El sistema se enfoca en ciberseguridad defensiva y, según pruebas internas, genera código seguro y reduce las alucinaciones en entornos reales.
Google habilitó este lunes Gemini 4 Carbon, su nuevo modelo de IA de frontera, en la API de Gemini de Google AI Studio, por su alto rendimiento en ciberseguridad, codificación, tareas agénticas y ciencias.
🚀 De un programa cerrado al acceso general
El modelo se presentó a finales de octubre. Primero estuvo disponible en el Programa Fairwind, dirigido a un grupo de defensores de la ciberseguridad.
Desde este lunes pueden usarlo desarrolladores, empresas, científicos y usuarios en general.
💵 Precio y canales de acceso
Gemini 4 Carbon está disponible en estos canales:
- API de Gemini en Google AI Studio y Gemini para empresas: para todos los desarrolladores y empresas de pago.
- Precio promocional de lanzamiento: 2 dólares por millón de ‘tokens’ de entrada y 10 dólares por millón de ‘tokens’ de salida, la misma tarifa que Argon.
- Suscriptores de Google AI Ultra: el despliegue avanza en Google Antigravity, la aplicación Gemini y el Modo IA en la Búsqueda.
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🛡️ Rendimiento en seguridad y código
El modelo sobresale en ciberseguridad defensiva. También rinde bien en ciencias, tareas agénticas, codificación, entendimiento multimodal y desarrollo web ‘full-stack’.
Según evaluaciones internas, genera código seguro. Además, reduce de forma significativa los errores de alineación y la alucinación en entornos de desarrollo reales.
🔬 Usos en investigación científica
Google destacó el papel de Carbon en la ciencia. Estos son algunos de sus usos:
- Verificó matemáticamente el núcleo de código del protocolo criptográfico de Signal en semanas, un trabajo que suele tomar años.
- Detectó anomalías sutiles en ensayos de laboratorio.
- Multiplicó por 40 la detección de homólogos remotos de proteínas para modelos de predicción estructural como AlphaFold 3.
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🐞 Detección de vulnerabilidades
El equipo de Investigación de Vulnerabilidades en la Nube de Google usó Carbon hace poco en un ‘software’ popular de código abierto. Con él demostró que dos fallos eran vulnerabilidades explotables, de gravedad comparable al reciente exploit PHP2Shel.
El modelo sirvió para crear una prueba de concepto. Eso permitió a los encargados del mantenimiento reclasificar el fallo como crítico y publicar un parche con rapidez.