Google DeepMind 向开发者和企业开放前沿模型 Gemini 4 Carbon

开发者、企业、科研人员和普通用户现在都可以试用我们最新的前沿模型。 Google DeepMind 高级副总裁兼 Google 首席 AI 架构师 您的浏览器不支持音频元素。 今天，我们面向开发者、企业、科研人员和普通用户正式发布 Gemini 4 Carbon。Carbon 是我们迄今为止最强的模型，在网络攻防能力以及横跨复杂知识工作、软件工程和科学推理的长时间跨度智能体工作流方面，均展现出前沿水平的性能。 两周前，我们已通过 Fairwind Program 向一批网络安全防御人员开放了 Carbon。继近期发布 Gemini 4 Argon 之后，Carbon 将前沿进一步向前推进。对于大多数软件工程和知识工作任务而言，Argon 仍是理想之选；而 Carbon 则为那些考验模型智能极限的任务而生，例如复杂的多步骤编码与调试，以及开放式的科学研究和探索——它会消耗比 Argon 更多的 token 来进行充分探索、深度推理，并运行扩展的验证循环。 在旨在测试模型真实工作流表现的各项独立基准上，Carbon 将前沿准确率与可落地的生产经济性结合在一起。它在 CursorBench 4.0、Perplexity 的 WANDR 以及 Zapier 的 AutomationBench 上均排名第一，且每任务成本比排名第二的外部模型低 2 倍以上。 为了让 Carbon 的能力服务于更大、更复杂的项目，我们在 Google Antigravity 中预览了 /swarm 功能，可将单条提示词转化为一支协同工作的智能体团队，并支持实时追踪。开发者可以将 Carbon 分配到需要最深层次推理的角色上，例如架构设计、协调和审计，同时搭配更快速、更轻量的模型，在并行的隔离工作区中协作，并由对抗性验证器对每一处改动进行检验。 在法律、金融和企业运营领域，Gemini 4 Carbon 融合了前沿的视觉理解、推理和穷尽式检索能力，能够从大量密集的文档和数据中综合出有据可依的洞察。它遵循严格的 schema 和格式要求，生成精美而精准的电子表格、演示文稿和报告。 现有基准无法充分衡量智能体如何原生地对包含图表、图像、蓝图、示意图和表格的密集文件进行推理，因此我们与 Artificial Analysis 合作推出了全新的 Multimodal Knowledge Agent（MKA）基准，用于测试模型在智能体工作流中的多模态表现。Carbon 排名第二，而每任务平均成本比排名第一的模型低 6 倍以上。 借助 Google Antigravity 全新的 /swarm 功能，一支由 Gemini 4 Carbon 智能体组成的团队仅凭一条提示词，就将历史照片和工程图版转化为一个交互式 Three.js 3D 展览，重现埃菲尔铁塔 1887 至 1889 年的建造过程。 仅凭七份公开的市议会规划 PDF（提取出 206 个工程图纸视图）和一条提示词，一支使用 Google Antigravity /swarm 功能的多智能体 Carbon 团队经过 10 轮夜间循环，构建出了 Google Platform 37 办公楼的交互式 906K 三角面 Three.js 重建模型。 在 Google Antigravity 中，Gemini 4 Carbon 仅需极少的提示，就基于一篇学术论文构建了一个交互式多尺度纺织品可视化工具，对虚拟纤维有限元框架进行建模，包含交互式 3D 纱线网格、110 根纤维的极坐标追踪以及动态应力-应变曲线。 在发布前的评估中，Carbon 在 Hebbia 的 E2E Financial Agentic 评估的深度金融研究方面，达到了所测试最佳模型的性能水平；在 Balyasny Asset Management 的 General Financial Intelligence 基准上，于 23 种前沿模型配置中排名居首，该基准涵盖法律专业知识、智能体工具使用与执行、编码与数据工程，以及感知与上下文理解。 Carbon 在需要多智能体协作的工程任务上表现尤为出色，例如多包迁移、跨子系统根因调查和复杂的架构重构。在 Web 应用开发方面，它会运行构建-验证循环、从错误中恢复，并同时检查代码和渲染后的 UI，从而产出完整、可用的应用。更强的视觉设计、空间推理以及对环境细节的关注，也同样延续到了 3D 游戏开发和创意编程中。 借助 Google Antigravity 的 /swarm 功能，Carbon 构建了一款开放世界 3D 游戏，玩家扮演一只骑着 GBike 的鹈鹕，探索 Google 山景城园区——它协调多个子智能体，依据 Omni 和 Nano Banana 参考图在 Blender 中建模 3D 资产，用 Three.js 和 WebGL shader 构建浏览器游戏，并将程序化 Web Audio 音效与 Lyria 音乐搭配在一起。试试这个在线应用。 结合 Google Antigravity 中改进的前端品味和动效设计能力，Carbon 用两条提示词就重新构想了 Google Merchandise Store，提出了五个艺术指导方案，并用 Nano Banana 2.1 生成了全新的产品图像。试试这个在线应用和 Gemini 前端设计技能。 从在 Google Antigravity 中用 Gemini Omni 生成的视频参考出发，构建了一个电影感的多镜头水下亚特兰蒂斯场景。该流程先在 Blender 中对程序化废墟、体积焦散光照和水体模拟进行建模，随后将整个环境转换为 Three.js 以实现浏览器实时渲染。 通过在 Google Antigravity 中使用多智能体循环，Carbon 依据 CAD 图纸和 X 射线照片，重建了一架约 1780 年 Stein-Schule 古钢琴的可演奏模型，包含 61 键擒纵机构物理，并将其放置在多伦多皇家音乐学院 Koerner Hall 的 3D 模型中，具备按座位区分的空间声学效果。试试这个在线应用。

（原文较长，此处译出前 6000 字，完整内容请点「打开原文」。）