谷歌 11 月 10 日把 Gemini 4 Carbon 交给了所有付费开发者和企业。两周前这款模型刚发布时，只通过 Fairwind 计划给一小批网络安全防御方试用；这次 Google AI Studio、Gemini API 和面向企业的 Gemini for business 同时上架，Google AI Ultra 订阅用户也能在 Gemini 应用、搜索的 AI Mode 和编程工具 Antigravity 里直接用。
公告由 Google DeepMind 首席 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu 署名，定位没变：网络安全和长周期智能体任务。
“Carbon is our strongest model with frontier performance in cybersecurity capabilities.” （Carbon 是我们最强的模型，网络安全能力处在前沿水平。）
价格先低后高
定价跟 Argon 的介绍价一致：每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元。这个价格只维持到 11 月 30 日，之后恢复为输入 4 美元、输出 20 美元，等于翻一倍。介绍期只对公开版 Carbon 生效，Fairwind 里面向防御方的”Carbon for cyber”另走申请。
谷歌在同一篇公告里提醒，Carbon 为了深度推理和自我验证，会比 Argon 多消耗 token，所以它建议大多数软件工程和知识类工作仍然先用 Argon，复杂任务再换 Carbon。
粗算一下：假设某个智能体任务在 Argon 上跑一次要读 20 万 token、写 3 万 token，按介绍价是 0.4 + 0.3 = 0.7 美元。如果同样的任务换到 Carbon 上输出多出一半，12 月之后单次成本会到 0.8 + 0.9 = 1.7 美元左右。多出来的那一半是我们的假设，谷歌没有公布两者的 token 消耗比例，实际差距要看具体任务。
成绩集中在智能体基准
这次公开版附带的成绩单，重心从上次的漏洞类基准挪到了智能体和知识工作上。谷歌称 Carbon 在 CursorBench 4.0、Perplexity 的 WANDR、Zapier 的 AutomationBench 三个榜上都排第一，单任务成本比排第二的外部模型低一半以上。
在 Artificial Analysis 的多模态知识智能体基准 MKA 上，Carbon 排第二，平均单任务成本比第一名低六倍以上；在对冲基金 Balyasny 的通用金融智能基准里，它在 23 个前沿模型配置中排第一。
安全相关的数字也有更新。模拟攻击环境里，Carbon 拦下了 99% 的攻击轨迹，单次尝试被突破的概率为 0.8%，Argon 是 3.1%；Gray Swan 自动化网络攻击查询的成功率是 2.17%，Argon 是 9.86%。375 项诚实性任务的通过率从 Argon 的 70% 提到 92%。
谷歌内部的 Project Fortify 基准显示，扫描召回率 100%、分诊精确率 95%。这类内部数据目前没有第三方复现，谷歌也没有公布测试集规模。
一并放出的几样东西
除了模型本身，谷歌同时做了三件事：
- 四周前向 1 万名科学家免费开放的 Argon 访问，扩展到 Carbon，申请者可在 Antigravity 最高用量层级免费用 6 个月，按周滚动审核；
- Antigravity 预览
/swarm功能，把一条提示拆给多个智能体协作完成； - 和 Wiz 合作扫描两家大型 SaaS 供应商时，模型在两小时内找出了零日漏洞，涉及哪两家没有披露。
从 Argon 到 Carbon，谷歌两次都用了”先给安全团队、两周后全面开放”的节奏。不同的是这次消费端只给 Ultra 订阅用户，Pro 用户暂时用不上；Pro 层级什么时候跟进，公告里没有时间表。
参考来源：Google 官方博客、Google DeepMind 模型卡、CocoLoop；核验对象为介绍期与恢复后的 API 单价、各项基准排名与安全测试比例，成本估算为编辑粗算。