Google lancia Gemini 4 Carbon per la cybersicurezza e i flussi di lavoro agentici
1 novembre 2026 · 2 min di lettura
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Google ha lanciato Gemini 4 Carbon, un modello di intelligenza artificiale di frontiera progettato per la cybersicurezza e per i compiti a lungo termine.
Il modello è stato sviluppato partendo da Gemini 4 Argon, che ha raggiunto il primo posto nell'Artificial Analysis Intelligence Index versione 5.0 con un punteggio di 59. Gemini 4 Carbon è ottimizzato per i flussi di lavoro agentici che richiedono continuità operativa. I test interni di Google hanno dimostrato che il modello può lavorare per diversi giorni per risolvere problemi di ingegneria complessi, come l'individuazione della causa radice e la correzione di errori in sistemi a basso livello e basi di codice di grandi dimensioni.
In ambito di cybersicurezza, il modello copre l'intero ciclo di difesa, dalla rilevazione delle vulnerabilità alla loro risoluzione. Nei test esterni senza guardrail, ha ottenuto l'88,2% su SEC-bench Pro nella ricerca di vulnerabilità reali, il 54,8% su ExploitGym per la conferma del rischio tramite exploit e il 71,0% su CWE-bench di Collinear per la creazione di patch correttive. I dati interni indicano che Carbon ha un tasso di successo nella creazione di codice sicuro più che doppio rispetto ad Argon. Il team di Chrome ha riferito che Carbon produce patch di qualità superiore di oltre 10 volte rispetto a un altro modello di frontiera di grandi dimensioni, mentre Wiz ha riscontrato prestazioni leader nei test di penetrazione web.
Il modello presenta miglioramenti nello sviluppo web full-stack, nei compiti scientifici, nella comprensione multimodale e nella programmazione, con un punteggio di 1.768 Elo nella WebDev Arena, posizionandosi al quarto posto con un incremento di 89 Elo.
Per quanto riguarda la sicurezza, Carbon utilizza lo stesso stack di sicurezza di Argon, includendo il monitoraggio della catena di pensiero e la resistenza all'iniezione di prompt. Su Terminal-Bench 4.0, il tasso di frode riuscito è sceso allo 0,0%. Le segnalazioni di disallineamento grave in ambienti di programmazione reali sono diminuite di quasi l'80%. Rispetto ad Argon, Carbon riduce le allucinazioni di circa la metà, diminuisce l'esecuzione di compiti fuori ambito del 26% e l'incompletezza del lavoro del 29%. Inoltre, il tasso di attacchi riusciti sull'Indirect Prompt Injection Benchmark di Gray Swan è passato dallo 0,7% di Argon allo 0,0%.
L'accesso al modello avverrà gradualmente, partendo da un gruppo di difensori informatici e partner selezionati nel Fairwind Program, prima di essere esteso a sviluppatori e imprese. Google ha inoltre aderito al processo di test volontario del governo degli Stati Uniti. Il prezzo promozionale è fissato a 2 dollari per 1 milione di token di input e 10 dollari per 1 milione di token di output, con i token di input memorizzati scontati del 95%. Dopo il periodo promozionale, i prezzi saliranno a 4 dollari e 20 dollari per 1 milione di token rispettivamente.