Google DeepMind presenta Gemini 4 Carbon, su nuevo modelo de IA más avanzado
Google DeepMind anunció el 28 de octubre de 2026 Gemini 4 Carbon, su modelo de inteligencia artificial más potente hasta la fecha, desarrollado para afrontar tareas de ingeniería de largo alcance y ofrecer capacidades avanzadas de ciberseguridad.
Según el anuncio oficial publicado en el blog de Google DeepMind, Carbon alcanza el primer puesto en la versión 5.0 del Artificial Analysis Intelligence Index, con una puntuación de 59.
El nuevo modelo sucede a Gemini 4 Argon y presenta mejoras tanto en programación como en tareas de seguridad informática. Entre sus capacidades destacan la identificación de vulnerabilidades, la generación de parches y la resolución de problemas complejos que requieren múltiples pasos de trabajo.
Google también ha reforzado los mecanismos de seguridad del modelo y ha establecido un despliegue gradual, que comenzará con un grupo seleccionado de especialistas en defensa cibernética.
Gemini 4 Carbon lidera el Artificial Analysis Intelligence Index
Uno de los resultados más destacados del anuncio es la posición de Gemini 4 Carbon en el Artificial Analysis Intelligence Index.
El modelo ocupa el primer lugar en la versión 5.0 del índice, con 59 puntos, una cifra que Google DeepMind presenta como parte de sus avances en capacidades generales.
La compañía también destaca su rendimiento en pruebas específicas de ciberseguridad y desarrollo web.
Resultados de Gemini 4 Carbon en benchmarks
| Benchmark | Resultado de Gemini 4 Carbon | Capacidad evaluada |
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index 5.0 | 59 puntos, puesto 1 | Capacidades generales de IA |
| SEC-bench Pro | 88,2% | Identificación de vulnerabilidades |
| ExploitGym | 54,8% | Explotación de vulnerabilidades |
| CWE-bench | 71,0% | Generación de parches |
| WebDev Arena | 1768 Elo, puesto 4 | Desarrollo web |
En las evaluaciones externas de ciberseguridad, los resultados se obtuvieron con el modelo sin salvaguardas.
Las cifras muestran el alcance de las capacidades que Google DeepMind está priorizando con Carbon: desde encontrar vulnerabilidades en código hasta generar correcciones y desarrollar soluciones web.
Avances en ciberseguridad: detección, explotación y parcheo de vulnerabilidades
La ciberseguridad es uno de los principales focos del nuevo modelo.
En SEC-bench Pro, una evaluación centrada en encontrar vulnerabilidades, Gemini 4 Carbon alcanza un 88,2%. En ExploitGym, dedicado a medir capacidades de explotación, obtiene un 54,8%.
Por su parte, en CWE-bench, que evalúa tareas de parcheo, registra un resultado del 71,0%.
Estos resultados forman parte de las capacidades de ciberseguridad de última generación que Google DeepMind atribuye al modelo.
Mejoras en la generación de código seguro
Además de los benchmarks externos, Google DeepMind presenta resultados de evaluaciones internas.
Según la compañía, Gemini 4 Carbon consiguió más del doble de mejora en la tasa de éxito al generar código seguro frente a Gemini 4 Argon.
El equipo de Chrome también comunicó resultados destacados en la generación de parches de software.
En sus evaluaciones, Carbon obtuvo un rendimiento más de diez veces superior al de otro modelo frontera desarrollado por un laboratorio diferente al generar parches de alta calidad.
| Evaluación interna | Resultado comunicado |
|---|---|
| Generación de código seguro | Más del doble de mejora en la tasa de éxito frente a Gemini 4 Argon |
| Generación de parches de alta calidad, según el equipo de Chrome | Rendimiento más de 10 veces superior al de otro modelo frontera de otro laboratorio |
Estas mejoras reflejan la orientación del modelo hacia tareas de ingeniería y seguridad que exigen analizar código y producir correcciones.
Un modelo diseñado para resolver problemas de ingeniería durante días
Google DeepMind también ha desarrollado Gemini 4 Carbon para abordar problemas de ingeniería de largo alcance.
Se trata de tareas complejas que requieren múltiples pasos y que pueden extenderse durante períodos prolongados.
Según el laboratorio, en sus evaluaciones internas han observado al modelo trabajar durante días en problemas complejos, entre ellos la búsqueda de causas raíz y la corrección de errores sutiles en grandes bases de código.
Este tipo de trabajo combina el análisis de problemas de software con la elaboración de soluciones mediante programación.
La capacidad de mantener el trabajo sobre tareas extensas es uno de los elementos que Google destaca al presentar Carbon como su modelo más avanzado.
Mejoras en desarrollo web
El rendimiento del modelo también progresa en tareas de desarrollo web.
En WebDev Arena, Gemini 4 Carbon alcanza el cuarto puesto con 1768 puntos Elo, después de registrar una mejora de 89 puntos.
| Indicador de WebDev Arena | Resultado |
|---|---|
| Posición | Puesto 4 |
| Puntuación Elo | 1768 |
| Mejora registrada | +89 puntos Elo |
Este avance acompaña las mejoras que Google DeepMind comunica en programación, generación de código seguro y resolución de problemas de ingeniería.
Google refuerza las medidas de seguridad de Gemini 4 Carbon
Junto con las capacidades de programación y ciberseguridad, Google DeepMind ha incorporado mejoras en el comportamiento y los mecanismos de protección del modelo.
Gemini 4 Carbon utiliza la misma infraestructura de seguridad que Gemini 4 Argon, basada en varios componentes:
- Entrenamiento orientado a la seguridad.
- Defensas en tiempo real.
- Resistencia frente a ataques de inyección de prompts.
- Monitoreo de la cadena de pensamiento.
Sobre esta base, Google comunica mejoras en indicadores relacionados con engaño, desalineación y resistencia a ataques.
Menos engaño y alertas de desalineación
En Terminal-Bench 4.0, la tasa de engaño exitoso del modelo descendió al 0,0%, mientras que la tasa de intentos de engaño se situó en el 0,4%.
Google DeepMind también informa de una reducción de casi el 80% en las alertas de desalineación de alta gravedad dentro de entornos de codificación en vivo.
Otro cambio destacado es la disminución de las afirmaciones sin respaldo, que Carbon reduce aproximadamente a la mitad en comparación con Argon.
La compañía también comunica reducciones del 26% en exceso de alcance y del 29% en falta de servicio.
Mayor resistencia a ataques de inyección de prompts
La resistencia a la inyección indirecta de prompts es otra de las áreas evaluadas.
En el benchmark de Gray Swan, Gemini 4 Carbon registró una tasa de éxito de ataque del 0,0%.
Como referencia, Gemini 4 Argon había obtenido un 0,7% en esa misma evaluación.
Resultados de las evaluaciones de seguridad
| Indicador | Resultado |
|---|---|
| Engaño exitoso en Terminal-Bench 4.0 | 0,0% |
| Intentos de engaño en Terminal-Bench 4.0 | 0,4% |
| Alertas de desalineación de alta gravedad en codificación en vivo | Reducción de casi el 80% |
| Afirmaciones sin respaldo | Aproximadamente la mitad que en Argon |
| Exceso de alcance | Reducción del 26% |
| Falta de servicio | Reducción del 29% |
| Éxito de ataques de inyección indirecta de prompts en Gray Swan | 0,0% |
| Éxito de ataques en Gray Swan con Gemini 4 Argon | 0,7% |
Estos resultados forman parte de los cambios que Google DeepMind presenta para mejorar la seguridad del modelo a medida que amplía sus capacidades.
Disponibilidad de Gemini 4 Carbon: despliegue gradual mediante Fairwind
Google DeepMind ha establecido un plan de acceso progresivo para Gemini 4 Carbon.
Durante la semana de su anuncio, el modelo estará disponible para un subconjunto de defensores cibernéticos.
Posteriormente, el acceso se ampliará de manera gradual a otros socios de confianza mediante el programa Fairwind.
Este proceso permitirá a Google recoger comentarios sobre las capacidades del modelo y continuar ajustando sus salvaguardas.
Antes de ampliar el acceso a desarrolladores, empresas y consumidores a través de sus productos, la compañía seguirá recopilando opiniones y realizando iteraciones sobre sus medidas de seguridad.
Google también participa en el proceso voluntario del Gobierno de Estados Unidos para realizar pruebas previas al lanzamiento.
De esta manera, la introducción de Carbon comenzará en entornos vinculados con la defensa cibernética y avanzará progresivamente hacia otros tipos de usuarios.
Precio de Gemini 4 Carbon: tarifas iguales a las de Argon
Google DeepMind ha confirmado que Gemini 4 Carbon tendrá el mismo precio de lanzamiento que Gemini 4 Argon.
La tarifa anunciada es de 2 dólares por cada millón de tokens de entrada y 10 dólares por cada millón de tokens de salida.
Además, los tokens de entrada almacenados en caché tendrán un descuento del 95%.
Tabla de precios de Gemini 4 Carbon
| Concepto | Precio anunciado |
|---|---|
| Tokens de entrada | 2 USD por millón de tokens |
| Tokens de salida | 10 USD por millón de tokens |
| Tokens de entrada en caché | 95% de descuento |
| Comparación con Gemini 4 Argon | Mismo precio de lanzamiento |
La compañía mantiene así las tarifas de lanzamiento de Argon para Carbon, mientras introduce las mejoras de rendimiento anunciadas en ciberseguridad, programación y tareas de largo alcance.
Gemini en contexto
Gemini 4 Carbon sucede a Gemini 4 Argon, lanzado dos semanas antes. Google DeepMind es el laboratorio de inteligencia artificial de Google.
