Google 发布 Gemini 4 Carbon：网络安全能力超过Claude opus 5.5 与GPT-6 Astra

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2026年10月29日 11:28
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Google 于当地时间 10 月 28 日发布 Gemini 4 Carbon，称其为首个在网络安全与长时程任务上达到当前最高水平的前沿模型。该模型首批仅向部分网络安全防御方开放，未面向开发者、企业与消费者上线。

据 Google DeepMind 官方博客，Gemini 4 Carbon 于当地时间 10 月 28 日发布，文章署名人为 Google DeepMind 高级副总裁兼首席 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu。官方将其定位为 Google 迄今能力最强的模型，主要面向网络安全防御与长时程工程任务两类场景。

本文看点

01

网络安全基准的三项成绩

02

公开数据的可验证程度

03

开放节奏与调用成本

01

PROFILE

模型定位与发布节奏

Carbon 是 Gemini 4 家族发布的第二个前沿模型。官方博客将其描述为在两周前发布的 Gemini 4 Argon 基础上进一步推进的结果。按这一节奏，Gemini 4 系列在一个月内已连续发布两个前沿模型。

与面向单次问答的聊天模型不同，官方将 Carbon 的用途限定在长时程工程任务。据官方介绍，内部团队曾让该模型连续运行数日，在遇到瓶颈时自行调整路径继续推进，完成跨大型代码库与底层系统的缺陷根因定位与修复。

— Gemini 4 Carbon 官方发布视觉（Google DeepMind 博客）

其他公开成绩同步公布：在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 中 Carbon 得分 59 分，位列第一，Claude Opus 5.5 为 58 分，GPT-6 Astra 为 57 分；在 WebDev Arena 上上升 89 个 Elo 至 1769，排名第四；据 LMArena 当日公告，Carbon 位列文本竞技场第一（1528 分）、Agent 竞技场第二。

59

AA 智能指数 v5.0 第一

1769

WebDev Arena 第 4（+89）

02

CYBER BENCHMARKS

网络安全能力的三项基准

官方将网络安全防御划分为漏洞发现、可利用性验证与根因修复三个环节，Carbon 的评测覆盖了这三个环节。三项外部基准的成绩分别为：SEC-bench Pro 88.2%，用于在真实软件中自主发现复杂缺陷；ExploitGym 54.8%，用于判断已发现的漏洞能否被利用；CWE-bench 71.0%，用于把已验证的问题转成可运行的代码修复。

88.2%

SEC-bench Pro漏洞发现

54.8%

ExploitGym可利用性验证

71.0%

CWE-bench根因级修复

— SEC-bench Pro：漏洞发现（官方图表）

— ExploitGym：可利用性验证（官方图表）

— CWE-bench：根因级修复（官方图表）

三项基准的领先幅度并不一致。在漏洞发现上 Carbon 领先 GPT-6 Astra 约 2.8 个百分点，在根因修复上领先 Argon 与 GPT-6 Astra 约 3 个百分点；而在可利用性验证上，领先幅度约为 12.4 个百分点，明显大于另外两项。

官方同时公布了三组内部数据：生成安全代码的成功率较 Argon 提升两倍以上；Chrome 团队称该模型生成高质量补丁的表现较一家未具名实验室的大型前沿模型高十倍以上；云安全平台 Wiz 表示其在 Web 渗透测试基准上处于领先。

上述三项外部基准是在未启用护栏的条件下评估的。

03

VERIFICATION

公开数据的可验证程度

其一：数据全部由厂商自行提供

截至 10 月 29 日，Google 未发布 Carbon 专属的技术报告，也未发布该模型的安全报告。官方博客中引用的安全与防护报告属于 Gemini 4 Argon，日期为 2026 年 10 月，正文未提及 Carbon。Agentic Tribune 在报道中亦指出，检查发布当日，上述基准页面上尚未出现 Carbon 的对应条目，相关分数目前仅见于厂商公告。

其二：领先幅度处于同批次模型的波动区间

综合指数上 59 分与 58 分、57 分之间相差 1 分。Ars Technica 在报道中将其描述为 Argon 的小幅增强版本，并提出它可能是 Argon 的后训练升级而非全新模型。该媒体同时指出，Carbon 对 Argon 的领先在各项测试中均为数个百分点，各前沿模型在同一批测试中的分差也普遍处于这一量级。

其三：第三方数据呈现出的分布差异

Artificial Analysis 的公开数据显示，AA-Briefcase 这一项让模型以 agent 形式执行多周期的专业项目任务，产出表格、演示与备忘录，Carbon 排在 第八位，1609 Elo，低于 Claude Sonnet 5.5 的 1812 分与 Claude Opus 5.5 的 1800 分。在单独统计的编码 agent 指数中，Claude Code 搭配 Opus 5.5 以 62 分居首，Carbon 在 Antigravity 中为 59 分。

在 AA-Omniscience 这一知识可靠性测试中，Carbon 以 54 分居首，正确作答比例为 58%，Argon 为 48%；但在缺少答案的情况下仍给出错误答案的比例，Carbon 为 11%，Argon 为 4%。

NOTE

上述分数来自不同机构、不同评测方法与不同测试条件，厂商自测与第三方评测也不属于同一套跑道，不适合直接横向比较。此外，外部网络安全基准是在未启用护栏的条件下取得的，与实际交付给用户时的配置存在差异。

04

ROLLOUT & PRICING

开放节奏与调用成本

Carbon 首发未面向开发者、企业与消费者开放，首批使用者限于一部分网络安全防御方，随后通过 Fairwind 计划逐步扩展到更多可信伙伴。官方将这一安排称为审慎的推进方式，并表示正在参与美国政府的自愿性发布前模型测试流程。

Fairwind 是 Google DeepMind 面向具备网络安全能力模型的受控开放计划。据其公开页面介绍，合作方已超过 650 家。申请优先级依次为政府与国家网络安全机构、关键基础设施运营商（医疗、电信、能源与金融网络）以及核心技术平台；申请方需通过背景核查，权限限定在所属组织的网络安全、事件响应或渗透测试团队内部。

该计划，用于发现和修复缺陷的能力，一旦落入非预期的一方手中，也可能构成同等强度的威胁。Google 表示将在收集反馈并调整护栏之后，再通过各产品线向开发者、企业与消费者提供该模型。

调用价格

首发价格与 Argon 一致，输入 2 美元 / 百万 token，输出 10 美元 / 百万 token，缓存输入按输入价给予 95% 折扣；优惠期结束后调整为 4 美元与 20 美元。Argon 的优惠期截至 2026 年 11 月 30 日，Carbon 的截止日期 Google 尚未公布，发布当日官方 API 定价页也未列出该模型。

9 月底 · Argon 发布

同样先向网安伙伴开放，随后逐级放开至开发者与订阅用户。

10 月 28 日 · Carbon 发布

首批仅向部分网络安全防御方开放，未公布面向开发者的开放日期。

待定 · 逐步扩围

经 Fairwind 扩展至更多可信伙伴，之后才面向开发者、企业与消费者。

参照 · Argon 历时 13 天

从发布到全球开放，Argon 共历时 13 天。Google 未承诺 Carbon 沿用同一节奏。

05

BEHAVIOR METRICS

行为层面的评估指标

与能力指标并列发布的还有一组行为类指标，涉及模型在特定任务中出现越界行为、无依据结论与作弊尝试的频率。

1

Gray Swan 间接提示注入基准，攻击成功率 0.0%；Argon 为 0.7%，Claude Opus 5.5 约 1%，GPT-6 Astra 为 8.5%。

2

Terminal-Bench 4.0 上的成功作弊率为 0.0%，出现作弊尝试的比例为 0.4%。

3

内部真实编码环境下，高危错位告警下降近 80%，缺少依据的结论数量约为 Argon 的一半。

4

超出指令范围的执行（overreach）下降 26%，应做而未做的情形（under-service）下降 29%。

— Gray Swan 间接提示注入基准（官方图表）

官方将 Carbon 的安全机制描述为四层组合：模型训练、实时滥用防御、提示注入抗性以及思维链监控，与 Argon 沿用同一套架构，Carbon 在对齐训练上作了进一步调整。

对使用方而言，行为类指标的实际意义在于产出结果的可复核性：当模型被用于代码审查或漏洞验证时，能否明确标注不确定项、能否在缺少依据时给出提示，直接影响结论能否被人工验证。

∞

SUMMARY

小结

对国内安全从业者而言，可获得的实际路径取决于 Fairwind 计划的审批结果与后续开放节奏。在面向开发者的开放时间表公布之前，可用于替代方案仍是现有工具链与自建模型能力。

END

我是 网络安全透视镜。

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