Google weitet den Zugang zu Gemini 4 Carbon über Cybersecurity-Verteidiger hinaus aus

Google gab am 10. November 2026 bekannt, dass Gemini 4 Carbon zahlenden Entwicklern und Unternehmen zur Verfügung steht und schrittweise für Abonnenten von Google AI Ultra eingeführt wird. Der Einführungspreis des Frontier-Modells über die API beträgt 2 $ pro 1 Million Eingabetokens und 10 $ pro 1 Million Ausgabetokens, einschließlich der für Schlussfolgerungen verwendeten Tokens.

Zahlende Entwickler können Carbon über die Gemini API in AI Studio und Android Studio nutzen, während Unternehmen über Gemini for business darauf zugreifen können. Für Ultra-Abonnenten wird das Modell nach und nach in Google Antigravity, der Gemini-App und dem KI-Modus der Suche eingeführt.

Für Wissenschaftler weitet Google sein Forschungsprogramm aus und bietet ausgewählten aktuellen und künftigen Teilnehmern sowohl Argon als auch Carbon sechs Monate lang kostenlos in Antigravitys höchster Nutzungsstufe an. Bewerbungen sind weiterhin möglich; die fortlaufende Aufnahme hängt von den Teilnahmevoraussetzungen, den verfügbaren Kapazitäten und der Auswahl ab.

Eine am 28. Oktober 2026 veröffentlichte Ankündigung hatte Carbon zunächst im Rahmen einer bewusst begrenzten Fairwind-Einführung für eine ausgewählte Gruppe von Cybersecurity-Verteidigern vorgestellt und einen späteren breiteren Zugang in Aussicht gestellt. Der Zugang zur spezialisierten Cyber-Konfiguration bleibt weiterhin auf Bewerbungen für Fairwind und die fortlaufende Aufnahme beschränkt.

Höherer Tokenverbrauch als Ursache des Preises

Carbon baut auf Argons Grundlage und Architektur für das Vortraining auf und wurde zusätzlich für tiefgehendes Schlussfolgern, umfassende Verifizierung und mehrstufige agentische Arbeitsabläufe nachtrainiert, wie aus der Modellkarte hervorgeht. Das Modell verarbeitet Text, Bilder, Audio und Video und gibt Text aus; Eingabe, Schlussfolgerungen und Ausgabe können zusammen bis zu 1 Million Tokens umfassen. Der angegebene Wissensstand reicht bis März 2026. Als Einschränkungen nennt die Modellkarte außerdem Halluzinationen, mögliche Verzögerungen oder Zeitüberschreitungen sowie einen höheren Tokenverbrauch bei höheren Denkstufen.

Entwickler können zwischen niedriger, mittlerer und hoher Denkintensität wählen; standardmäßig ist eine mittlere Stufe eingestellt. Laut der Entwicklerdokumentation verbraucht Carbon pro Durchgang in der Regel mehr Tokens für Schlussfolgerungen als Argon, was den Tokenverbrauch und die Latenz erhöht. Argon wird für interaktives Programmieren, routinemäßige Feature-Arbeit und schnelle Produktionszyklen empfohlen. Für eine bestehende Argon-Anfrage muss lediglich die Modell-ID statt des Anfrageschemas geändert werden; möglicherweise müssen jedoch Ausgabelimits und Zeitüberschreitungen des Clients angepasst werden.

Carbon ist nicht in der kostenlosen Gemini-API-Stufe enthalten. Laut der Preisseite wird jedes verarbeitete Token berechnet, einschließlich der Tokens für Schlussfolgerungen sowie ausdrücklich genannter interner Grounding-Anweisungen und -Deklarationen. Nach Ablauf des Einführungszeitraums am 30. November 2026 betragen die Preise ab dem 1. Dezember 2026 4 $ pro 1 Million Eingabetokens beziehungsweise 20 $ pro 1 Million Ausgabetokens. Dass die Einführungspreise pro Token denen von Argon entsprechen, bedeutet daher nicht, dass auch die Kosten pro Aufgabe gleich hoch sind: Die zusätzlichen Tokens für Schlussfolgerungen bei Carbon werden berechnet.

So koordiniert /Swarm Agententeams

Die Vorschau von /swarm in Google Antigravity wird schrittweise in der Antigravity-App und der Befehlszeilenschnittstelle eingeführt. Eine koordinierende Instanz erstellt spezialisierte Worker in isolierten Git-Arbeitsbäumen, damit sich deren Änderungen nicht überschneiden. Gleichzeitig führen adversariale Prüfer Tests aus und hinterfragen Codeänderungen. Die Agenten kommunizieren über ein gemeinsames, nur erweiterbares Nachrichtenboard; inaktive Agenten können warten, ohne Tokens zu verbrauchen.

Über ein Live-Board, eine Mitgliederliste und eine grafische Zeitleiste können Nutzer die Aktivitäten der Tools nachvollziehen, einzelne Agenten steuern und nachverfolgen, wie ein Team zu seinem Ergebnis gelangt ist. Je nach Rolle können unterschiedliche Modelle eingesetzt werden: Carbon kann die Koordination, Architekturarbeit oder Prüfung übernehmen, während leichtere Modelle routinemäßige Implementierungsaufgaben erledigen. Das Antigravity-Team berichtet von fünf Wochen interner Tests zu Migrationen mit mehreren Paketen, Untersuchungen über mehrere Subsysteme hinweg und architektonischen Neugestaltungen. Zugleich warnt es, dass parallele Multi-Agenten-Systeme das Kontingent wesentlich schneller verbrauchen als ein gewöhnlicher Chat.

Benchmark-Ergebnisse und Cyber-Schutzmaßnahmen

Die in der Modellkarte aufgeführten Ergebnisse mit Stand Oktober 2026 weisen für Carbon einen Wert von 59 im Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 aus, verglichen mit 50 für Argon. Im Langkontexttest GraphWalks mit 256K bis 1M Tokens erreichte Carbon 96,2 % gegenüber 84,2 %. Carbon erzielte bei FrontierSWE 2 einen Wert von 61,2 % und lag damit über Argons 55,0 %, aber unter den aufgeführten 65,5 % für GPT-6 Astra und 62,3 % für Claude Opus 5.5. Die Cybersecurity-Ergebnisse der Modellkarte beziehen sich auf den Zugang über Fairwind und nicht auf die für die Allgemeinheit verfügbare Konfiguration.

Laut Googles Sicherheitsbericht überschritt Carbon im Vergleich zu Argon nicht die Schwelle für eine wesentliche Änderung der Fähigkeiten. Daher war keine vollständige neue Bewertung kritischer Fähigkeiten erforderlich. Es gilt weiterhin die Einschätzung, dass sich nicht ausschließen lässt, dass Carbon ohne Schutzmaßnahmen außerhalb des Modells Cyber Uplift Level 1 erreichen könnte. Dies ist Googles Schwellenwert für Cyberfähigkeiten, die bei Angriffen mit schwerwiegenden Auswirkungen zusätzlichen Schaden großen Ausmaßes ermöglichen könnten. Google bewertet das Restrisiko durch verstärkte Schutzmaßnahmen als akzeptabel.

Bei den im Bericht ausführlich beschriebenen Tests von Gray Swan lag die Erfolgsquote automatisierter Cyberangriffsabfragen für Carbon bei 2,17 %, gegenüber 9,86 % für Argon. Die Rate pro Ziel – sie erfasst, ob eine Aufgabe bei wiederholten Versuchen mindestens einmal geknackt wurde – blieb nach 200 Versuchen für jede der 25 Aufgaben mit hohem Schweregrad bei 40 %. Der Unterschied zeigt, dass Angriffe operativ schwieriger wurden, nicht aber, dass Sicherheitsverletzungen vollständig ausblieben: Einzelne Angriffe waren weniger zuverlässig, doch wiederholte Versuche waren bei einem beträchtlichen Teil der Ziele weiterhin erfolgreich.

Carbon verzeichnete beim externen Benchmark von Gray Swan für indirekte Prompt-Injection-Angriffe ebenfalls eine Angriffserfolgsquote von 0 %, doch laut Sicherheitsbericht sind solche Angriffe weiterhin möglich. Dass bei einem Benchmark kein Angriff erfolgreich war, belegt daher nicht, dass Agenten immun sind, die nicht vertrauenswürdige Inhalte verarbeiten.

Durch die breitere Veröffentlichung wird Carbon zu einer kostenpflichtigen Option für anspruchsvolleres Schlussfolgern und die koordinierte Arbeit von Agenten, während Fairwind für spezialisierte Cyberfähigkeiten eine separate Zugangsschranke beibehält. Im Mittelpunkt steht die Frage, ob die Qualitätssteigerungen den zusätzlichen Tokenverbrauch und die höhere Latenz rechtfertigen und ob die dokumentierten Schutzmaßnahmen wirksam bleiben, wenn eine deutlich größere Nutzerbasis diese Agenten-Workflows erprobt.