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RadarAI· The Decoder:AI News(RSS)·· 3 小时前同新闻AI 评分88

Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,登顶 Artificial Analysis Intelligence Index

AI 导读

Google DeepMind 在 Argon 发布两周后推出 Gemini 4 Carbon,以 59 分登顶 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0,前代 Argon 为 50 分。

同一新闻,精选展示《Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 前沿模型》

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The Decoder:AI News· Matthias Bastian·2026-10-29 03:17· 25 分钟前同事件AI 评分82

Google Deepmind releases Gemini 4 Carbon just two weeks after Argon with gains across the board

AI 导读

Google DeepMind 在 Argon 发布两周后推出 Gemini 4 Carbon,以 59 分登顶 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0,前代 Argon 为 50 分。

同一件事,精选收录的是《Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 前沿模型》

Google Deepmind 在 Argon 发布仅两周后就推出了 Gemini 4 Carbon,新模型登顶 Artificial Analysis Intelligence Index。

Carbon 在近期更新的 5.0 版 Artificial Analysis Intelligence Index 上获得 59 分,而前代 Argon 以 50 分落后。除了在智能体任务和编程方面的整体提升外,Google 还强调了其覆盖完整网络防御生命周期的能力,从检测和验证漏洞到修补漏洞。

Carbon 在 AA 总指数上领先,但在 Claude Code 的智能体编程方面仍略逊于 Opus 5.5。| 图片:AA

为多日编程会话而打造

Google Deepmind 表示,Carbon 是为“更困难、长周期的工程问题”而设计的,这类问题需要持续的智能体工作流。Google 称,内部团队曾让该模型连续运行数天,期间它自行走出死胡同,并处理了复杂多步骤任务,例如大型代码库和底层软件中的根因分析和细微 bug 修复。

Google 还报告称,基于用户反馈,该模型在科学推理、多模态理解和全栈 Web 开发方面有所改进。Web 开发中更高质量的输出和产物使 Carbon 在 WebDev Arena 上提升了 89 Elo 分,以 1,769 分位列第四。

在 Google 自选的基准测试中,Gemini 4 Carbon 在 16 项测试中的 15 项拿下第一,尤其在长上下文和安全任务上明显拉开差距。| 图片:Google Deepmind

在 Gray Swan 的间接提示注入基准测试中,Carbon 将攻击成功率从 Argon 的 0.7% 降至 0.0%,据 Google 称拦截了所有测试过的操纵尝试。这并不意味着提示注入问题已经解决,但该测试似乎已经饱和。

独立评估印证了 Google 的数据

根据 Artificial Analysis,Carbon 在其最高推理档位(“high”)下领跑 Intelligence Index v5,主要得益于在复杂推理、知识检索和科学任务上的最高分,在该指数九项单项评估中的四项排名第一。

在 Antigravity 上的智能体编程中,Carbon 仍落后于搭配 Opus 5.5 的 Claude Code 三分,尽管相比 Argon 已从 53 分跃升至 59 分。在 AA-Briefcase 的智能体知识工作中,Carbon(high)较 Argon(high,1,483 Elo)提升 126 分,达到 1,609 Elo,这得益于演示质量(+293 Elo 至 1,598)和分析质量(+120 Elo 至 1,671)。它仍落后于 Kimi K3.1 Pro(1,678 Elo)、Muse Wonder(max,1,659 Elo)和 Grok 4.7(xhigh,1,638 Elo)。

与 Argon 相比,答案准确率从 48% 升至 58%,而幻觉率从 4% 升至 11%。这一数字更高,但仍是排名中第二低的。Claude Opus 5.5(max)和 GPT-6 Astra(max)均为 50%。

评估平台 Vals AI 将 Carbon 以 70.36% 的准确率排在第二位,落后于 Claude Sonnet 5.5(70.85%),领先于 Claude Opus 5.5(70.18%),Argon 以 69.24% 位列第四,且成本均更低。

在 Vals Index v2.2 中,Gemini 4 Carbon 以 70.36% 的准确率位于 Claude Sonnet 5.5(70.85%)和 Claude Opus 5.5(70.18%)之间。每次测试 10.51 美元、运行时间略低于 48 分钟,其运行成本和速度均优于两个 Anthropic 模型。| 图片:Vals AI

在 Vals.ai 上,Carbon 同时在 Finance Index 和 Legal Research 基准测试中领先。在法律研究方面,Vals AI 记录到 Carbon 引用的来源比 Argon 多约 45%,工具调用更频繁,回复也更长。

但 Finance and Tax Agent 基准测试中的任务耗时是 Argon 的两倍多,而在 Legal Research 中,Carbon 平均每个任务耗时超过 50 分钟。该模型生成的推理 token 数量是 Argon 的 2.3 倍,输出 token 数量多 64%,不过这仍不到 Sonnet 5.5 和 Opus 5.5 输出 token 数量的一半。

在 Arena.ai 上,Gemini 4 Carbon (High) 以 1,528 分领跑 Text Arena,略微超过 Argon(1,520 分)。在 Agent Arena 中,该模型在超过 21,900 个真实会话中排名第二,领先于 GPT-6 Astra 和 Fable-5.1,净提升 16.2%,并取得最高的可操控性得分(+18.6%)。其中位任务成本为 1.80 美元,比排名第一的 Claude Opus 5.5 (Max) 低 72%。

Arena.ai 将 Gemini 4 Carbon (High) 在 Agent Arena 中排在第二位,净提升 +16.2%,落后于 Claude Opus 5.5 (Max,+21.1%),领先于 GPT-6 Astra (Max,+13.4%)。 | 图片:Arena

在 Code Arena 的 WebDev 类别中,Carbon 达到 1,768 分(领先第十一名的 Argon 89 分),总排名第四,仅落后 Claude Sonnet 5.5 (xHigh,1,770) 两分。这使其在全部三个领域中都位于 Pareto 曲线上。

Carbon 在无护栏情况下领跑安全基准测试

在多项安全测试中,Google 在没有安全护栏的情况下运行了该模型。在 SEC-bench Pro 上(衡量在真实软件中自主发现漏洞的能力),Carbon 得分 88.2%,领先所有受测模型。在 ExploitGym 上(测试系统能否将发现的漏洞转化为可用的漏洞利用),该模型达到 54.8%。Carbon 还在 CWE-Bench 上编写修复方面保持大幅领先的第一名。

在 SEC-bench Pro(88.2%)、CWE-bench(71.0%)和 ExploitGym(运行十小时达到 54.8%)上,Gemini 4 Carbon 均领先于 GPT-6 Astra 和前代 Argon。 | 图片:Google Deepmind

Google 还引用了无法独立验证的内部结果。据称,在内部基准测试中,Carbon 生成安全代码的频率是 Argon 的两倍多;在 Google Chrome 团队进行的测试中,它编写安全补丁的表现比某未具名竞争对手的前沿模型好十倍以上。

安全专家率先获得访问权限

Google 正在逐步推出该模型,并参与了美国政府的发布前测试流程,理由是 Carbon 具备先进的安全能力。部分网络安全专家从本周起率先获得访问权限。此后,通过 Google Deepmind 的 Fairwind Program,访问权限将扩展到更多受信任的合作伙伴。

该公司计划在收集更多反馈并调整安全护栏后,通过其产品界面向开发者、企业和消费者开放该模型。

Gemini 4 Carbon 以与 Argon 相同的入门价格发布:每百万输入 token 2 美元,每百万输出 token 10 美元,缓存输入 token 可享受常规输入价格 95% 的折扣。

在每项任务成本几乎与 Argon 相同的情况下($7.76 对 $7.68),Gemini 4 Carbon 提升了九分达到 59 分,接近帕累托曲线的顶部,同时也超过了价格更高的 Claude Opus 5.5($10.04)。 | 图片:Artificial Analysis

在 Artificial Analysis 智能指数中,Carbon 每项任务成本为 $7.76,比 Claude Opus 5.5(max,$10.04)低约 23%,比 GPT-6 Astra(max,$6.25)高约 1.2 倍。它平均每项任务输出 123,000 个 token,比 Anthropic 模型(173,000 个 token)少 29%,价格几乎正好落在 Argon 的水平($7.68)。

Artificial Analysis 的计算基于常规标价:每百万输入 token $4、每百万输出 token $20(缓存输入 token 另加 $0.20),忽略了当前持续到 2026 年底的 50% introductory 折扣。

来源:The Decoder:AI News · the-decoder.com

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