Google DeepMind anunció la disponibilidad general de Gemini 4 Carbon el 10 de noviembre de 2026. Carbon es el modelo más potente de la compañía y está pensado para flujos agénticos largos en trabajo de conocimiento, ingeniería de software y razonamiento científico. Convive con Gemini 4 Argon, que Google lanzó antes.
Quién puede usarlo y cuánto cuesta
Todos los desarrolladores y empresas de pago pueden llamar a Carbon por API desde Google AI Studio y desde Gemini for business. El precio de lanzamiento es el mismo que el de Argon: $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida. Una nota al pie del anuncio indica que el periodo introductorio termina el 30 de noviembre de 2026. A partir de esa fecha la tarifa pasa a $4 por millón de tokens de entrada y $20 por millón de salida. La misma nota aclara que estas condiciones se aplican al modelo Carbon de acceso público.
Los suscriptores de Google AI Ultra reciben Carbon en Google Antigravity, en la app de Gemini y en AI Mode de Search. Los científicos pueden solicitar acceso gratuito a Argon y Carbon durante seis meses mediante el programa de Antigravity, con incorporación gradual. Una versión aparte, Carbon for cyber, queda reservada a los equipos de defensa admitidos en el Fairwind Program.
Carbon o Argon
Google presenta Argon como la opción por defecto para la mayor parte de la ingeniería de software y del trabajo de conocimiento. Carbon se reserva para las tareas que exigen más al modelo, como programación y depuración complejas de varios pasos o investigación abierta. Consume más tokens que Argon, porque explora más, razona durante más tiempo y ejecuta bucles de verificación ampliados. Ese mayor consumo pesa cuando el precio por token está a punto de duplicarse.
Las pruebas que cita Google
Según Google, Carbon queda primero en CursorBench 4.0, en WANDR de Perplexity y en AutomationBench de Zapier, con un coste por tarea inferior a la mitad del que tiene el siguiente mejor modelo externo. En el nuevo benchmark Multimodal Knowledge Agent, creado con Artificial Analysis para agentes que trabajan sobre archivos densos con gráficos, tablas y esquemas, Carbon queda segundo con un coste medio por tarea más de seis veces inferior al del modelo que encabeza la lista. Son resultados comunicados por Google, y las comparaciones de coste dependen del precio introductorio.
Agentes en Antigravity
Google ofrece en vista previa una función /swarm en Antigravity. Convierte un solo prompt en un equipo coordinado de agentes cuyo avance se sigue en tiempo real. Los desarrolladores pueden asignar a Carbon los roles que requieren razonamiento profundo, como el diseño, la coordinación y la auditoría, y combinarlo con modelos más ligeros y rápidos en espacios de trabajo paralelos, con verificadores adversariales que ponen a prueba cada cambio.
Afirmaciones de seguridad
Google informa de una tasa de intrusión por intento del 0,8% en pruebas simuladas de ciberataques, frente al 3,1% de Argon, y de un 92% de tareas superadas en su benchmark de honestidad agéntica de 375 tareas, contra el 70% de Argon. Añade que Carbon alcanzó un 0% de éxito de ataque en el benchmark de inyección indirecta de prompts de Gray Swan, y admite que la robustez frente a la inyección de prompts aún necesita trabajo y que algunos ataques sofisticados podrían ir mejor. Estas cifras proceden de Google y de sus socios de pruebas.
La guía actualizada para desarrolladores de Gemini 4 explica cómo migrar a este modelo los flujos de trabajo existentes.