Google открыл доступ к новой ведущей модели Gemini 4 Carbon, которая, по сообщению AIN.Capital, предназначена для сложных задач в программировании, кибербезопасности, анализе данных и научных исследованиях. Компания отмечает, что модель может выполнять многошаговые задачи, проверять собственные результаты и взаимодействовать с другими AI-агентами.
В отличие от модели Gemini 4 Argon, ориентированной на повседневное программирование и работу с информацией, Carbon тратит больше вычислительных ресурсов на поиск решений и проверку результатов. Модель может работать над крупными программными проектами, находить ошибки в коде, исправлять их и проверять, не внесли ли изменения новых проблем. В разработке веб-приложений она может создавать приложения, запускать их, анализировать вывод и самостоятельно исправлять обнаруженные ошибки, а также работает с 3D-графикой и разработкой игр.
Google также представил функцию /swarm в среде разработки Antigravity, которая позволяет запускать несколько AI-агентов над одной задачей. Агенты работают параллельно, а пользователь может следить за их прогрессом в реальном времени. Согласно результатам тестирования, опубликованным компанией, Carbon занял первое место на CursorBench 4.0, Perplexity WANDR и Zapier AutomationBench, при этом стоимость за задачу более чем вдвое ниже, чем у ближайшего конкурента.
Модель доступна программистам через платный API в Google AI Studio и Android Studio, а компаниям через Gemini for business. Вводная цена API действует до 30 ноября 2026 года и составляет 2 доллара за миллион входных и 10 долларов за миллион выходных токенов, после чего повышается до 4 и 20 долларов.
Что это значит для компаний
Для компаний, разрабатывающих программное обеспечение, наиболее интересна комбинация автономного исправления ошибок и параллельной работы нескольких агентов, что может сократить время, необходимое для тестирования и проверки кода. Вводная цена API действует до 30 ноября 2026 года, поэтому у фирм, планирующих больший объем использования, есть ограниченный период для оценки затрат. Google подчеркивает, что Carbon предназначен для самых сложных задач, тогда как Argon остается моделью для повседневных рабочих процессов, а значит, выбор модели будет зависеть от типа работы. Результаты тестов, которые приводит компания, не были независимо проверены, поэтому к ним следует относиться с осторожностью.
Это краткое изложение подготовлено с помощью ИИ на основе указанного источника и проверено автоматическими правилами. Точные детали смотрите в оригинальной статье.