Google Gemini 4 Carbon стала общедоступной — и она дешевле Claude Fable 5.2 и Opus 5.5 по цене API

Это основа всей органической жизни, а также название новейшей и самой передовой модели Google: Gemini 4 Carbon.

Теперь она наконец доступна большинству из нас: сегодня Google открывает общий доступ к Carbon — почти через две недели после того, как техногигант анонсировал модель с лидирующими на тот момент в отрасли результатами в бенчмарках и предоставил доступ избранным специалистам по кибербезопасности в рамках своей закрытой программы Fairwind, где по-прежнему доступна и специализированная версия для кибербезопасности с меньшим числом ограничений.

Для обычных пользователей Carbon развертывается для подписчиков Google AI Ultra в приложении Gemini, режиме AI Mode в Поиске и Antigravity. Цены на подписку Google в США составляют 99,99 доллара в месяц за Ultra 5x и 199,99 доллара в месяц за Ultra 20x с более высокими лимитами использования. В Antigravity Google также тестирует функцию, которая позволяет команде ИИ-агентов разделять между собой проект и проверять работу друг друга.

Более широкий релиз открывает самую мощную ИИ-модель Google в платном Gemini API в поддерживаемых странах и территориях, а также в Gemini для бизнеса. Google пока не опубликовала график развертывания Carbon по странам.

Автор VentureBeat Сэм Виттевен получил ранний доступ к Carbon — смотрите его видеообзор модели на YouTube.

Расширенный релиз состоялся на следующий день после того, как Anthropic представила Claude Fable 5.2 и Mythos 5.2. С тех пор Fable вышла в лидеры индекса общего интеллекта Artificial Analysis, где Carbon дебютировала на первом месте.

Google предлагает более низкие цены за токены для модели, которая по-прежнему лидирует в ряде тестов задач, которые предприятия могут поручать агентам, включая бенчмарк Zapier, проверяющий, способны ли агенты выполнять задания в бизнес-приложениях.

Цены на Carbon начинаются от 2 долларов за миллион некэшированных входных токенов и 10 долларов за миллион выходных токенов. Это четверть стандартных тарифов Fable 5.2 до 30 ноября и половина после того, как Google повысит цену до 4 и 20 долларов.

Для покупателей важнее другой вопрос: сколько токенов, повторных попыток и исправлений человеком требуется, чтобы довести работу до конца. В некоторых задачах модель с более низкой ценой за токен может обходиться дороже.

Что выпускает Google и кто может этим пользоваться

Google открыла Gemini 4 Argon для разработчиков 13 октября и представила Carbon 28 октября. Октябрьский дебют Carbon сопровождался ограниченным развертыванием через программу Fairwind Google DeepMind, где избранные специалисты по защите могли использовать модель, например, для поиска и устранения уязвимостей в ПО. 10 ноября — дата широкого запуска модели общего назначения.

В своем объявлении о развертывании от 10 ноября Google сообщает, что разработчики могут использовать платный Gemini API через AI Studio и Android Studio. Компания перечисляет доступ через API и выбор модели в Gemini для бизнеса, а также Antigravity и специализированных агентов, таких как CodeMender и AlphaEvolve. Для подписчиков Google AI Ultra Carbon развертывается в Antigravity, приложении Gemini и AI Mode в Поиске. Google также добавляет Carbon в программу, которая дает избранным ученым шесть месяцев бесплатного доступа к самому высокому уровню использования Antigravity.

Carbon — проприетарная модель, работающая в облаке. Google предоставляет доступ через свои продукты и API; о загружаемых весах или лицензии на самостоятельное размещение не объявлялось. Материалы о запуске подробно описывают доступ к платному Gemini API. В них не уточняются доступность в Vertex AI, регионы и обязательства по поддержке — различия, важные для команд, закупающих услуги по конкретному облачному контракту. Artificial Analysis указывает контекстное окно в 1 млн токенов и поддержку текста, изображений, речи и видео на входе с текстом на выходе. Такое сочетание позволяет командам объединять скриншоты, записи и документацию в одной задаче.

Carbon для кибербезопасности остается отдельным каналом доступа через Fairwind. Такое разделение напоминает подход Anthropic. Fable и Mythos основаны на одной модели, но у Fable более строгие защитные механизмы в сферах кибербезопасности и биологии. Fable доступна через Claude API и партнерские платформы, включая AWS, Google Cloud и Microsoft Azure. Прямой доступ к Mythos требует одобрения в рамках программ Anthropic по кибербезопасности или наукам о жизни, хотя клиенты Claude Enterprise также могут использовать ее через более узкий продукт для сканирования Claude Security.

Сколько будет стоить Carbon после окончания акции

Это стандартные тарифы API для некэшированных входных и выходных данных. Тарифы Carbon указаны для доступа общего назначения. Обе версии Claude 5.2 также предлагают быстрый режим по удвоенным стандартным тарифам за токены.

Ранее Google объявила о скидке 95% на кэшированные входные данные для Carbon. Применение этой скидки к опубликованным входным тарифам дает 0,10 доллара за миллион кэшированных входных токенов во время акции и 0,20 доллара после нее. Командам, которые многократно отправляют один и тот же репозиторий или документы с политиками, стоит измерить, как часто такие запросы действительно попадают в кэш.

Сравнение Artificial Analysis показывает, насколько стоимость задачи может отличаться от цены за токен. При опубликованных стандартных тарифах оценщик рассчитывает в среднем 7,76 доллара за задачу для Carbon с высоким уровнем рассуждений на своем наборе тестов индекса против 26,54 доллара для Fable при максимальных усилиях. Fable при высоких усилиях стоит 9,08 доллара и набирает 62 балла в индексе — на два балла больше, чем Carbon на высоком уровне.

При средних усилиях Fable стоит 3,80 доллара и набирает 56 баллов, а Carbon — 6,59 доллара и 58 баллов. Astra от OpenAI при максимальных усилиях обходится в среднем в 6,24 доллара и набирает 57 баллов, хотя ее заявленные тарифы за токены в два с половиной раза выше стандартных тарифов Carbon. Настройки усилий у каждого поставщика свои. Для закупок полезно сравнивать самую дешевую конфигурацию, достигающую одинакового целевого качества, с учетом сбоев и повторных попыток.

Где лидирует Carbon, а где вырывается вперед Fable

Текущий индекс интеллекта Artificial Analysis дает Fable 5.2 65 баллов при максимальных усилиях, Carbon — 60 на высоком уровне, Claude Opus 5.5 — 59 на максимальном и GPT-6 Astra — 57 на максимальном.

В октябре при дебюте Carbon набрала 59 баллов — до того, как Artificial Analysis обновила оценку одного из компонентов и переоценила модели. Текущий рейтинг ставит Anthropic во главе широкого американского фронтира по этому индексу, а Google и OpenAI идут настолько близко, что порядок меняется в зависимости от задачи.

Самое весомое публичное подтверждение заявлений Google о стоимости дает AutomationBench от Zapier. Carbon на высоком уровне лидирует с 53,88% при оценочной стоимости 2,12 доллара за задачу, опережая Fable 5.2 на максимуме с 51,45% и 4,64 доллара.

Carbon на среднем уровне набирает 52,97% при стоимости 1,65 доллара. С учетом неудачных попыток Zapier оценивает стоимость Carbon на среднем уровне в 3,11 доллара за каждую успешно выполненную задачу против 3,94 доллара на высоком. Для команды, использующей агентов для обновления CRM или обработки очереди обращений в поддержку, способность оставить каждую систему в правильном состоянии важнее низкой стоимости одной попытки. Даже лучший результат далек от полного покрытия.

Google также заявляет о первом месте при стоимости менее половины от следующей лучшей модели в CursorBench 4.0 и исследовательском бенчмарке WANDR от Perplexity. В материалах о запуске базовые показатели результатов и стоимости для этих сравнений не приводятся.

Публичная таблица CursorBench показывает Fable 5.2 на максимуме во главе перечисленных моделей с 60,0% и 32,79 доллара за задачу, причем в версии, изученной VentureBeat, строки для Carbon нет. Таблица WANDR от Anthropic сообщает о 82,1% для Fable 5.2 по смягченной методике оценки, а ячейку Carbon оставляет пустой. Изученные публичные результаты этих двух тестов не позволяют подтвердить заявления Google.

В разработке ПО результаты также зависят от задачи.

В прямых сравнительных тестах Artificial Analysis Carbon на высоком уровне достигает 65,2% в Terminal-Bench 4.0, опережая лучший указанный прогон Fable с 61,6%.

В FrontierCode 2.0, который оценивает изменения в реальных репозиториях по стандарту, необходимому для их слияния, лучший указанный прогон Fable достигает 49,1% против 40,6% у Carbon на высоком уровне. Anthropic отдельно сообщает о 69,9% для Fable в FrontierSWE v2, опережая Astra с 65,5% и Carbon с 61,2%.

Результаты компании в научных рабочих процессах также говорят в пользу Fable и Mythos: 74,6% и 75,3% в Terminal-Bench-Science 0.1 против 68,1% у Astra и 64,8% у Carbon. Команда, выбирающая агента для диагностики с интенсивной работой в терминале, вполне может прийти к иному решению, чем команда, стремящаяся провести через ревью больше патчей.

У гонки в кибербезопасности свой счет

Октябрьская оценка Google показывает 88,2% в SEC-bench Pro по поиску уязвимостей, 54,8% в ExploitGym по демонстрации возможности их эксплуатации и 71,0% в CWE-bench по их исправлению.

Google проводила эти внешние тесты без защитных ограничений и теперь направляет клиентов, которым нужны ее самые сильные возможности в кибербезопасности, в Fairwind.

По словам компании, Wiz с помощью Carbon для кибербезопасности обнаружила ранее неизвестные уязвимости, просканировав двух крупных SaaS-провайдеров менее чем за два часа. В объявлении о развертывании Google не называет обе компании.

Anthropic сообщает, что Mythos 5.2 повторно обнаружила 89,6% известных уязвимостей во внутреннем тесте и набрала 76,3% в CyScenarioBench. В ее таблице нет результатов Carbon ни по одному из этих показателей, а также отмечается, что для приведенных данных CyScenarioBench лаборатории использовали разные задачи.

Команде безопасности, сравнивающей эти модели, нужно начать с того, к какой версии у нее есть доступ, а затем измерить, как часто каждая модель выдает воспроизводимую находку и патч, проходящий ее собственные регрессионные тесты.

Что предприятия могут извлечь из более плотной гонки

Американские лаборатории лидируют в текущем широком сводном рейтинге, но картина меняется в тестах, приближенных к конкретным задачам. В рейтинге профессиональной работы GDPval-AA v2.1 от Artificial Analysis Kimi K3.1 Pro от Moonshot AI и Muse Wonder Full от Meta идут вплотную за лидером Claude Opus 5.5 с перекрывающимися диапазонами неопределенности.

Kimi также является лучшей моделью с открытыми весами в широком индексе оценщика. Moonshot публикует веса Kimi под собственной лицензией. Китайская Meituan выпустила веса LongCat-2.5 9 ноября под лицензией MIT, а французская Mistral предлагает Large 4 под собственной лицензией с открытыми весами.

Для команд, которым нужно запускать инференс на собственной инфраструктуре, эти модели конкурируют по требованию к закупкам, которому Carbon, Fable и Astra не могут соответствовать через свои облачные API.

Собственный подход Google к продуктам указывает на сочетание моделей. Предварительная версия /swarm в Antigravity позволяет разработчикам поручать Carbon архитектуру, координацию или аудит, а параллельные задачи по реализации отдавать более легким моделям в изолированных рабочих пространствах.

Anthropic описывает похожее разделение труда, при котором Fable выступает советником или оркестратором, а Opus 5.5 служит отправной точкой для большей части повседневной работы. Google, в свою очередь, рекомендует Argon для большинства задач разработки ПО и интеллектуальной работы.

Для пилотного проекта с Carbon это означает сохранить текущую модель в качестве базовой и дать обеим системам одни и те же задачи, которые уже отнимают время инженеров.

Сложную миграцию можно оценивать по тому, собирается ли проект, проходит ли тесты и выдерживает ли ревью. Операционный процесс — по тому, вносит ли модель все необходимые изменения, не затрагивая посторонние записи. Отслеживайте расходы на модель, затраченное время и время рецензентов, а затем рассчитайте, сколько стоил бы тот же прогон по декабрьским тарифам.

Запуск Carbon дает командам возможность выяснить, где дополнительные возможности Google заслуживают места в их стеке, до того как истечет вводная цена.