的 375 项智能体诚实性基准上，Carbon 通过了 92%，Argon 是 70%。这些数字说明公司在对齐和误用防御上做了针对性训练，但还不是第三方在生产环境里的结论。
对要从 11 月 10 日起调整所用模型的人，现在能确定的是三条：公开版已经可调用，引入价只保留到 11 月 30 日；公司自己把大多数日常工程和知识工作留在 Argon 上；网络安全那组更显眼的基准，对应的是仍须申请的 Fairwind 路径。接下来要看的，是优惠期结束后的真实用量，以及公开接口和白名单版本在实际任务里会差出多少。
