Gemini 4 Carbon já está disponível: o que muda e quem pode usar

Salve, Geek! Como você está? O Gemini 4 Carbon é, segundo a própria Google, o modelo mais forte da linha. Só que ele não substitui o Argon no dia a dia: o Argon segue indicado para a maior parte do trabalho de engenharia de software e de conhecimento.

Para que o Carbon foi pensado

Segundo a Google, o Carbon é voltado a tarefas que exigem mais tokens, como codificação e depuração complexas em várias etapas e pesquisa científica aberta. Em outras palavras, ele faz mais sentido quando o problema é grande e cheio de etapas, e não para uma pergunta rápida.

Cibersegurança: o que a Google mostrou

Vários dos casos citados pela empresa tratam de segurança. Duas semanas antes do anúncio, o Carbon foi entregue a um grupo de defensores de cibersegurança pelo programa Fairwind. Depois, a equipe Cloud Vulnerability Research (CVR) do Google o usou para comprovar que dois bugs em um software de código aberto popular eram vulnerabilidades exploráveis, com gravidade comparável ao exploit PHP2Shell.

No Project Fortify, sistema autônomo do Google para encontrar e corrigir falhas, o Carbon atingiu 100% de recall na varredura e 95% de precisão na triagem, em um benchmark interno. Em testes com repositórios de código aberto, a empresa diz ter registrado melhora relativa superior a 25% no recall em comparação ao Argon, com falhas lógicas reais que antes não apareciam.

Também há o programa Scan for Good, da Wiz. Nele, o Carbon identificou vulnerabilidades 0-day em menos de duas horas ao avaliar dois grandes provedores de SaaS, trabalho que normalmente levaria semanas. Pesquisadores do Google ainda usaram o modelo junto ao AlphaProof Code para provar matematicamente propriedades de segurança do protocolo criptográfico do Signal em semanas, tarefa que historicamente leva anos. Todos esses números são da própria Google.

Benchmarks e custo por tarefa

Ele ficou em primeiro lugar no CursorBench 4.0 e no WANDR, da Perplexity. No AutomationBench, da Zapier, o Carbon também ficou na liderança.

Segundo a Google, o custo por tarefa ficou mais de 2 vezes menor que o do segundo melhor modelo externo.

Benchmark	Resultado informado pela Google
CursorBench 4.0	Primeiro lugar
WANDR (Perplexity)	Primeiro lugar
AutomationBench (Zapier)	Primeiro lugar
Multimodal Knowledge Agent (Artificial Analysis)	Segundo lugar

Em parceria com a Artificial Analysis, a Google lançou o benchmark Multimodal Knowledge Agent (MKA). Nele, o Carbon ficou em segundo lugar, com custo médio por tarefa mais de 6 vezes menor que o do modelo líder. Os números vêm do anúncio da Google, então ainda é cedo para dizer como o modelo se sai no uso cotidiano.

Quem já pode usar e quanto custa a API

Desenvolvedores podem construir com o Gemini 4 Carbon pelo nível pago da API no Google AI Studio e no Android Studio. Empresas pagantes têm acesso pelo Gemini for business. O preço introdutório é de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída, o mesmo cobrado pelo Gemini 4 Argon.

• Desenvolvedores: nível pago da API no Google AI Studio e no Android Studio
• Assinantes do Google AI Ultra: Google Antigravity, app Gemini, modo IA da Busca e AI Studio

Para quem assina o Google AI Ultra, a novidade chega direto aos apps. Os assinantes podem usar o modelo no Google Antigravity e no app Gemini. A liberação também inclui o modo IA da Busca. Se você quer entender outra frente recente do Gemini no produto da Google, vale ler Disco com Gemini: Google transforma abas em web apps.

E o Brasil? O material da Google não informa disponibilidade no país. Também não traz preço em reais nem diz se o plano Google AI Ultra é vendido aqui. Não menciona acesso gratuito ao Carbon para o público geral. Quem está por aqui deve conferir as condições oficiais do Google AI Ultra antes de contar com o modelo.

Programa para cientistas e o que ainda falta saber

A Google já tinha oferecido acesso gratuito ao Argon no Google Antigravity por seis meses a 10 mil cientistas. Agora, o acesso ao Carbon se estende aos participantes atuais e futuros desse programa.

Outra novidade em pré-visualização é o /swarm no Google Antigravity. O recurso converte um único prompt em uma equipe coordenada de agentes, que você acompanha em tempo real. O anúncio não diz quando o /swarm deixa a fase de pré-visualização. Para outra corrida recente entre laboratórios, veja OpenAI acelera o code red e lança GPT Image 15 agora.