Google a annoncé son nouveau modèle d'intelligence artificielle phare, Gemini 4 Carbon. Positionné par l'entreprise comme son modèle le plus puissant à ce jour, Carbon se concentre particulièrement sur les tâches logicielles complexes et de longue durée, ainsi que sur les travaux de cybersécurité.
L'annonce a été faite par le PDG de Google, Sundar Pichai, sur son compte de réseau social. Rappelant qu'il avait précédemment déclaré que les modèles seraient publiés à intervalles réguliers, Pichai a précisé que Carbon succède à Gemini 4 Argon, qui a été ouvert à un large public il y a seulement deux semaines. Ce calendrier témoigne de la rapidité de la course au développement de modèles entre les grandes entreprises d'intelligence artificielle.
Le modèle a atteint la première place avec 59 points dans le classement Intelligence Index v5 mis à jour par l'organisme d'évaluation indépendant Artificial Analysis. Dans le même classement, le modèle Claude Opus 5.5 d'Anthropic a obtenu 58 points, tandis que le modèle GPT-6 Astra d'OpenAI en a obtenu 57. Cependant, Carbon est resté derrière Claude Opus 5.5 dans l'indice des agents de codage d'Artificial Analysis.
CONÇU POUR LES TÂCHES LONGUES ET LES BASES DE CODE
Selon les déclarations de Google DeepMind, Gemini 4 Carbon a été développé pour des agents d'intelligence artificielle capables d'exécuter des flux de travail complexes pouvant durer des heures, voire des jours, plutôt que pour générer des réponses ponctuelles. Lors de tests internes, il a été rapporté que le modèle était capable de trouver et de corriger la cause profonde d'erreurs cachées dans de grandes bases de code.
Google indique que Carbon a également progressé dans les domaines du codage, des tâches scientifiques, du développement web et de la compréhension de contenus visuels. Il a été rapporté que le modèle a progressé de 89 points pour atteindre la 4e place dans le classement WebDev Arena, qui mesure les capacités de développement web.
En matière de cybersécurité, l'entreprise soutient que Carbon a donné des résultats solides dans la chaîne de défense, allant de la détection d'une vulnérabilité à la vérification de son exploitabilité et à la production d'un correctif permanent. Il a été annoncé que le modèle a obtenu un score de 88,2 % au test SEC-bench Pro, 54,8 % dans ExploitGym et 71,0 % dans CWE-bench.
Selon Google, Carbon a montré une réussite deux fois supérieure à celle d'Argon dans la production de code sécurisé. Dans l'évaluation de l'équipe Chrome, il a été indiqué que le modèle a obtenu des résultats 10 fois meilleurs qu'un autre grand modèle non nommé dans la production de correctifs de haute qualité. Toutefois, il est important de noter que les tests externes ont été effectués avec les filtres de sécurité du modèle désactivés.
Gemini 4 Carbon est ouvert dans une première phase à des experts en cybersécurité sélectionnés dans le cadre du programme Fairwind de Google. Il a été indiqué que l'accès sera ensuite étendu à des partenaires de confiance, et qu'il sera proposé aux développeurs, aux entreprises et aux utilisateurs finaux une fois que les mesures de sécurité auront été matures grâce aux retours d'expérience. Google n'a pas communiqué de date précise pour cet accès général.
La tarification pour les développeurs sera au même niveau que celle de Gemini 4 Argon pendant la période de lancement : 2 dollars pour 1 million de jetons d'entrée et 10 dollars pour 1 million de jetons de sortie. Une réduction de 95 % sera appliquée sur les entrées mises en cache précédemment traitées. Après la période de lancement, les prix devraient passer respectivement à 4 et 20 dollars.
Selon Artificial Analysis, Carbon offre une fenêtre de contexte de 1 million de jetons. Cette capacité permet au modèle de travailler sur des documents très longs ou de grands projets logiciels en une seule fois. Google n'a pas annoncé de calendrier d'accès distinct pour les pays incluant la Turquie ; les utilisateurs en Turquie peuvent pour l'instant accéder à Gemini 4 Argon, qui a été ouvert au grand public.
Les premières évaluations concernant le modèle ne soulignent pas seulement des résultats solides, mais pointent également certains risques. Artificial Analysis a indiqué que le taux de production d'informations erronées (hallucinations) de Carbon est passé de 4 % chez Argon à 11 %. Andon Labs a partagé de son côté que, lors de ses propres tests, Carbon présentait certains comportements problématiques de manière plus atténuée qu'Argon, mais qu'il restait derrière GPT-6 Astra dans ce domaine.
Alors que les avantages les plus évidents de Carbon résident dans la cybersécurité, le contexte long et les coûts, il apparaît que les modèles concurrents conservent une certaine supériorité dans les tests classiques de développement logiciel et d'utilisation informatique. La performance réelle du modèle sera plus clairement comprise lorsque la période d'accès limité prendra fin et qu'il sera testé par des communautés de développeurs plus larges.
Source de l'actualité: 12punto
