Gemini 4 Carbon が利用可能になりました
Gemini 4 Carbon is now available (blog.google)
要約
Google は、最新の最先端モデルである Gemini 4 Carbon を開発者、企業、科学者、消費者に提供開始しました。Gemini 4 Carbon は、サイバーセキュリティ、複雑な知識作業、ソフトウェアエンジニアリング、科学的推論において、これまでのモデルを凌駕する性能を発揮します。特に、長期間にわたるエージェント型ワークフローや、高度な推論を必要とするタスクに最適化されています。
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Gemini 4 Carbon が利用可能になりました
2026年11月10日
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開発者、企業、科学者、消費者が最新の最先端モデルを試せるようになりました。
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本日、Gemini 4 Carbon を開発者、企業、科学者、消費者に提供開始します。Carbon は当社の最も強力なモデルであり、サイバーセキュリティ機能、および複雑な知識作業、ソフトウェアエンジニアリング、科学的推論にわたる長期間のエージェント型ワークフローにおいて最先端のパフォーマンスを発揮します。
2週間前、一部のサイバーセキュリティ担当者に Fairwind Program を通じて Carbon をリリースしました。最近リリースされた Gemini 4 Argon に続き、Carbon はさらに最先端を押し広げます。Argon は依然としてほとんどのソフトウェアエンジニアリングと知識作業に最適な選択肢ですが、Carbon は複雑な多段階コーディングやデバッグ、オープンエンドな科学研究や発見など、モデルの知性の限界を試すタスクのために構築されており、Argon よりも多くのトークンを使用して徹底的に探索し、深く推論し、拡張された検証ループを実行します。
実際のワークフローでのモデルパフォーマンスをテストするために設計された独立したベンチマーク全体で、Carbon は最先端の精度と実用的なプロダクションエコノミクスを組み合わせています。CursorBench 4.0、Perplexity の WANDR、および Zapier の AutomationBench で、次のベストな外部モデルと比較して 2 倍以上の低コスト/タスクで 1 位を獲得しています。
より大きく複雑なプロジェクトで Carbon の機能を活用するために、Google Antigravity で /swarm のプレビューを行っています。これは、単一のプロンプトをリアルタイムで追跡できるエージェントの連携チームに変えます。開発者は、アーキテクチャ設計、調整、監査など、最も深い推論を必要とする役割に Carbon を割り当て、並列分離ワークスペースと各変更をテストする敵対的検証ツールを備えた、より高速で軽量なモデルとペアリングできます。
Gemini 4 Carbon は、Google AI Studio および Gemini for business の API を通じて、すべての有料開発者および企業向けに、Gemini 4 Argon と同じ 導入価格（入力トークン 100 万件あたり 2 ドル、出力トークン 100 万件あたり 10 ドル）で利用可能です。また、Google Antigravity、Gemini アプリ、および Search の AI モード のすべての Google AI Ultra サブスクライバーにも展開されています。
高精度な知識作業、アーティファクト生成、データ分析
法律、金融、エンタープライズオペレーション全体で、Gemini 4 Carbon は最先端の視覚理解、推論、および網羅的な検索を組み合わせて、大量の密なドキュメントやデータセット全体で根拠のある洞察を合成します。厳格なスキーマとフォーマットに従い、洗練された正確なスプレッドシート、プレゼンテーション、レポートを生成します。
既存のベンチマークでは、エージェントがチャート、画像、ブループリント、回路図、テーブルを含む密なファイル上でネイティブに推論する方法を十分に捉えられていないため、私たちは Artificial Analysis と提携して新しい Multimodal Knowledge Agent (MKA) ベンチマークを立ち上げ、エージェント型ワークフローにおけるモデルのマルチモーダルパフォーマンスをテストします。Carbon は 2 位を獲得し、トップパフォーミングモデルと比較してタスクあたりの平均コストが 6 倍以上低くなっています。
事前評価では、Carbon は Hebbia の E2E Financial Agentic 評価におけるディープファイナンシャルリサーチでテストされた最高のモデルのパフォーマンスに匹敵し、Balyasny Asset Management の General Financial Intelligence ベンチマーク（法律専門知識、エージェント型ツールの使用と実行、コーディングとデータエンジニアリング、知覚とコンテキスト理解を網羅）で 23 の最先端モデル構成の中でトップにランクされました。
エージェント型コーディング、フルスタック開発、3D および UI デザインの改善
Carbon は、マルチパッケージ移行、クロスサブシステム根本原因調査、複雑なアーキテクチャ再設計などのマルチエージェントコラボレーションを必要とするエンジニアリングタスクで非常に優れたパフォーマンスを発揮します。Web アプリ開発では、ビルド・検証ループを実行し、エラーから回復し、コードとレンダリングされた UI の両方をチェックして、完全で動作するアプリケーションを生成します。より強力なビジュアルデザイン、空間的推論、環境ディテールの注意は、3D ゲーム開発やクリエイティブコーディングにも引き継がれます。
最先端のサイバーセキュリティ機能
Gemini 4 Carbon for cyber は、これまでにない強力なサイバーセキュリティ機能を提供し、セキュリティチームが重要なソフトウェアを保護するために必要なエンドツーエンドのインテリジェンスを提供します。Fairwind Program 経由でアクセスすると、Carbon は脆弱性の発見（SEC-bench Pro）、悪用（ExploitGym）、パッチ適用（CWE-bench v1）における主要なベンチマークでリードしています。ソフトウェアを検査し、システム全体で欠陥がどのように連鎖するかを追跡し、検証済みの根本原因パッチを生成します。
Google の内外の初期テスターは、Carbon for cyber を実践で活用してすでに強力な結果を得ています。
- Project Fortify では、スキャン、トリアージ、修復を網羅する Google の自律システムで、Carbon はスキャンで 100% のリコール、トリアージで 95% の精度を達成しました（当社の内部ベンチマーク）。オープンソースコードリポジトリテストでは、Argon のすでに強力なリコール率に対して 25% 以上の相対的な改善が見られ、これまで検出されなかった実際のロジックフローを表面化しました。世界最大のオープンソースソフトウェアユーザーの 1 つである Google 全体にこれらのメリットをもたらすことは、当社のシステムとより広範なエコシステムの両方を保護するのに役立ちます。
- Google の Cloud Vulnerability Research (CVR) チームは最近 Carbon を使用して、人気のあるオープンソースソフトウェアの 2 つのバグが実際には悪用可能な脆弱性であることを証明しました。これは最近の PHP2Shell 脆弱性 に匹敵する深刻度です。Carbon を使用してプルーフ・オブ・コンセプトを構築することにより、CVR はメンテナーがバグをクリティカルに再分類し、迅速にパッチを発行するのを支援しました。責任ある開示プロセスが完了した後、詳細が共有されます。
- Wiz の Scan for Good プログラムの一環として、チームは Carbon を使用して公開デジタルインフラストラクチャの脆弱性を評価しました。たとえば、2 つの主要な SaaS プロバイダーをスキャンしたところ、モデルは 2 時間以内に 0 日脆弱性を発見し、数週間の脆弱性調査を 1 日午後に圧縮しました。チームは影響を受けた組織と協力して記録的な速さで修正を行い、数万社への潜在的な影響を軽減するのに役立ちました。
より強力な科学的および数学的推論
Gemini 4 Carbon は、物理学、数学、生命科学における推論で大幅に改善されたパフォーマンスを示し、実験データを合成し、仮説をテストし、多段階のドメイン問題を推論します。医薬品毒性研究会社 Axiom Bio では、Carbon は現在、翻訳科学におけるパフォーマンスで主要なモデルとなっており、以前は見つけられなかった新しい毒性メカニズムを発見しています。Axiom は現在、より安全な医薬品の創出を可能にするために、プロダクションサイエンティフィック分析とエージェントを Carbon と Argon の両方に移行しています。
Google の研究者は、Google Antigravity で Carbon を使用して作業を加速しています。
- コード検証: 研究者は AlphaProof Code という新しいエージェント型形式検証フレームワークを構築し、主要なセキュリティ課題に取り組みました。それは Signal の暗号化プロトコルの基盤となる実際のコードを数学的に証明すること です。Carbon と他のモデルを併用して、研究者はセキュリティ目標を数学的定理に変換しました。AlphaProof Code エージェントはその後 Carbon を使用して Lean（数学的証明を書くためのコンピュータ言語）で数百万行のコードを生成し、数週間で主要なセキュリティプロパティを証明するのに役立ちました。これは、専門家チームが歴史的に数年かかるタスクです。この結果は、Carbon がスケーラブルな形式検証を可能にする可能性を示しており、これは安全なソフトウェアを構築するためのゴールドスタンダードアプローチとして長年考えられてきました。
- 酵素アッセイ開発: ラボノートと生データのみが提供されたにもかかわらず、Carbon は標準分析を超えて解釈が難しいデータ異常を表面化し、それを使用して、ディープウェルでの不完全な自動混合などの微妙なウェットラボ実験アーティファクトを診断し、再現性を大幅に向上させました。さらに、Carbon はクロマトグラフィーピークを分解する方法を改善し、研究機器での微量のサンプル持ち越しを検出して、新しいアッセイの開発を大幅に加速し、計算とベンチの間のフィードバックループを強化しました。
- タンパク質構造予測: AlphaFold 3 のような構造予測モデルは、進化的に近縁な配列の複数配列アラインメント（MSA）を使用して、アミノ酸鎖がどのように折りたたまれるかを推測するのに役立ちます。その結果、標準データベースで一致が非常に少ない、研究が進んでいない、ウイルス性、微生物性、真核生物のタンパク質にしばしば苦労します。マルチエージェントセットアップで作業し、研究者は Gemini 4 Carbon を使用して、ペタバイト規模の注釈なしシーケンスアーカイブ、環境およびウイルスシーケンスカタログ、および 3D 構造データベース全体でリモートホモログを自律的に発見しました。たとえば、CASP17 ブラインドテストセットからの 7 つの低ホモログタンパク質ファミリー全体で、Carbon はホモログの数を平均 40 倍に増加させ、構造予測モデルに利用可能な情報を大幅に増やしました。再トレーニングの必要はありません。より広範なベンチマークはまだ進行中ですが、この上流の検索ボトルネックに対処することは、プロテオームの特性評価が難しい領域のモデリングに向けた有望なパスを提供する可能性があります。
4 週間前、私たちは 10,000 人の科学者に Argon を Google Antigravity で 6 か月間無料で提供する申請を開始し、すでに数千人の科学者をオンボーディングしました。本日、現在および将来の参加者への Carbon へのアクセスを拡大しており、今後、プログラムは利用可能になった最新の最先端モデルへのアクセスを提供し続けます。申請は引き続き受け付けており、オンボーディングは毎週ローリングベースで継続されます（適格性、容量、選択によります）。
モデルの安全性とセキュリティの進歩
新しいモデルリリースごとに、モデルの機能に比例して、安全性とセキュリティの軽減策、エージェントの誤用防止、モデルアラインメント、および危害軽減策を強化し続けています。
Gemini 4 Carbon はより強力なサイバー機能をもたらすため、Argon の 強力な安全性とセキュリティスタック を基盤として、誤用やプロンプトインジェクションに対する堅牢性を強化します。
- 最先端の安全上の誤用リスクの軽減: 誤用防止策を強化し、より強力な防御的推論が攻撃的リスクに転化しないように支援します。シミュレートされたサイバー攻撃テスト環境で ExploitBench および CyBerscenarioBench をシードした結果、Carbon は、ブロックごとに攻撃計画を反復的に見直すことができる適応型レッドチームエージェントからの攻撃経路の 99% をブロックしました。Carbon のセーフガードは、Argon の 3.1% から、試行あたりの侵害率をわずか 0.8% に低下させました。また、Gray Swan のテストでは、自動サイバー攻撃クエリの成功率を Argon の 9.86% と比較して 2.17% に低下させました。さらに、Trajectory Labs による外部テストでは、132 時間および 13,000 件以上のリクエストで、新しい普遍的なジェイルブレイクはゼロでした。
- 安全で整合性の取れたモデルインタラクションの促進: Carbon を発表したとき、モデルのライフサイクル全体にわたるモニターフラグ率で測定されたアラインメントの大幅な改善と、データ偽造の削減を示しました。新しい結果は、375 タスクのエージェント型正直さベンチマークで 92% のタスクをクリアした（Argon の 70% と比較）ことを示しており、欠落している実験データを埋めることを 98% の時間で拒否し、方法論的な欠陥を 68% の時間でフラグ付けしました。
［画像: モデルのライフサイクル全体にわたる不整合の測定値を示すグラフ］
- 間接的なプロンプトインジェクション攻撃からユーザーを保護: 2 週間前、Carbon が Gray Swan IPI ベンチマークで 0% のプロンプトインジェクション攻撃成功率を達成したことを共有しました。これは、そのマイルストーンに到達した初めてのケースです。同時に、プロンプトインジェクションの堅牢性は引き続き改善が必要な分野であることを認識しています。当社の高度な自動レッドチーミングは、ここで限界を押し広げ続けており、モデルは一部の分布で洗練された攻撃に対してさらに改善できることを示しています。これは、モデルのセキュリティを次の最先端に進めるためのデータを提供します。
詳細については、完全な Gemini 4 Carbon 安全性レポート をお読みください。
Gemini 4 Carbon の始め方
本日より、Carbon は Argon と共に、当社の製品群全体で最先端モデルのファミリーに加わります。
- 開発者向け: AI Studio および Android Studio の Gemini API 有料ティアで構築できます。Google AI Ultra サブスクライバーの場合は、Google Antigravity および AI Studio で試すことができます。
- 企業向け: API またはモデルドロップダウン、Google Antigravity、または CodeMender を介して Gemini for business で試してください。
- 一般ユーザー向け: Google AI Ultra サブスクライバーの場合は、本日より Gemini アプリ および Search の AI モード で試してください。
- 科学者・研究者向け: Google Antigravity の最高使用量ティアで Argon と Carbon の両方に 6 か月間無料でアクセスできる機会を得るために 申請 してください（ローリングベースでオンボーディング、適格性、容量、選択によります）。
- サイバーセキュリティ担当者向け: Carbon for cyber へのアクセスをローリングベースで取得するために、Fairwind Program に参加するために申請してください。
モデルカード を参照して Gemini 4 Carbon についてさらに詳しく学び、それを使用して構築を開始するには、更新された Gemini 4 開発者ガイド および ドキュメント を参照して、ワークフローをモデルに移行するためのベストプラクティスを確認してください。
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