Gemini 4 Carbon: o modelo do Google para cibersegurança e tarefas que duram dias

O Google apresentou o Gemini 4 Carbon, focado em segurança e agentes de longa duração. Veja preços, benchmarks e para quem faz sentido.

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O Google apresentou o Gemini 4 Carbon, que a empresa chama de seu modelo mais forte. Ele foi construído sobre o Gemini 4 Argon e prioriza duas coisas: cibersegurança e tarefas agênticas de longa duração, em que a IA trabalha por horas ou dias sem perder o fio.

O que ele faz de diferente

Segundo o Google, o modelo rodou por dias em testes internos para achar a causa raiz de bugs sutis em bases de código grandes e em sistemas de baixo nível. A ideia é encontrar vulnerabilidades, validar o risco tentando explorá-las e gerar o patch que corrige o problema na origem.

Os números divulgados: 88,2% no SEC-bench Pro (achar falhas), 54,8% no ExploitGym e 71,0% no CWE-bench (correção na causa raiz). No Artificial Analysis Intelligence Index, ficou com 59 pontos, na liderança, contra 50 do Argon. Em resistência a prompt injection indireto, o Google reporta 0,0% de ataques bem-sucedidos. Vale lembrar que boa parte desses testes é interna ou do próprio Google, e comparativos como “10 vezes melhor” não têm metodologia pública. O modelo fica atrás de concorrentes em FrontierSWE 2 e OSWorld.

Preço e disponibilidade

A API segue o preço do Argon no período introdutório: US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de saída, com 95% de desconto para entrada em cache. Depois da promoção, a nota do Google prevê US$ 4 e US$ 20. Não há data de fim para o Carbon; no Argon, o prazo vai até 30 de novembro de 2026.

Por enquanto, ele não está disponível ao público. O acesso é restrito a um grupo de defensores de segurança e parceiros pelo programa Fairwind, sem prazo para desenvolvedores, empresas ou usuários do app. Os planos de consumo no Brasil (AI Plus a R$ 24,99, AI Pro a R$ 96,99 e AI Ultra a partir de R$ 779,90) ainda não incluem o Carbon. O contexto de 1 milhão de tokens citado por terceiros não foi confirmado pelo Google.

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Para quem faz sentido

O público-alvo são equipes de segurança de aplicações, SecOps e caça a bugs, além de quem mantém código legado ou crítico e precisa de agentes que aguentem tarefas longas. Para uso genérico no dia a dia, não há o que fazer ainda: o modelo não está liberado e fica caro depois da fase promocional. Se o histórico do Argon valer, que chegou à API aberta cerca de 13 dias após o anúncio, a abertura pode não demorar.

Fontes: blog do Google e Canaltech.

Gemini, Google, Inteligência Artificial

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