Google amplía el acceso a Gemini 4 Carbon más allá de los equipos de ciberseguridad defensiva

Google anunció el 10 de noviembre de 2026 que Gemini 4 Carbon está disponible para desarrolladores de pago y empresas, y que su implementación para los suscriptores de Google AI Ultra está en curso. El precio introductorio del modelo de frontera a través de la API es de 2 $ por millón de tokens de entrada y 10 $ por millón de tokens de salida, incluidos los tokens utilizados para el razonamiento.

Los desarrolladores de pago pueden usar Carbon a través de Gemini API en AI Studio y Android Studio, mientras que las empresas pueden acceder a él mediante Gemini para empresas. Para los suscriptores de Ultra, su implementación está en curso en Google Antigravity, la aplicación Gemini y el Modo IA de la Búsqueda.

Para los científicos, Google está ampliando su programa de investigación para ofrecer a algunos de sus participantes actuales y futuros tanto Argon como Carbon, sin costo durante seis meses, en el nivel de uso más alto de Antigravity. Las solicitudes siguen abiertas y la incorporación se realiza de forma continua, sujeta a los requisitos de elegibilidad, la capacidad disponible y la selección.

Un anuncio del 28 de octubre de 2026 había presentado Carbon mediante un despliegue deliberadamente limitado de Fairwind para un grupo reducido de profesionales de la ciberseguridad defensiva, con la promesa de ampliar el acceso más adelante. La configuración especializada para ciberseguridad sigue restringida a quienes soliciten acceso a través de Fairwind y sean admitidos de forma continua.

El mayor uso de tokens detrás del precio

Carbon se basa en los fundamentos y la arquitectura de preentrenamiento de Argon, con entrenamiento adicional posterior para el razonamiento profundo, la verificación extendida y los flujos de trabajo de agentes con varios pasos, según la ficha del modelo. Acepta texto, imágenes, audio y video, y genera texto, con hasta 1 millón de tokens compartidos entre la entrada, el razonamiento y la salida. La fecha de corte de conocimientos indicada es marzo de 2026; la ficha también señala como limitaciones las alucinaciones, la posibilidad de lentitud o tiempos de espera agotados y un mayor consumo de tokens en los niveles de razonamiento más altos.

Los desarrolladores pueden seleccionar niveles de razonamiento bajo, medio o alto; el nivel medio es el predeterminado. La documentación para desarrolladores indica que Carbon suele usar más tokens de razonamiento por turno que Argon, lo que aumenta el uso de tokens y la latencia, y recomienda Argon para la programación interactiva, el trabajo habitual de desarrollo de funciones y los ciclos rápidos de producción. Para trasladar una solicitud existente de Argon, hay que cambiar el ID del modelo, no el esquema de la solicitud, aunque quizá sea necesario ajustar los límites de salida y los tiempos de espera del cliente.

Carbon no está incluido en el nivel gratuito de Gemini API, y su página de precios indica que se factura cada token procesado, incluidos los tokens de razonamiento y las instrucciones y declaraciones internas de fundamentación especificadas. Una vez concluido el periodo introductorio, el 30 de noviembre de 2026, el 1 de diciembre de 2026 los precios de entrada y salida pasarán a ser de 4 $ y 20 $ por millón de tokens, respectivamente. Por lo tanto, igualar las tarifas introductorias por token de Argon no garantiza que el costo por tarea sea el mismo: los tokens adicionales de razonamiento de Carbon son facturables.

Cómo /Swarm coordina equipos de agentes

La versión preliminar de /swarm de Google Antigravity se está implementando en la aplicación Antigravity y en la interfaz de línea de comandos. Un coordinador crea trabajadores especializados en árboles de trabajo de Git aislados para que sus modificaciones no entren en conflicto, mientras que verificadores adversariales ejecutan pruebas y cuestionan los cambios en el código. Los agentes se comunican mediante un tablón compartido de mensajes que solo permite agregar contenido, y los agentes inactivos pueden esperar sin consumir tokens.

Un tablero en tiempo real, una lista de integrantes y una cronología gráfica permiten a los usuarios inspeccionar la actividad de las herramientas, dirigir agentes individuales y reproducir cómo llegó el equipo a su resultado. Los distintos roles pueden usar modelos diferentes, lo que permite que Carbon se encargue de la coordinación, la arquitectura o las auditorías, mientras que modelos más ligeros realizan tareas de implementación rutinarias. El equipo de Antigravity informa que llevó a cabo cinco semanas de pruebas internas sobre migraciones de varios paquetes, investigaciones entre subsistemas y rediseños arquitectónicos, y advierte que los sistemas multiagente paralelos consumen la cuota mucho más rápido que el chat estándar.

Resultados de referencia y salvaguardas de ciberseguridad

Los resultados de la ficha del modelo, actualizados a octubre de 2026, indican que Carbon obtuvo 59 en Artificial Analysis Intelligence Index v5.0, frente a 50 de Argon, y un 96,2 % frente a un 84,2 % en la prueba GraphWalks de contexto largo, de 256K a 1M. El 61,2 % de Carbon en FrontierSWE 2 superó el 55,0 % de Argon, pero quedó por debajo del 65,5 % indicado para GPT-6 Astra y del 62,3 % de Claude Opus 5.5. Los resultados de ciberseguridad de la ficha corresponden al acceso a través de Fairwind, no a la configuración para el público general.

El informe de seguridad de Google señala que Carbon no superó el umbral de cambio sustancial de capacidades con respecto a Argon, por lo que no fue necesario realizar una nueva evaluación completa de capacidades críticas. Se mantiene la determinación de que, sin salvaguardas externas al modelo, no puede descartarse que Carbon alcance el nivel 1 de Cyber Uplift, el umbral de Google para las capacidades cibernéticas que podrían facilitar daños adicionales de gran escala en ataques de alto impacto. Google evalúa que las salvaguardas reforzadas reducen el riesgo residual a un nivel aceptable.

En las pruebas de Gray Swan detalladas en el informe, la tasa de éxito de las consultas de ciberataque automatizado de Carbon fue del 2,17 %, frente al 9,86 % de Argon. La tasa por objetivo, que registra si una tarea fue vulnerada al menos una vez en los distintos intentos, se mantuvo en el 40 % tras 200 intentos en cada una de 25 tareas de alta gravedad. El contraste muestra que hay más dificultades operativas, pero no que se hayan eliminado las vulneraciones: los ataques individuales fueron menos fiables, pero los intentos persistentes siguieron teniendo éxito en una minoría considerable de los objetivos.

Carbon también registró una tasa de éxito de los ataques del 0 % en la prueba de referencia externa de Gray Swan sobre inyección indirecta de instrucciones, pero el informe de seguridad señala que esos ataques siguen siendo posibles. Por tanto, no obtener ningún éxito en una prueba de referencia no demuestra que los agentes que procesan contenido no confiable sean inmunes.

El lanzamiento más amplio convierte a Carbon en una opción de pago para el razonamiento más profundo y el trabajo coordinado de agentes, mientras que Fairwind mantiene un filtro independiente para las capacidades cibernéticas especializadas. La disyuntiva central es si las mejoras de calidad justifican un mayor consumo de tokens y más latencia, y si las medidas de protección documentadas siguen siendo eficaces cuando una base de usuarios mucho más amplia pone a prueba esos flujos de trabajo con agentes.