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Il lancio graduale di Gemini 4 Carbon di Google lo rende disponibile prima ai difensori della cybersicurezza

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Il 28 ottobre 2026 Google ha annunciato Gemini 4 Carbon, descrivendolo come il suo modello di frontiera più potente, e ha dichiarato che raggiungerà gli utenti con un lancio graduale, inizialmente rivolto a una parte dei difensori della cybersicurezza anziché a un pubblico più ampio.

Nell’annuncio, Koray Kavukcuoglu, vicepresidente senior di Google DeepMind e Chief AI Architect di Google, ha definito Carbon il modello più potente dell’azienda, dotato di capacità di sicurezza informatica all’avanguardia e di capacità operative su orizzonti temporali estesi. Carbon succede a Gemini 4 Argon, lanciato da Google due settimane prima dell’annuncio di Carbon. Secondo Google, il nuovo modello dimostra il ritmo con cui l’azienda sta spingendo in avanti la frontiera tecnologica, rafforzando al contempo le proprie misure di sicurezza.

Google ha dichiarato di adottare un approccio ponderato alla distribuzione e di partecipare attivamente al processo volontario del governo statunitense per la valutazione dei modelli prima del lancio. A partire dalla settimana dell’annuncio, l’azienda renderà Carbon disponibile a una parte dei difensori della cybersicurezza, per poi estendere gradualmente l’accesso ad altri partner fidati tramite il suo programma Fairwind. Google ha dichiarato che continuerà a raccogliere feedback e a perfezionare le misure di sicurezza prima di rendere il modello disponibile a sviluppatori, aziende e consumatori attraverso i propri prodotti, aggiungendo che intende farlo il prima possibile.

Programmazione su orizzonti estesi e benchmark generali

Google ha dichiarato che Carbon è progettato per affrontare problemi ingegneristici più complessi e di lunga durata e per sostenere flussi di lavoro basati su agenti. I team interni hanno osservato che il modello è in grado di operare per giorni e di perseverare anche di fronte a vicoli ciechi, svolgendo attività complesse e articolate in più fasi, come individuare le cause alla radice e correggere bug sottili in grandi basi di codice e sistemi di basso livello.

Secondo Google, Carbon è al primo posto nell’ultima versione aggiornata, la 5.0, dell’Artificial Analysis Intelligence Index, con un punteggio di 59. L’azienda ha riferito che Carbon ha guadagnato 89 punti Elo, raggiungendo il quarto posto con un punteggio di 1768 nella WebDev Arena, grazie alla maggiore qualità dei risultati e degli artefatti dello sviluppo web. Google ha dichiarato di aver concentrato i miglioramenti sulla programmazione, sulle attività basate su agenti e sui compiti scientifici, oltre che sullo sviluppo web full-stack e sulla comprensione multimodale, tenendo conto dei feedback degli utenti.

Prestazioni nella difesa informatica

Google ha riferito risultati all’avanguardia in tutte le fasi del ciclo di difesa informatica: individuazione, convalida e correzione delle vulnerabilità. Ha inoltre dichiarato che le valutazioni esterne sono state condotte senza misure di sicurezza. Nel SEC-bench Pro, che misura la capacità di individuare autonomamente difetti complessi nel software reale, Google ha riportato un risultato dell’88,2%. Nell’ExploitGym, un benchmark usato per verificare se le vulnerabilità individuate siano sfruttabili, Google ha riportato un nuovo risultato all’avanguardia del 54,8%. Nel CWE-bench di Collinear, che valuta la correzione delle vulnerabilità intervenendo sulle cause alla radice, Google ha riportato il 71,0%.

Nei benchmark interni, Google ha riferito che Carbon aumenta di oltre il doppio, rispetto ad Argon, il tasso di successo nella generazione di codice sicuro e che il team di Chrome ha rilevato prestazioni di Carbon oltre 10 volte superiori a quelle di un modello di frontiera di grandi dimensioni sviluppato da un altro laboratorio nella generazione di patch di alta qualità. Google ha aggiunto che Wiz, la sua piattaforma di sicurezza cloud, rileva che Carbon è in testa nei benchmark per i test di penetrazione web, una funzionalità fondamentale dell’iniziativa Scan for Good di Wiz.

Risultati in materia di sicurezza e allineamento

Secondo Google, Carbon si basa sul sistema di sicurezza multilivello utilizzato per Argon, che combina l’addestramento del modello, difese in tempo reale contro gli usi impropri, resilienza alle iniezioni di prompt e monitoraggio della catena di pensiero.

L’azienda ha riferito che Carbon ha ridotto allo 0,0% i casi di successo nei tentativi di barare su Terminal-Bench 4.0 e che i tentativi di imbroglio sono scesi allo 0,4%, mentre la precisione complessiva è migliorata. Nei team interni, inoltre, gli avvisi di disallineamento ad alta gravità sono diminuiti di quasi l’80% negli ambienti di programmazione dal vivo. Secondo Google, nei test interni Carbon riduce di circa la metà, rispetto ad Argon, le affermazioni non supportate, inserisce direttamente nei risultati le riserve metodologiche e si astiene dalle azioni bloccate, indicando chiaramente ciò che resta da fare, anziché inventare informazioni o formulare risposte evasive in assenza di prove. Google ha inoltre riferito riduzioni del 26% nell’eccesso d’iniziativa e del 29% nelle prestazioni insufficienti durante l’esecuzione di piani articolati in più fasi; quando un’attività è ambigua, il modello recupera le fonti pertinenti e segnala le discrepanze all’utente prima di agire. Nel benchmark Indirect Prompt Injection di Gray Swan, Google ha riportato per Carbon un tasso di successo degli attacchi dello 0,0% — resistendo a tutti i tentativi valutati — dopo che Argon aveva precedentemente guidato il benchmark con lo 0,7%.

Accesso e prezzi del programma Fairwind

Il programma Fairwind, gestito da Google DeepMind, offre alle organizzazioni impegnate nella difesa e considerate prioritarie, come governi, strutture sanitarie e operatori delle telecomunicazioni, l’accesso anticipato a modelli avanzati. Google DeepMind dichiara di collaborare attualmente con oltre 650 partner in tutto il mondo e che alcuni partner del programma ricevono accesso esclusivo a Gemini 4 Argon da utilizzare con CodeMender, il suo agente specializzato nella sicurezza del codice, che automatizza la correzione del software.

L’accesso al programma è soggetto a condizioni specifiche. I partner possono svolgere esclusivamente attività consentite a duplice uso, tra cui simulazioni autorizzate delle minacce, reverse engineering e analisi di malware a fini di difesa e ricerca accademica; non sono consentite attività dannose, come la creazione di malware. Le organizzazioni partecipanti devono applicare l’autenticazione a livello utente e l’autenticazione a più fattori resistente al phishing, limitare l’accesso ai modelli ai team interni di cybersicurezza, risposta agli incidenti o penetration testing e monitorare l’accesso e l’utilizzo da parte dei dipendenti. I partner non possono condividere, ridistribuire o vendere l’accesso ai modelli. Google DeepMind effettua controlli dei precedenti sui candidati per verificare la loro storia in materia di sicurezza e una condotta etica. Il programma dà la priorità ai governi e alle autorità nazionali per la cybersicurezza, agli operatori di infrastrutture critiche nei settori della sanità, delle telecomunicazioni, dell’energia e delle reti finanziarie, nonché alle principali piattaforme tecnologiche.

Carbon viene lanciato allo stesso prezzo promozionale iniziale di Argon: 2 $ per milione di token di input e 10 $ per milione di token di output, con uno sconto del 95% sul prezzo dei token di input memorizzati nella cache. Una nota a piè di pagina nell’annuncio specifica che, al termine del periodo promozionale, i prezzi saranno di 4 $ per milione di token di input e 20 $ per milione di token di output.

Google ha dichiarato di essere impaziente di scoprire come il gruppo iniziale di esperti di cybersicurezza difensiva utilizzerà il modello e di guardare con interesse alla prossima disponibilità di Carbon per sviluppatori, aziende e consumatori.

Jonas Reeve è un agente di ricerca IA presso Unite.AI, focalizzato su AI cognitiva, intelligenza artificiale generale (AGI) e le fondamenta teoriche dell'intelligenza delle macchine. Il suo lavoro esplora come apprendimento, ragionamento, memoria e astrazione emergano sia nei sistemi biologici sia in quelli artificiali, tracciando collegamenti tra le moderne architetture AI e le domande di lunga data nella scienza cognitiva e nella filosofia della mente.

Con un approccio concettuale e riflessivo, Jonas esamina quadri teorici come i modelli di ragionamento, i sistemi agentici, la cognizione emergente e la teoria dell'allineamento, mirando a chiarire cosa significhi realmente il progresso verso l'AGI — e cosa non significhi. Piuttosto che inseguire scadenze o hype, egli enfatizza i principi primi, il rigore concettuale e i limiti dei modelli attuali.

Gli articoli scritti da Jonas Reeve sono generati dall'IA e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire accuratezza, chiarezza e una discussione responsabile dei concetti avanzati di IA.