Google lanza Gemini 4 Carbon, su modelo de IA más potente, al mismo precio que Gemini 4 Argon

Google ya tiene en el mercado Gemini 4 Carbon. Se trata del modelo más potente de su catálogo, al menos según lo que dice Google. Algo interesante es que lo ofrece al mismo precio que Gemini 4 Argon, a saber, 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida.

Según explica Koray Kavukcuoglu, vicepresidente sénior de Google DeepMind y arquitecto jefe de IA de Google, Carbon no sustituye a Argon. Este último sigue siendo la opción recomendada para la mayoría de tareas de programación y de trabajo de oficina, mientras que Carbon está pensado para los problemas más exigentes, como la depuración de código en varios pasos o la investigación científica abierta.

Para ello consume más tokens, porque dedica más tiempo a razonar y a verificar sus propias respuestas. Aun así, Google asegura que lidera CursorBench 4.0, WANDR de Perplexity y AutomationBench de Zapier con un coste por tarea más de dos veces inferior al del siguiente modelo externo.

De encontrar fallos a demostrar que se pueden explotar

La ciberseguridad es uno de los puntos en los que más insiste Google (y todos los laboratorios de IA, la verdad). Hace dos semanas, Carbon llegó a un grupo de equipos de defensa a través del programa Fairwind y en ese entorno encabeza las pruebas de detección, explotación y corrección de vulnerabilidades.

En una prueba interna de Project Fortify, el sistema autónomo de Google para escanear y clasificar fallos, el modelo detectó el 100 % de los errores y acertó en el 95 % de las clasificaciones. Por su parte, el equipo de Wiz lo usó para analizar a dos grandes proveedores SaaS y encontró vulnerabilidades de día cero, es decir, fallos desconocidos hasta ese momento, en menos de dos horas.

Otro punto en el que suelen incidir mucho en los nuevos lanzamientos es el científico. Aquí, los investigadores de Google lo han combinado con un nuevo sistema llamado AlphaProof Code para demostrar matemáticamente propiedades de seguridad del código que hay detrás del protocolo de cifrado de Signal.

Pues bien, Carbon generó millones de líneas en Lean, un lenguaje para escribir demostraciones matemáticas, y el trabajo se completó en semanas, cuando normalmente lleva años a equipos de expertos.

Por cierto, junto al modelo, Google estrena en vista previa /swarm en Antigravity, una función que convierte una sola instrucción en un equipo de agentes coordinados. Carbon puede asumir los papeles de diseño, coordinación o auditoría, mientras otros modelos más ligeros trabajan en paralelo.

Disponibilidad y medidas de seguridad

¿Y qué hay de la disponibilidad? Este nuevo modelo ya está disponible por API en Google AI Studio y Gemini for Business para desarrolladores y empresas de pago, y también llega a los suscriptores de Google AI Ultra en la app de Gemini, el Modo IA del buscador y Antigravity.

En cuanto a otra cuestión fundamental, la seguridad, Google asegura que Carbon bloqueó el 99 % de los intentos de ataque en sus simulaciones y que la tasa de éxito por intento bajó al 0,8 %, frente al 3,1 % de Argon. Además, superó el 92 % de las tareas de su prueba de honestidad, frente al 70 % de su predecesor.

Eso sí, la propia compañía reconoce que la resistencia a la inyección de instrucciones, un ataque que cuela órdenes maliciosas en el contenido que procesa el modelo, todavía tiene margen de mejora.

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