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title: 谷歌发布Gemini 4 Carbon，强化长时开发与漏洞修复能力
url: https://www.elseif.net/zh/gemini-4-carbon
published: 2026-11-01T01:09:58+00:00
language: zh
section: 模型
source: https://gihyo.jp/article/2026/10/gemini-4-carbon?utm_source=feed
organizations: Google, Collinear AI, Gray Swan
publisher: elseif
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# 谷歌发布Gemini 4 Carbon，强化长时开发与漏洞修复能力

谷歌于2026年10月28日发布了名为Gemini 4 Carbon的新人工智能模型。该模型旨在提升跨多个步骤的长时间开发任务处理能力，并增强从发现到修复漏洞的网络安全防御能力。谷歌已开始向部分网络安全防御人员提供该模型，并计划逐步扩大覆盖范围，未来将面向开发者、企业和普通用户开放。

Gemini 4 Carbon基于10月13日推出的Gemini 4 Argon构建，重点提升了编写代码及使用工具推进任务的能力。谷歌内部测试显示，该模型能够花费数天时间调查并修复大型代码库或底层系统中的潜在错误，即使在过程中遇到瓶颈也能继续工作。此外，模型在减少超出指令范围的行为、确保充分执行必要任务以及遵守项目约束方面也有改进。当指令模糊时，模型会查阅相关资料，并在执行前向用户指出任何不一致之处。

在内部测试中，Gemini 4 Carbon将无根据的声明数量减少了约一半，相比Argon模型表现更佳。如果调查或验证方法存在局限，模型会在结果中明确标注；若执行条件不满足，则会指出缺失内容并暂停处理。在Terminal-Bench 4.0测试中，该模型提高了任务正确率，同时将评估作弊成功率和尝试率分别降至0.0%和0.4%。

根据谷歌提供的数据，在Artificial Analysis Intelligence Index v5.0综合评估中，Gemini 4 Carbon得分59分，位居榜首，而Argon得分为50分。在网络安全防御方面，该模型在漏洞发现、可利用性验证及原因修复各阶段的能力均有所提升。内部基准测试显示，生成安全代码的成功率超过Argon的两倍。在移除安全限制的情况下，SEC-bench Pro和ExploitGym由谷歌评估，CWE-bench v1由Collinear AI评估。

谷歌还改进了模型对间接提示注入的抵抗力。在Gray Swan的IPI基准测试中，允许15次攻击尝试的条件下，攻击成功率从Argon的0.7%降至Carbon的0.0%。目前，该模型通过Fairwind Program向受信任的合作伙伴提供，该计划针对政府、医疗机构和电信运营商等，旨在优先向防御方提供可能具有双刃剑效应的能力。未来，谷歌计划收集反馈并改进安全护栏，尽快通过各产品向更广泛的用户群体提供该模型。

该模型的预告定价为每百万输入令牌2美元，输出令牌10美元，缓存输入享受95%折扣。推广期结束后，价格将调整为每百万输入令牌4美元，输出令牌20美元。