Google, siber güvenlik görevlerine yönelik çok modlu modeli Gemini 4 Carbon'u tanıttı. DeepLearning.AI'nin haberine göre model, Artificial Analysis şirketinin Intelligence Index listesinde Anthropic'in Claude Opus 5.5 modelini geride bırakarak birinci sıraya yerleşti. Model şu an geniş kamuya açık değil; Google, seçilmiş bir siber güvenlik şirketleri grubuna sunuyor ve geniş erişim tarihi açıklanmadı.
Kaynağa göre Carbon, bir milyon token'a kadar metin, görsel, konuşma ve video girdilerini kabul ediyor; çıktı ise saniyede 94,6 token hızında metin olarak veriliyor. Model ayarlanabilir akıl yürütme özelliğine sahip ve Intelligence Index 5.0 sürümünde 59 puanla birinci, Vals Index listesinde yüzde 70,36 ile ikinci, Arena.ai metin sıralamasında 1.528 Elo puanıyla birinci sırada. API üzerinden fiyat, giriş, önbelleklenmiş ve çıkış tokenları için milyon başına sırasıyla iki, 0,10 ve on dolar; tanıtım döneminin ardından dört, 0,20 ve 20 dolar olacak. Parametreler, mimari ve eğitim verileri açıklanmadı.
Google, Carbon'un Gemini 4 Argon modelinin gelişimini sürdürdüğünü ve kodlama, bilim, çok adımlı ajan görevleri ile çok modlu anlamada iyileştirmeler yapıldığını belirtiyor. Model, Intelligence Index'teki dokuz bireysel testin dördünde birinci; bunlar arasında iş görevleri için AutomationBench-AA ve genel bilgi için AA-Omniscience yer alıyor. Coding Agent Index'te Claude Opus 5.5'in ardından ikinci sırada, ancak görevleri daha hızlı ve daha düşük maliyetle tamamlıyor. Üç zorlu siber güvenlik testi olan CWE-bench, ExploitGym ve SEC-bench Pro'da yüzde 71,0, 54,8 ve 88,2 sonuçlar elde etti; bu sonuçlar şirketin kendi verileri.
Kaynağa göre tanıtım indirimi sona erdiğinde token başına fiyat Claude Opus 5.5 ile aynı olacak, ancak Carbon görevleri yüzde 29 daha az çıkış tokenı ve yüzde 23 daha düşük görev başına maliyetle tamamlıyor.
Şirketler için ne anlama geliyor
Gelişmiş modelleri devreye almayı düşünen şirketler için haber, rekabetin giderek token başına fiyattan görev başına verimliliğe kaydığını gösteriyor. Daha az çıkış tokenı tüketen bir model, kapsamlı ajan süreçlerinde operasyonel maliyetleri önemli ölçüde düşürebilir; ancak tanıtım fiyatı yalnızca sınırlı bir süre geçerli. Sınırlı erişim ve mimari verilerinin eksikliği bağımsız risk değerlendirmesini zorlaştırıyor; hassas verilere sahip firmaların geniş uygulamadan önce pilot projeler ve karşılaştırmalı testler planlaması makul olur. Siber güvenlik sonuçları şirketin kendi verileridir ve ek doğrulama gerektirir.
Bu özet, belirtilen kaynağa dayanarak yapay zeka yardımıyla yazıldı ve otomatik kurallarla kontrol edildi. Kesin ayrıntılar için orijinal makaleye bakın.