TopicBaseGoogleは11月11日、AIモデル「Gemini 4 Carbon」の一般公開を開始しました。開発者・企業向けに提供するほか、個人向け有料プラン「Google AI Ultra」でも順次利用可能になり、複雑な開発作業を複数のAIエージェントで分担する機能もプレビュー提供します。
Carbonは10月28日に発表され、当初はサイバー防御担当者向けの「Fairwind Program」で先行提供されていました。今回は、を、開発者、企業、科学者、一般ユーザーへ拡大します。
有料APIとUltraで展開、11月30日から通常料金に
開発者と企業は、Google AI StudioのAPIと企業向けサービス「Gemini for business」の有料プランでCarbonを利用できます。個人向けには、Google AI Ultraの利用者を対象に、開発用AIエージェント「Google Antigravity」、Geminiアプリ、Google検索のAIモードへ順次展開します。
APIの導入特別価格は、入力100万トークンあたり2ドル（約320円）、出力100万トークンあたり10ドル（約1,600円）です。11月30日以降は、入力100万トークンあたり4ドル（約630円）、出力100万トークンあたり20ドル（約3,200円）になります。
入力にはテキスト、画像、音声、動画を使え、出力はテキストです。入出力を合わせて一度に扱える情報量の上限は100万トークンで、知識の基準時点は2026年3月です。
Argonより多くの推論を使い、複雑な作業を検証
Googleは、日常的なソフトウェア開発や文書・データを扱う知識業務の多くには、引き続き「Gemini 4 Argon」が適しているとしています。一方、Carbonは複数段階のコーディングや不具合修正、答えや手順が定まらない科学研究など、高度な課題に向けたモデルと位置づけています。
CarbonはArgonを基盤とし、より多くの推論用トークンを使って仮説を探索し、検証を長く繰り返す設計です。推論の強度を設定し、品質、応答時間、費用のバランスを調整できます。
こうしたエージェント型の作業では、AIは目標に向けて計画を立て、検索やファイル操作などのツールを実行し、その結果を見て次の行動を決めます。一度回答を生成して終える使い方とは異なり、途中の結果に応じて手順を修正しながら、完了まで処理を繰り返す仕組みです。Carbonの主な用途は、この反復を伴う開発や調査です。
Googleは、業務向け評価のCursorBench 4.0、WANDR、AutomationBenchでCarbonが1位となり、次点の外部モデルに比べてタスクあたりの費用を半分以下に抑えたとしています。また、Artificial Analysisと共同で設けた、画像や図表を含む情報を扱う評価「Multimodal Knowledge Agent」では2位となり、首位モデルに対する平均費用は6分の1以下だったとしています。
/swarmで設計・実装・検証を分担
Antigravityの新機能「/swarm」は、1つの指示から複数のAIエージェントが連携するチームを立ち上げ、進捗をリアルタイムで追える機能です。設計、全体調整、監査にはCarbonを割り当て、並行する作業や変更内容の検証には高速で軽量なモデルを組み合わせられます。
実例として、7つの都市計画PDFから抽出した206枚の工学図面を使い、GoogleのPlatform 37オフィスをブラウザ上で操作できる3Dモデルに再構築しました。エージェントのチームは夜間に10回の処理ループを実行し、90万6000個のポリゴンで建物を表現しています。
複数エージェント方式に関する別の研究では、南京大学などの研究チームが、Codex、Claude Code、Kimi Codeを使い、354課題で2124回の実行を比較しました。作業中に子エージェントを起動する方式は長期的な開発課題で効果が大きく、範囲の限られた課題では改善が小さいか、悪化する場合もありました。トークン消費は逐次実行の1.41〜3.31倍で、研究チームは、相互に補完する並行作業、別解の探索、独立した検証を有効な条件として挙げています。
サイバー防御と研究支援に専用の利用枠
サイバー防御向けの「Gemini 4 Carbon for cyber」は、Fairwind Programを通じて提供します。Googleは、脆弱性の発見を測るSEC-bench Pro、悪用の実証を測るExploitGym、修正を測るCWE-bench v1でトップの成績を得たとしています。
Googleの自律型セキュリティシステム「Project Fortify」では、社内評価でスキャンの再現率100％、検出結果を分類・優先順位付けするトリアージの適合率95％を達成したとしています。また、オープンソースの2つのバグについて悪用可能性を実証し、修正につなげました。この詳細は、関係者への通知など責任ある開示の手続きが完了した後に共有する予定です。
科学分野では、研究者がCarbonなどを組み合わせ、暗号化通信サービスSignalの基盤コードの安全性を数学的に確かめる作業に利用しました。証明を記述する言語「Lean」で数百万行のコードを生成し、主要な安全性の性質を数週間で証明する作業を支援しています。
タンパク質の構造予測に向けた研究では、Googleの研究者がCarbonを使って、配列や構造のデータベースから遠縁の類似タンパク質を探索しました。CASP17の評価対象に含まれる、類似配列が少ない7つのタンパク質ファミリーでは、取得できる類似配列数が平均40倍になったとGoogleは報告しています。より広い範囲での評価も続けています。
科学者1万人を対象に、Antigravity上のArgonを6カ月間無料で提供するプログラムにも、Carbonへのアクセスを追加します。既存の参加者と今後の参加者が対象です。応募は引き続き受け付け、資格や受け入れ枠、選考に応じて毎週導入案内を行います。
攻撃耐性と誠実性を評価、遅延や誤生成は課題に
Googleは、安全対策の評価で、攻撃計画を繰り返し修正する模擬攻撃エージェントの攻撃経路を99％遮断したとしています。375課題で構成する「Agentic Honesty Benchmark」では92％に合格し、欠けた実験データの穴埋めを98％の確率で拒否しました。
外部の文章などに紛れ込んだ指示でAIを誘導する「間接的プロンプトインジェクション」については、Gray SwanのIPI評価で攻撃成功率0％を初めて達成したとGoogleは述べています。一方、同社は、巧妙な攻撃に対して改善の余地があるとして、継続的に対策を進めています。
Carbonには、事実と異なる内容を生成するハルシネーションや、安全策を回避する攻撃への耐性といった課題が残ります。利用時に処理が遅くなったり、時間切れになったりする場合があり、推論の強度を高くするとトークン消費が増えることもあります。
