Google élargit l’accès à Gemini 4 Carbon au-delà des spécialistes de la cybersécurité

Google a annoncé le 10 novembre 2026 que Gemini 4 Carbon était accessible aux développeurs payants et aux entreprises, et que son déploiement était en cours auprès des abonnés à Google AI Ultra. Le tarif de lancement de ce modèle de pointe via l’API est de 2 $ par million de jetons en entrée et de 10 $ par million de jetons en sortie, y compris les jetons utilisés pour le raisonnement.

Les développeurs payants peuvent utiliser Carbon via l’API Gemini dans AI Studio et Android Studio, tandis que les entreprises peuvent y accéder par l’intermédiaire de Gemini for business. Pour les abonnés à Ultra, son déploiement est en cours dans Google Antigravity, l’application Gemini et le mode IA de la recherche Google.

Pour les scientifiques, Google élargit son programme de recherche afin que certains participants actuels et futurs puissent utiliser gratuitement Argon et Carbon pendant six mois, dans le niveau d’utilisation le plus élevé d’Antigravity. Les candidatures restent ouvertes et l’intégration se fait au fil de l’eau, sous réserve d’admissibilité, de disponibilité et de sélection.

Une annonce du 28 octobre 2026 avait présenté Carbon dans le cadre d’un déploiement volontairement limité de Fairwind, auprès d’un sous-groupe de spécialistes de la cybersécurité, en promettant un accès plus large par la suite. La configuration spécialisée en cybersécurité reste soumise aux candidatures Fairwind et à une admission au fil de l’eau.

Une consommation accrue de jetons derrière le tarif

Selon la fiche du modèle, Carbon repose sur les bases et l’architecture du préentraînement d’Argon, auxquelles s’ajoute un post-entraînement destiné au raisonnement approfondi, à la vérification poussée et aux flux de travail d’agents en plusieurs étapes. Le modèle accepte du texte, des images, de l’audio et de la vidéo, et produit du texte, avec une fenêtre pouvant atteindre 1 million de jetons, partagés entre l’entrée, le raisonnement et la sortie. La date limite des connaissances indiquée est mars 2026. La fiche signale également, parmi les limites du modèle, les hallucinations, des ralentissements ou des délais d’attente possibles, ainsi qu’une consommation accrue de jetons lorsque le niveau de réflexion est plus élevé.

Les développeurs peuvent choisir un niveau de réflexion faible, moyen ou élevé, le niveau moyen étant celui par défaut. La documentation destinée aux développeurs indique que Carbon utilise généralement davantage de jetons de réflexion qu’Argon à chaque tour, ce qui augmente la consommation de jetons et la latence. Elle présente Argon comme adapté au codage interactif, aux tâches courantes de développement de fonctionnalités et aux cycles de production rapides. Pour transférer une requête existante d’Argon, il suffit de modifier l’identifiant du modèle, sans changer le schéma de la requête, même s’il peut être nécessaire d’ajuster les limites de sortie et les délais d’attente du client.

Carbon n’est pas inclus dans l’offre gratuite de l’API Gemini, et sa page des tarifs précise que chaque jeton traité est facturé, y compris les jetons de réflexion ainsi que certaines instructions et déclarations internes d’ancrage. À l’issue de la période de lancement, le 30 novembre 2026, les tarifs par million de jetons en entrée et en sortie passeront respectivement à 4 $ et 20 $ le 1er décembre 2026. Le fait qu’Argon et Carbon affichent les mêmes tarifs de lancement par jeton ne garantit donc pas un coût identique par tâche : les jetons de raisonnement supplémentaires de Carbon sont facturés.

Comment /Swarm coordonne des équipes d’agents

La version préliminaire de /swarm de Google Antigravity est en cours de déploiement dans l’application Antigravity et son interface en ligne de commande. Un coordinateur crée des agents spécialisés dans des arborescences de travail Git isolées afin que leurs modifications n’entrent pas en conflit, tandis que des vérificateurs contradictoires exécutent des tests et remettent en question les modifications du code. Les agents communiquent au moyen d’un tableau de messages partagé, dans lequel les entrées ne peuvent être qu’ajoutées, et les agents inactifs peuvent attendre sans consommer de jetons.

Un tableau en temps réel, une liste des membres et une chronologie sous forme de graphe permettent aux utilisateurs d’examiner l’activité des outils, de diriger chaque agent et de revoir comment l’équipe est parvenue à son résultat. Les rôles peuvent utiliser différents modèles : Carbon peut ainsi prendre en charge la coordination, l’architecture ou l’audit, tandis que des modèles plus légers effectuent les tâches courantes de mise en œuvre. L’équipe Antigravity fait état de cinq semaines de tests internes portant sur des migrations de plusieurs paquets, des enquêtes intersystèmes et des refontes architecturales. Elle avertit également que les systèmes parallèles à plusieurs agents consomment leur quota bien plus rapidement qu’une conversation standard.

Résultats des tests de référence et mesures de protection en cybersécurité

Les résultats de la fiche du modèle, mis à jour en octobre 2026, attribuent à Carbon un score de 59 à l’Artificial Analysis Intelligence Index v5.0, contre 50 pour Argon, et de 96,2 % contre 84,2 % au test GraphWalks à long contexte, de 256K à 1M. Le score de 61,2 % de Carbon à FrontierSWE 2 dépasse les 55,0 % d’Argon, mais reste inférieur aux 65,5 % de GPT-6 Astra et aux 62,3 % de Claude Opus 5.5 indiqués dans la fiche. Les résultats de Carbon en cybersécurité présentés dans la fiche correspondent à un accès via Fairwind, et non à la configuration destinée au grand public.

Le rapport de sécurité de Google indique que Carbon n’a pas franchi le seuil de changement notable des capacités par rapport à Argon ; une nouvelle évaluation complète des capacités critiques n’était donc pas nécessaire. Le rapport reprend la conclusion selon laquelle, en l’absence de mesures de protection extérieures au modèle, il n’est pas possible d’exclure que Carbon atteigne le niveau 1 de Cyber Uplift, le seuil établi par Google pour les capacités cybernétiques susceptibles de permettre des dommages supplémentaires d’une ampleur grave lors d’attaques à fort impact. Google estime que le renforcement des mesures de protection ramène le risque résiduel à un niveau acceptable.

Lors des tests de Gray Swan détaillés dans le rapport, le taux de réussite des requêtes d’attaques automatisées en cybersécurité de Carbon était de 2,17 %, contre 9,86 % pour Argon. Le taux par objectif, qui indique si une tâche a été compromise au moins une fois au fil des tentatives, est resté de 40 % après 200 tentatives pour chacune des 25 tâches à haut niveau de gravité. Cet écart témoigne d’une plus grande difficulté opérationnelle, et non de l’élimination des compromissions : les attaques individuelles ont moins souvent abouti, mais les tentatives répétées ont tout de même réussi pour une part importante des objectifs.

Carbon a également enregistré un taux de réussite des attaques de 0 % sur le banc d’essai externe de Gray Swan consacré à l’injection indirecte de prompts, mais le rapport de sécurité indique que ces attaques restent possibles. L’absence totale d’attaques réussies lors d’un test ne prouve donc pas que les agents qui traitent des contenus non fiables sont immunisés.

Cette diffusion plus large fait de Carbon une option payante pour les tâches de raisonnement approfondi et de coordination entre agents, tandis que Fairwind maintient un contrôle d’accès distinct pour les capacités spécialisées en cybersécurité. La principale question est de savoir si les gains de qualité justifient une consommation supplémentaire de jetons et une latence accrue, et si les mesures de protection documentées restent efficaces alors qu’un public d’utilisateurs beaucoup plus vaste met ces flux de travail agentiques à l’épreuve.