Google 将 Gemini 4 Carbon 的使用范围扩大至网络安全防御人员以外

Google于2026年11月10日宣布，Gemini 4 Carbon现已向付费开发者和企业开放，并正逐步向 Google AI Ultra 订阅用户推出。这款前沿模型的 API 入门价格为每百万输入令牌 2 美元、每百万输出令牌 10 美元，其中包括用于推理的令牌。

付费开发者可以通过 AI Studio 和 Android Studio 中的 Gemini API 使用 Carbon，企业则可通过 Gemini for business 使用。对于 Ultra 订阅用户，Carbon 正逐步登陆 Google Antigravity、Gemini 应用和 Search 中的 AI 模式。

面向科学家，Google 正在扩大其研究计划，向部分现有和未来参与者免费提供 Antigravity 最高使用等级下的Argon和 Carbon，为期六个月。申请仍在开放，符合资格并通过筛选的申请者将分批获得使用权限，名额视容量而定。

Google 在2026年10月28日的公告中，曾通过有意限制范围的 Fairwind 推出计划，向一部分网络安全防御人员开放 Carbon，并承诺之后扩大使用范围。专门的网络安全配置仍须通过 Fairwind 申请，并按批次获准使用。

高令牌用量背后的定价

据模型卡介绍，Carbon 基于 Argon 的预训练基础和架构构建，并通过额外的后训练来支持深度推理、扩展验证和多步骤智能体工作流。它可接收文本、图像、音频和视频，并生成文本；输入、推理和输出共用的上下文窗口最多为 100 万个令牌。其标注的知识截止时间为2026年3月；模型卡还指出，幻觉、可能出现的运行缓慢或超时，以及高思考等级下令牌消耗增加，都是该模型的局限。

开发者可以选择低、中或高思考等级，默认等级为中。开发者文档指出，Carbon 通常每轮会比 Argon 消耗更多思考令牌，导致令牌用量和延迟增加；文档则将 Argon 定位为适用于交互式编码、常规功能开发和快速生产迭代。将现有的 Argon 请求迁移到 Carbon 时，只需更改模型 ID，无须更改请求架构；不过，可能需要调整输出上限和客户端超时设置。

Carbon 不包含在 Gemini API 免费层级中，其定价页面说明，所有经过处理的令牌均会计费，包括思考令牌以及指定的内部依据检索指令和声明。入门优惠期于2026年11月30日结束后，自2026年12月1日起，输入和输出价格将分别调整为每百万令牌 4 美元和 20 美元。因此，Carbon 的入门级单令牌价格与 Argon 相同，并不意味着每项任务的成本也相同：Carbon 额外消耗的推理令牌仍需付费。

/Swarm 如何协调智能体团队

Google Antigravity 的/swarm 预览版正逐步在 Antigravity 应用和命令行界面中推出。协调器会在彼此隔离的 Git 工作树中创建专门的工作智能体，避免它们的编辑互相冲突；与此同时，对抗式验证器会运行测试并审查代码变更。智能体通过共享的只追加消息板交流，处于空闲状态的智能体可以等待，而不会消耗令牌。

用户可以通过实时消息板、成员列表和图形时间线查看工具活动、引导各个智能体，并回放团队得出结果的过程。不同角色可以使用不同模型，因此 Carbon 可负责协调、架构设计或审计，而较轻量的模型则执行常规实现工作。Antigravity 团队表示，他们曾进行为期五周的内部测试，任务包括多软件包迁移、跨子系统调查和架构重新设计；团队同时警告，并行多智能体系统消耗配额的速度远快于标准聊天。

基准测试结果与网络安全防护措施

模型卡中截至2026年10月的结果显示，Carbon 在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上得分为 59，Argon 为 50；在 256K 至 1M 的 GraphWalks 长上下文测试中，Carbon 得分为 96.2%，Argon 为 84.2%。Carbon 在 FrontierSWE 2 上的得分为 61.2%，高于 Argon 的 55.0%，但低于 GPT-6 Astra 的 65.5% 和 Claude Opus 5.5 的 62.3%。模型卡中的网络安全测试结果反映的是通过 Fairwind 使用的配置，而非面向公众的通用配置。

Google 的安全报告指出，与 Argon 相比，Carbon 未达到实质性能力变化的阈值，因此无须进行全新的关键能力评估。报告沿用了此前的判定：如果没有模型之外的防护措施，不能排除 Carbon 达到 Cyber Uplift Level 1 的可能；这是 Google 为可能在高影响攻击中造成额外大规模严重危害的网络能力设定的门槛。Google 评估认为，强化防护措施可将残余风险降至可接受水平。

报告详细介绍了 Gray Swan 的测试结果：Carbon 自动化网络攻击查询的成功率为 2.17%，Argon 则为 9.86%。按目标计算的成功率——即一项任务在多次重试中至少有一次被攻破——在针对 25 项高严重性任务分别尝试 200 次后，仍为 40%。这一差异表明，实际操作难度有所增加，但攻破并未被彻底消除：单次攻击变得不那么可靠，但持续重试仍能在相当一部分目标上奏效。

Carbon 在 Gray Swan 的外部间接提示注入基准测试中也录得 0% 的攻击成功率，但安全报告指出，此类攻击仍有可能奏效。因此，在基准测试中未被攻破，并不能证明处理不可信内容的智能体具有免疫力。

更广泛的发布使 Carbon 成为一项付费选项，可用于更深入的推理和协同智能体工作；与此同时，Fairwind 仍为专业网络能力设置了单独的准入门槛。核心取舍在于，其质量提升是否足以证明额外的 token 消耗和延迟是值得的，以及随着范围大得多的用户群体测试这些智能体工作流，已记录的防护措施是否仍然有效。