Google представила Gemini 4 Carbon — новую ИИ-модель с акцентом на кибербезопасность

Основные возможности Gemini 4 Carbon

По заявлению Google, модель демонстрирует высокие результаты на нескольких этапах работы с программными уязвимостями:

• Поиск уязвимостей. Выявление потенциальных ошибок безопасности в программном обеспечении.

• Оценка рисков. Проверка того, насколько найденные недостатки действительно опасны.

• Исправление ошибок. Подготовка изменений в коде, устраняющих первопричину проблемы.

• Сложные инженерные задачи. Работа над многоэтапными проектами, которые могут требовать длительного анализа и нескольких последовательных действий.

Google утверждает, что на внутренних тестах Carbon генерирует безопасный код с более чем вдвое большей долей успешных результатов, чем Gemini 4 Argon. Это заявление компании, а не независимое подтверждение превосходства модели во всех реальных сценариях.

Результаты тестирования

Google приводит результаты нескольких специализированных тестов, оценивающих разные аспекты кибербезопасности.

SEC-bench Pro

88,2%

Тестирование способности находить уязвимости.

ExploitGym

54,8%

Оценка способности проверять возможность эксплуатации уязвимостей.

CWE-bench

71,0%

Оценка способности исправлять уязвимости в программном коде.

Показатели опубликованы Google. Тесты оценивают разные задачи, поэтому их результаты нельзя напрямую сравнивать между собой.

Эти результаты важны тем, что обнаружение проблемы — только первый этап. Чтобы действительно повысить безопасность программы, необходимо понять причину уязвимости, определить её последствия и внести исправление, которое не нарушит нормальную работу приложения.

При этом результаты тестов сами по себе не гарантируют, что модель всегда будет находить ошибки или предлагать правильные исправления в реальных проектах.

Модель сможет работать над задачами в течение нескольких дней

Google также делает акцент на способности Carbon выполнять длительные последовательности инженерных операций.

По данным компании, во внутренних испытаниях модель могла работать над сложными задачами на протяжении нескольких дней. Среди примеров — поиск причин труднообнаруживаемых ошибок и подготовка исправлений в крупных программных проектах, включая низкоуровневые системы.

Такой подход отличается от обычного запроса к чат-боту, когда пользователь получает ответ после одного обращения. ИИ-агент может последовательно изучать код, проверять гипотезы, учитывать результаты предыдущих действий и продолжать работу.

Однако длительная работа сама по себе не гарантирует правильного результата. Разработчикам по-прежнему необходимо проверять выводы модели и тестировать подготовленные изменения.

Google ограничит первоначальный доступ

На первом этапе Gemini 4 Carbon будет доступна ограниченной группе специалистов по кибербезопасности через программу Fairwind.

Google планирует постепенно расширять доступ для дополнительных проверенных партнёров. Компания продолжит оценивать защитные механизмы модели и совершенствовать ограничения перед более широким запуском для разработчиков, организаций и обычных пользователей.

Такой осторожный подход объясняется двойственным характером технологии: возможности, которые помогают специалистам находить и устранять уязвимости, могут представлять риск при злоупотреблении ими.

Компания также сообщила, что участвует в добровольном процессе тестирования передовых моделей до их выпуска, организованном правительством США.

Сколько будет стоить Gemini 4 Carbon

На старте Google установила следующие цены на использование модели через API:

Входные токены

$2

За 1 млн токенов

Выходные токены

$10

За 1 млн токенов

Это вводные цены, соответствующие стартовой стоимости Gemini 4 Argon. После завершения вводного периода Google планирует повысить тарифы до $4 за миллион входных и $20 за миллион выходных токенов.

Что это означает для рынка ИИ

Запуск Gemini 4 Carbon показывает, что конкуренция между Google, OpenAI и Anthropic всё больше смещается в сторону специализированных возможностей: сложного программирования, автономной работы над проектами и защиты программного обеспечения.

Для компаний особенно важна возможность ускорить обнаружение ошибок и сократить время между выявлением уязвимости и выпуском исправления. Если подобные инструменты будут надёжно работать в реальных условиях, они могут стать важной частью повседневной работы инженеров и специалистов по безопасности.

Но пока Carbon проходит ограниченное внедрение. Насколько хорошо заявленные возможности проявят себя за пределами тестов Google, станет понятнее после более широкого использования и независимых оценок.

Главный вывод: Google делает ставку на ИИ, который не просто генерирует код, а помогает создавать и поддерживать более безопасные программные системы. Gemini 4 Carbon может усилить позиции компании в этой области, однако практическая ценность модели будет зависеть от качества исправлений, надёжности результатов и эффективности защитных механизмов.