
Googleは11月11日、『Gemini 4 Carbon』の提供を開始したと発表しました。開発者、企業、科学者、一般ユーザーに向けた提供で、サイバーセキュリティ、複雑なナレッジワーク、ソフトウェアエンジニアリング、科学的推論にわたる長期的なエージェント型ワークフロー向けの最も強力なモデルとのことです。
『Carbon』は『Gemini 4 Argon』に続くモデルです。『Argon』は大半のソフトウェアエンジニアリングやナレッジワークに引き続き最適な選択肢で、『Carbon』は複数ステップにわたる複雑なコーディングやデバッグ、自由度の高い科学研究や発見など、モデルの限界を試すような高度なタスク向けに構築されているとのことです。
『Argon』よりも多くのトークンを使い、徹底的な探索と深い推論、長期的な検証ループを実行できるよう設計されているとのことです。
利用できるプランと価格
11月11日から、すべての有料プランを利用している開発者と企業向けに、『Google AI Studio』のAPIと『Gemini for business』を通じた提供が開始されています。すべてのGoogle AI Ultraユーザー向けには、『Google Antigravity』、『Geminiアプリ』、Google検索のAIモードで順次展開されています。
価格は『Gemini 4 Argon』と同じ導入特別価格で、100万入力トークンあたり2ドル、100万出力トークンあたり10ドルです。
11月30日に導入期間が終了した後は、100万入力トークンあたり4ドル、100万出力トークンあたり20ドルの料金が適用されます。この料金設定は一般公開向けの『Carbon』モデルにのみ適用されます。
『Google Antigravity』で /swarm のプレビュー提供を開始
『Google Antigravity』では、11月11日から /swarm(スウォーム機能)のプレビュー提供が開始されています。1つのプロンプトから、リアルタイムで進捗を追跡できる連携エージェントチームを立ち上げられる機能です。
開発者は、アーキテクチャ設計、全体調整、監査といった深い推論が求められる役割に『Carbon』を割り当てられます。並行して稼働する独立したワークスペースや、あらゆる変更をテストする敵対的検証ツールには、より高速で軽量なモデルを組み合わせることもできます。
/swarm を使い、『Carbon』がエッフェル塔建設をテーマにしたThree.jsの3D展示コンテンツや、GBikeに乗ったペリカンとしてマウンテンビューキャンパスを探索するオープンワールド3Dゲームなどを構築する動画も公開されています。
- 『Google Antigravity』の /swarm:https://antigravity.google:443/blog/gemini-4-carbon-in-google-antigravity/
ナレッジワークとコーディングでの用途
法務、財務、企業の業務運営全般で、視覚的理解力、推論能力、網羅的な情報検索を組み合わせ、高密度な文書やデータの膨大なセットから根拠に基づくインサイトを導き出すとのことです。厳密な構造定義やフォーマットに従ったスプレッドシート、プレゼンテーション、レポートの生成にも対応するとしています。
実際の業務ワークフローにおけるモデルの性能を測定する第三者機関のベンチマークでは、CursorBench 4.0、PerplexityのWANDR、ZapierのAutomationBenchで第1位を獲得したとのことです。次点の外部モデルと比べ、タスクあたりのコストを半分以下に抑えたとしています。
Artificial Analysisと提携して立ち上げた、エージェント型ワークフローにおけるマルチモーダル性能を測るベンチマーク、Multimodal Knowledge Agentでは、トップの性能を持つモデルと比べてタスクあたりの平均コストを6分の1以下に抑えながら第2位だったとのことです。
エンジニアリングでは、複数パッケージの移行、サブシステムをまたぐ根本原因の調査、複雑なアーキテクチャの再設計など、マルチエージェントの連携が求められるタスクで優れたパフォーマンスを発揮するとのことです。
ウェブアプリ開発では、ビルドと検証のループを実行し、エラーから自己回復しながら、コードとレンダリングされたUIの両方を確認して、完全に動作するアプリケーションに仕上げるとしています。
OpenCodeのソフトウェアエンジニア、Kit Langtonさんは「退勤前に Carbon に要件リストを渡しておきました。すると一晩のうちに、Carbon は新しい Rust UI ライブラリをゼロから構築し、動作するデモを備えた OpenCode デスクトップ アプリを書き直していたのです。」とコメントしています。
サイバーセキュリティ向けの『Gemini 4 Carbon for cyber』
『Gemini 4 Carbon for cyber』は、「Fairwind Program」を通じて利用できます。同プログラムでは、一部のサイバーセキュリティ担当者向けに『Carbon』が先行公開されていました。
ソフトウェアを検査し、システム間で欠陥がどのように連鎖し得るかを追跡して、検証済みの根本原因パッチを生成するとのことです。脆弱性の発見(SEC-bench Pro)、悪用実証(ExploitGym)、パッチ適用(CWE-bench v1)にわたる主要ベンチマークでトップに立っているとしています。
スキャン、トリアージ、修復までを網羅する同社の自律型システム「Project Fortify」では、社内ベンチマークでスキャンの再現率100%、トリアージの適合率95%を達成したとのことです。オープンソースコードリポジトリのテストでは、『Argon』と比べてスキャンの再現率が相対的に25%以上向上したとしています。
Wizの「Scan for Good」プログラムの一環として、公共のデジタルインフラの脆弱性評価に『Carbon』が使われました。大手SaaSプロバイダー2社のスキャンで、2時間足らずでゼロデイ脆弱性を発見し、数週間かかる脆弱性調査を半日に短縮したとのことです。
科学・数学の研究での活用
物理学、数学、生命科学にわたる推論で大幅に向上した能力を示し、実験データの統合、仮説の検証、複数ステップにわたる専門領域の課題解決を推論するとのことです。
薬物毒性研究企業のAxiom Bioでは、『Carbon』がトランスレーショナルサイエンス(橋渡し研究:基礎研究の成果を実用化につなげる科学)で最高性能のモデルとなり、これまで見つかっていなかった新たな毒性メカニズムの発見に貢献しているとのことです。同社は実運用における科学分析とエージェントを、『Carbon』と『Argon』の両方へ移行しています。
同社の研究者は、形式検証のための新しいエージェント型フレームワーク「AlphaProof Code」を構築し、Signalの暗号プロトコルの基盤となる実際のコードを数学的に証明する課題に取り組みました。
『Carbon』を他のモデルと併用してセキュリティ目標を数学的定理に変換し、AlphaProof Codeのエージェントが『Carbon』で数学的証明を記述する言語Leanのコードを数百万行生成して、主要なセキュリティ特性を数週間で証明できたとのことです。
従来は専門家チームでも何年もかかっていた作業です。
タンパク質構造予測では、マルチエージェント環境で『Carbon』を使い、ペタ塩基規模のアノテーションなし配列アーカイブ、環境およびウイルス配列カタログ、3D構造データベース全体から遠縁のホモログを自律的に発見したとのことです。
CASP17のブラインドテストセットに含まれるホモログの少ない7つのタンパク質ファミリーでは、取得されるホモログの数が平均40倍になりました。
より広範なベンチマーク評価は現在も進行中です。
Cartwheelのチーフサイエンティスト兼共同創業者、Andrew Carrさんは「最小限の指示で 6 日間ともに作業を行った結果、すでに十分調整されていた既存のソフトボディ シミュレーションの速度と忠実度の両方をさらに向上させてくれました。」とコメントしています。
10,000人の科学者に『Google Antigravity』上の『Argon』へのアクセスを6か月間無料で提供するプログラムには、すでに数千人が参加しています。11月11日から、現在および今後の参加者向けに『Carbon』へのアクセスも拡大されています。
応募は引き続き受け付けており、利用資格、受け入れ枠、選考に基づいて毎週順次オンボーディングが行われています。
安全性とセキュリティの試験結果
『Argon』の安全性・セキュリティスタックを基盤に、悪用やプロンプトインジェクションに対する堅牢性を強化すべく構築を進めているとのことです。
ExploitBenchとCyScenarioBenchを組み込んだ模擬サイバー攻撃テスト環境で、ブロックされるたびに攻撃計画を見直す適応型レッドチーミングエージェントを使った同社の試験では、『Carbon』は攻撃経路の99%をブロックしました。試行あたりの突破率は0.8%で、『Argon』の3.1%から下がっています。
Gray Swanのテストでは、自動化されたサイバー攻撃クエリの成功率は『Argon』の9.86%に対し、2.17%でした。Trajectory Labsによる132時間、13,000件以上のリクエストにわたる外部テストでは、新しい汎用ジェイルブレイクはゼロ件でした。
同社が示した新しい結果では、375タスクからなるエージェント誠実性ベンチマーク(Agentic Honesty Benchmark)で、『Carbon』は92%のタスクに合格しました(『Argon』は70%)。欠落した実験データの穴埋めは98%の確率で拒否し、方法論上の欠陥は68%の確率で指摘しました。

Gray SwanのIPIベンチマークでは、プロンプトインジェクション攻撃の成功率0%を達成したとのことです。史上初めて達成されたマイルストーンとしています。
一方で、プロンプトインジェクションに対する堅牢性は引き続き改善が必要な領域だとしています。同社の高度な自動レッドチーミングでは、一部の分布における巧妙な攻撃に対して、モデルを改善できる余地が示されているとのことです。
- 安全性とセキュリティに関するレポート:https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_4_carbon_safety_report.pdf
利用の始め方
開発者は、『Google AI Studio』と『Android Studio』のGemini API有料ティアで構築を始められます。Google AI Ultraのサブスクリプションユーザーは、『Google Antigravity』と『Google AI Studio』でも試せます。
企業は、APIまたはモデルのプルダウンメニューから、『Gemini for business』、『Google Antigravity』、『CodeMender』で試せます。
一般ユーザーのうちGoogle AI Ultraのユーザーは、『Geminiアプリ』とGoogle検索のAIモードで『Carbon』を試せます。
『Gemini 4 Carbon for cyber』を利用するには、「Fairwind Program」への参加申請が必要です。
『Carbon』の詳細はモデルカードで公開されています。ワークフローを『Carbon』へ移行するためのベストプラクティスをまとめた『Gemini 4』のデベロッパーガイドとドキュメントも用意されています。
各サービスと資料のURLです。
- Google AI Ultra:https://one.google.com/about/google-ai-plans/
- Android Studio:https://developer.android.com/studio?auto_signin=false&hl=ja
- Google Antigravity:https://antigravity.google/
- Gemini for business:https://cloud.google.com/gemini-enterprise
- Geminiアプリ:https://gemini.google.com/
- Fairwind Program:https://deepmind.google/fairwind-program/
- モデルカード:https://storage.googleapis.com/deepmind-media/Model-Cards/Gemini-4-Carbon-Model-Card.pdf
- デベロッパーガイド:https://aistudio.google.com/learn/gemini-4-carbon-developer-guide
- ドキュメント:https://aistudio.google.com/docs/whats-new-gemini-4-carbon
