Google 的旗艦模型之前一直被戲稱沒有任何進展，但近日的更新速度反而快到有點不講道理。繼 9 月 30 日推出 Gemini 4 Argon 後 10 月 28 日就接著發表下一代 Gemini 4 Carbon，兩款模型同屬 Gemini 4 家族，間隔不到一個月。Carbon 在發表時的定位很明確，Google 把它定義為最強的模型，專門處理資安防護與長時程代理工作，涵蓋複雜知識工作、軟體工程與科學推理。官方 X 帳號的說法更直接，Argon 適合複雜任務，Carbon 則留給最難的問題。
但 Carbon 這支模型從發表到今天的全面開放，中間隔了兩週。10 月 28 日當天，Google 採分階段方式釋出，先提供給部分資安防禦人員，透過 Fairwind Program 逐步擴大到其他合作夥伴，官方當時沒有公布全面開放的日期。11 月 10 日，Google 正式宣布 Carbon 全面開放，開發者、企業、科學家與一般消費者都能使用。這次不只是開權限，Google 同時公開了大量實際案例，包括多代理協作重建 3D 場景、用模型證明 Signal 加密協定的安全性，以及在公開程式碼庫裡找出真實的邏輯缺陷。
Argon 才推出不到一個月，Google 又發表新一代最強 AI 模型 Gemini 4 Carbon！效能登頂 AI 評測榜，資安能力大幅提升
怎麼用：五種管道
官方整理了五種取得 Carbon 的方式：
- 開發者：在 AI Studio 與 Android Studio 使用 Gemini API 付費層，Google AI Ultra 訂閱者還能在 Google Antigravity 與 AI Studio 試用
- 企業：透過 Gemini for business 的 API 或模型下拉選單、Google Antigravity，以及 CodeMender
- 一般使用者：Google AI Ultra 訂閱者可在 Gemini App 與搜尋的 AI Mode 使用
- 科學家與研究者：申請 Google Antigravity 最高用量層級，可免費使用 Argon 與 Carbon 六個月
- 資安防禦者：申請加入 Fairwind Program 取得 Carbon for cyber
台灣的訂閱部分有兩檔 Ultra 方案，每月 NT$3,300 的用量上限是 AI Pro 的 5 倍，每月 NT$6,500 則是 20 倍。不過台灣的訂閱頁目前列出的旗艦模型仍是 Gemini 4 Argon，並未把 Carbon 標進去，官方說 Carbon 是「正在推播中」，實際能不能在台灣的 Gemini App 選到，讀者可能得自己開 App 確認。
規格與價格
AI Studio 官方文件列出的模型 ID 是 gemini-4-carbon，與 Argon 共用 1M 統一的 context window，輸入、思考與輸出 Token 合計上限 1,048,576。最大輸出預設 64K，開啟背景執行並拉高 max_output_tokens 後，單次回應可以超過 64K，一路到 1M 扣除輸入的部分。
思考等級分三檔，low 最省 Token、延遲最低，medium 是預設值，high 用於最難的推理與程式任務，速度最慢。官方文件特別強調 Carbon 與 Argon 的差別在於每回合花多少思考 Token，Carbon 花得更多，所以每回合的 Token 用量與延遲都高於 Argon。AI Studio 的模型卡也把 Carbon 的速度標為 Deliberate，Argon 是 Moderate。
價格方面，Carbon 與 Argon 相同，11 月 30 日前是每百萬輸入 Token 2 美元、每百萬輸出 Token 10 美元，12 月 1 日起調回 4 美元與 20 美元。快取輸入 Token 有 95% 折扣，每百萬 0.10 美元，之後變成 0.20 美元。換算成新台幣，11 月底前的輸入價約每百萬 Token 66 元，輸出約 330 元，隔天開始變成 132 元與 660 元。
官方文件裡寫了兩點限制。Carbon 只有付費方案能用，而且輸出計價包含思考 Token，使用 grounding 時工具的系統指令與 function 宣告也會一併計費。另外它不支援明確指定快取，也就是 cachedContents 與 caches.create 都得拿掉，官方說對 4,096 Token 以上的提示會自動套用隱含快取。
跑分成績與排名變化
官方在 10 月 28 日發表時的成績是 Carbon 在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 拿到 59 分排名第一。（編按：但昨天的 Claude Fable 5.2 推出後以 65 分回到第一，Carbon 的 60 分落到第四。）
Google 這次公布的重點放在實際工作流程的評測。官方說 Carbon 在 CursorBench 4.0、Perplexity 的 WANDR，以及 Zapier 的 AutomationBench 都拿到第一，且每個任務的成本比外部最佳模型低兩倍以上。
資安能力是這次更新的重點。Google 說在 Fairwind Program 通道下，Carbon 在找漏洞的 SEC-bench Pro 拿到 88.2%、驗證漏洞可利用性的 ExploitGym 拿到 54.8%，以及修補漏洞的 CWE-bench 拿到 71.0%。實例方面，Google 內部的 Project Fortify 掃描達 100% 召回率、分流準確率 95%，在開源程式碼庫測試上比 Argon 的召回率再提升超過 25% 的相對幅度。雲端弱點研究團隊用 Carbon 證實某個熱門開源專案裡的兩個 bug 是可利用漏洞，嚴重程度可比近期的 PHP2Shell，協助維護者改列為嚴重並發布修補。Wiz 的 Scan for Good 計畫掃描兩家大型 SaaS 業者時，在兩小時內挖出 0-day 漏洞。
Google DeepMind 與 Artificial Analysis 合作推出的新基準 MKA 是另一個看點，測試代理能否閱讀建築圖、工程 schematic、臨床掃描等視覺複雜的檔案並產出簡報、試算表、PDF 與標註過的圖片。Carbon 在這項基準排名第二，平均每任務成本比第一名的模型低六倍以上。
時辯論取捨、從成員名單跳進任一代理的軌跡做介入，以及用互動式 Graph 時間軸回溯團隊如何從需求收斂到驗證過的程式碼。
官方展示的實際案例
這次開放公告附帶的案例比一般模型發表密集得多，而且大多是完整的應用程式而非片段程式碼。
三維重建方面，用 /swarm 把七份市議會規劃 PDF 裡的 206 張工程圖轉成互動式 3D 模型，團隊跑十個整夜的迴圈，做出 906K 三角形的 Three.js 版本 Google Platform 37 辦公室重建。
另一個案例是探索 Google Mountain View 園區的開放世界 3D 遊戲，玩家騎著一隻鵜鶘，使用者在 Three.js 與 WebGL shader 裡建置瀏覽器遊戲。
科學與音樂方面，Google 研究團隊建立了新的形式化驗證代理框架 AlphaProof Code，用 Carbon 搭配其他模型把安全目標轉成數學定理，在 Lean 語言裡生成數百萬行程式碼來證明 Signal 加密協定的實際程式碼安全性。官方說這項工作歷來需要專家團隊花數年，現在縮到數週。研究團隊也用 Carbon 在 CASP17 盲測的七個低同源蛋白家族中，把找到的同源序列平均增加 40 倍。在音樂領域，多代理迴圈重建了約 1780 年施泰因與舒勒一派的古鋼琴，具備 61 鍵擒縱機制物理，並放進多倫多皇家音樂學院 Koerner Hall 的 3D 模型與座位專屬空間聲學。
官方 Twitter 帳號特別點名的展示是把鳥類研究做成互動式 3D 模擬，可即時合成六種鳥類的鳴管聲音。
Our strongest frontier model, Gemini 4 Carbon, is now available. Built for deeply complex, long-horizon workflows that push a frontier model’s intelligence, Carbon delivers frontier performance in agentic workflows across complex knowledge work, software engineering and web development, cybersecurity, and scientific reasoning. While Gemini 4 Argon remains the ideal model for the majority of software engineering and knowledge work, Carbon steps in for your hardest tasks that push a model to its limits — from complex, multi-step debugging to open-ended scientific research. Available starting today: — Consumers: use it in the @GeminiApp and AI Mode in Search for Google AI Ultra subscribers — Developers and Enterprises: build via the API in @GoogleAIStudio and @AndroidStudio, Google @Antigravity for Google AI Ultra subscribers, and Gemini for business — Scientists and Researchers: apply for a chance to get 6 months free via @Antigravity — Cybersecurity Defenders: apply to join the Fairwind Program for access to Carbon for cyber Watch how Carbon brings reasoning and coding together, turning avian research into an interactive 3D simulation of a songbird’s vocal organ that synthesizes the sounds of six bird species live.
— Google AI (@GoogleAI) November 10, 2026
安全與誠實性
Carbon 沿用 Argon 的多層安全架構，這次官方公布的數字集中在代理誠實性與提示注入防禦。
Google 說在 375 項任務的代理誠實性基準上，Carbon 通過 92%，Argon 為 70%，遇到缺少實驗資料時有 98% 的機率拒絕填補，68% 的機率標記方法缺陷。在 Gray Swan 的間接提示注入基準上，Carbon 的攻擊成功率是 0.0%，官方同時承認提示注入防禦仍是需要持續改進的領域。濫用防護方面，在 ExploitBench 與 CyScenarioBench 組成的模擬攻擊環境中，Carbon 擋下 99% 的攻擊軌跡，單次突破率從 Argon 的 3.1% 降到 0.8%。
結語
Carbon 從 10 月 28 日發表到 11 月 10 日全面開放，中間兩週的等待有明確理由。Google 說這支模型帶來更強的資安能力，因此參與了美國政府的自願性發布前測試，先給資安防禦人員與 Fairwind Program 夥伴使用，收集回饋並調整防護機制後才對外釋出[1]。Google DeepMind 資深副總裁 Koray Kavukcuoglu 也是這篇開放公告的作者。
對開發者來說，選模型變成了一個明確取捨。官方文件的建議是，日常的互動式編碼與功能開發保留 Argon，需要複雜的根因除錯、架構設計、密集多模態整合、科學證明與安全稽核才交給 Carbon。從 Argon 升級到 Carbon 不需要改動請求結構，只要換掉模型 ID，但要把 max_output_tokens 與 HTTP 逾時拉長，因為難題可能跑上好幾分鐘。
價格是最容易被忽略的一個時間點。11 月 30 日是介紹價的截止日，隔天起輸入與輸出價格都會翻倍。有需求的團隊要趕在 12 月 1 日前把用量估算與預算上限算清楚，否則同一份工作單會直接變成兩倍成本。
