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2026-11-11 08:26
大規模な AI モデルのリリースペースがあまりにも速くなり、人々は圧倒されてしまいます。
たった今、Google DeepMind は、最新のフラッグシップ モデル Gemini 4 Carbon が開発者、企業、科学研究者、一般消費者に正式に提供されたことを正式に発表しました。
Carbon は現在、Gemini ファミリの中で最も包括的な公開モデルです。特に、複雑なプログラミング、ネットワーク セキュリティ、科学的推論、および長時間の実行を必要とするマルチエージェント タスクに優れています。
Googleはすでに2週間前にFairwindプログラムを通じて一部のサイバーセキュリティ防御者にCarbonを提供しており、現在はその利用をさらに拡大している。
以前にリリースされた Gemini 4 Argon と比較すると、Carbon は主に複雑なソフトウェア エンジニアリング、クロスドメイン研究、その他の困難なタスクを目的としており、詳細な推論、繰り返しの検証、エラー修正のためにより多くのトークンを消費することができますが、Argon はほとんどの日常的なプログラミングと知識作業を継続的に行います。
Carbon は、CursorBench 4.0、Perplexity WANDR、Zapier AutomationBench の 3 つのベンチマークすべてで 1 位にランクされ、単一タスクのコストは外部の競合モデルの次善のパフォーマンスよりも半分以下です。
価格に関しては、Carbon の API 優遇価格は Argon と同じで、入力トークン 100 万あたり 2 米ドル、出力トークン 100 万あたり 10 米ドルですが、12 月 1 日からそれぞれ 4 米ドルと 20 米ドルに調整されます。
AI チームを一文で召喚し、一晩で完全なゲームを作成する
Gemini 4 Carbon の重要なアップグレードは、複数の AI エージェントを調整して大規模なエンジニアリング プロジェクトを共同で完了する機能です。
この目的を達成するために、Google は AI プログラミング プラットフォーム Google Antigravity で /swarm 関数のプレビュー バージョンを開始しました。開発者はコマンドを入力して複数の AI エージェントを編成してタスクを実行し、リアルタイムで進行状況を確認できます。
このうち、Carbon はアーキテクチャ設計、タスク調整、コードレビューを担当し、他の高速かつ低コストのモデルは特定の開発を担当し、修正結果をチェックする専用の検証エージェントもあります。
Googleがデモしたオープンワールド3Dゲームも、こうしたAIチームによって完成した。
プレイヤーは自転車に乗ったペリカンとなり、Google のマウンテンビュー キャンパスを自由に探索します。開発プロセスは、Blender を使用した 3D モデリング、Three.js と WebGL を使用したゲーム開発、プロシージャル サウンドの制作、Lyria を使用した BGM の生成に及びました。
別のデモはさらに誇張されたものだった。
GoogleはCarbonに対し、206のエンジニアリング図面を含む7つの公開都市計画PDFファイルを提供し、AIにGoogle Platform 37オフィスビルの再建を依頼した。
10 ラウンドのマルチエージェント タスクを一晩実行した後、Carbon は最終的に、約 906,000 個の三角形を含むインタラクティブな Three.js 3D モデルを生成しました。
Carbon はまた、エッフェル塔の建設時代の歴史的な写真とエンジニアリング図面に基づいて、インタラクティブな 3D 歴史展示物を作成しました。
61鍵の機械構造を持つクラヴィコードも、CAD図面やX線画像に基づいて復元された。
ウェブ デザインに関しては、Carbon は、わずか 2 ラウンドのプロンプト ワードを通じて、Google Merchandise Store の 5 セットのビジュアル デザイン プランを提案し、Nano Banana 2.1 を使用して製品画像を生成しました。
サードパーティの開発者も実際の経験を共有しました。
OpenCode ソフトウェア エンジニアのキット ラングトン氏は、チームはデスクトップ アプリケーションを既存の UI フレームワークに適応させることができなかったため、退社前に要件のリストを Carbon に提出したと述べました。翌日戻ってきたとき、Carbon は Rust UI ライブラリをゼロから開発し、OpenCode デスクトップ アプリケーションを書き直していました。
HubX は Carbon に対し、約 14,000 のテストでコード ベース内の 16 個の実際のバグを処理するよう依頼し、最終的には 94% の問題解決率が得られ、新たな回帰問題は発生しなかったと報告しました。
ゼロデイ脆弱性が2時間で発見、ネットワークセキュリティ機能がさらに向上
サイバーセキュリティは Gemini 4 Carbon のもう 1 つのコア コンピテンシーであり、Carbon は SEC-bench Pro、ExploitGym、CWE-bench などの脆弱性の発見、悪用、修復ベンチマークで優れた結果を達成しています。
Google の社内自律セキュリティ システムである Project Fortify では、Carbon の脆弱性スキャン再現率は 100% に達し、脆弱性分類の精度は 95% に達します。オープンソース コード ウェアハウスのテストでは、Argon と比較して再現率が 25% 以上の相対的な向上を達成しました。
さらに驚くべきことは、実際のテストにおいて、Gemini 4 Carbon のおかげで、Wiz は 2 つの大手 SaaS サービス プロバイダーのゼロデイ脆弱性を 2 時間以内に発見でき、当初の調査作業が数週間からわずか数時間に短縮されたことです。
Google Cloud チームは、Carbon を使用して 2 つのオープンソース ソフトウェアの脆弱性の悪用可能性を検証しました。一方、SentinelOne は、Carbon を使用して、他の参照モデルが特定できなかった 4 つの追加の有効な脆弱性を発見しました。
ネットワーク セキュリティ機能が向上するにつれて、Google はモデルのセキュリティ保護も強化しました。
ネットワーク攻撃のシミュレーション テストでは、Carbon は適応型レッド チーム エージェントによって開始された攻撃パスの 99% をブロックすることに成功し、保護を突破することに成功した単一攻撃の割合は Argon の 3.1% から 0.8% に低下しました。
暗号検証は数週間で完了、AIタンパク質研究の新たなブレークスルー
科学研究に関しては、Google は、暗号形式検証、生物学的実験分析、タンパク質構造予測を含む 3 件の社内科学研究事例を発表しました。
最も注目すべきは、Signal 暗号化プロトコルのコード検証です。
Google の研究者は、AlphaProof コードと呼ばれるインテリジェント エージェント形式検証フレームワークを開発しました。このフレームワークは、Carbon などのモデルを使用してセキュリティ目標を数学的定理に変換し、数百万行のリーン証明コードを生成します。
最終的に、チームは、Signal 暗号化プロトコルに関連するコードの主要なセキュリティ特性の数学的証明を数週間で完了しましたが、過去の同様の作業には通常、専門チームが数年かかりました。
生物学実験の分野では、Carbon は実験記録や生データから、ディープウェルプレートの不十分な自動混合、装置内の微量サンプルの残留汚染などの異常を特定でき、研究者が実験の再現性を向上させるのに役立ちます。
タンパク質の構造予測に関して、Google は Carbon を使用してマルチエージェント システムを形成し、大規模な配列および構造データベースから遠くに相同なタンパク質を自動的に検索し、AlphaFold 3 などの構造予測モデルにさらに多くの参考情報を提供します。
CASP17 ブラインドテスト データセット内の 7 つの相同性の低いタンパク質ファミリーについて、Carbon は相同配列の数が平均 40 倍増加していることを発見しました。関連する結果は、研究者が構造予測モデルを再トレーニングすることなく、一部の研究が難しいタンパク質の予測能力を向上させるのに役立つと期待されています。
コードの作成から財務分析まで、AI がより完全なタスクを引き受け始める
テクノロジーの研究開発に加えて、Carbon は金融、法律、企業運営などの専門分野にも拡大しています。
Google は Artificial Analysis と協力して、マルチモーダル ナレッジ エージェント (MKA) ベンチマーク テストを開始しました。このテストでは、PDF、スプレッドシート、チャート、エンジニアリング図面を処理する AI エージェントの能力を特に評価します。
Carbon はこのテストで 2 位にランクされましたが、タスクあたりの平均コストはトップ ランクのモデルより 6 倍以上低かったです。
金融シナリオでは、Carbon は Hebbia のエンドツーエンドの金融エージェント評価で最もパフォーマンスの高いモデルと同点であり、23 の最先端のモデル構成を対象とする Balyasny Asset Management の包括的な金融インテリジェンス テストで 1 位にランクされました。
Hebbia 氏は、Carbon はより明確に構造化された Excel 財務モデルと、高品質の PowerPoint プレゼンテーションを作成できると述べています。
エンタープライズ検索会社 Glean は、Carbon がオフィス データから指定された会議議事録、電子メール、またはビジネス データを検索し、分析結果と推奨アクションを直接生成できることを発見しました。
無課金ユーザーはいつ使用できますか?
Gemini 4 Carbon の正式オープンに伴い、Google はさまざまなユーザー向けの使用方法も発表しました。
開発者は、Google AI Studio および Android Studio の Gemini API 有料層を通じて Carbon を呼び出すことができ、企業ユーザーは Gemini を通じてビジネスおよび関連開発ツールに Carbon を使用できます。
一般消費者向けには、Gemini アプリと Google 検索 AI モードをカバーする Gemini 4 Carbon が Google AI Ultra 加入者に提供されるようになりました。
研究者は、Google が以前に開始した無料研究プログラムに応募することができ、資格のある参加者は、炭素モデルとアルゴン モデルの両方を使用して、Google Antigravity への 6 か月間高使用量のアクセス権を受け取ります。サイバーセキュリティ研究者は、Fairwind プログラムを通じてサイバー専用の Carbon を申請する必要があります。
過去の家電市場を振り返ると、携帯電話メーカーは通常、主力製品のリリースサイクルが比較的固定されています。毎年数件の重要な発表があれば、テクノロジー愛好家の間で何か月も議論を続けるのに十分です。
今日の AI 業界は別の話です。異なる特徴を持つ新しいモデルがほぼ毎日登場します。プログラミングリストを更新する人もいれば、数学的な問題を克服する人もいますし、何十時間も連続して作業できる人もいます。
体験するモデルが多すぎる時代になったとは想像しにくいです。
このような集中的な技術アップデートはユーザーにとって確かに良いことですが、Gemini 4 Carbon のリリース発表を読んだ後、私はまだ少しやり残したことを感じています。結局のところ、Google は非常に多くの目を引く機能を実証しましたが、一般の消費者がそれを体験するには Google AI Ultra に登録する必要があり、これではやや面白くありません。
シャン・ゾン
ハロー、ワールド ハロー、ワード
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