Google выпустила Gemini 4 Carbon: топ в трёх агентных бенчмарках и вдвое дешевле

Google выпустила Gemini 4 Carbon, и главный упор здесь сделан не на «ещё умнее», а на «дешевле и лучше для агентов». Модель позиционируется под программирование, ИИ-агентов и научные задачи. Для тех, кто строит продукты на агентных сценариях, самое интересное — цена и новый режим параллельной работы в Antigravity.

Что заявила Google

По данным компании, Carbon заняла первые места в трёх агентных бенчмарках: CursorBench 4.0, Perplexity WANDR и Zapier AutomationBench. Эти тесты измеряют не «знание фактов», а способность довести многошаговую задачу до результата: написать код, выполнить цепочку действий, автоматизировать рабочий процесс.

Вторая часть заявления важнее первой: стоимость выполнения задач более чем вдвое ниже, чем у ближайшего конкурента. Для агентов это критично. Один запуск агента — это десятки обращений к модели, и разница в цене за задачу быстро превращается в разницу в марже продукта.

Отдельно Google упомянула науку: в экспериментах Carbon помогла находить в среднем в 40 раз больше удалённых гомологов белков. Это белки с общим происхождением, но слабо похожими последовательностями, и найти их сложно. Подробностей о методике в анонсе нет, поэтому пока это скорее сигнал о направлении, чем готовый инструмент для лаборатории.

/swarm: несколько агентов вместо одного

Вместе с моделью Google показала команду /swarm для Antigravity. Идея простая: вместо одного агента, который по очереди пишет код, проверяет его и гоняет тесты, запускается несколько агентов параллельно. Один пишет, другой ревьюит, третий тестирует.

Представьте задачу «добавить в сервис новый эндпоинт». Обычный агент делает это последовательно: код, затем проверка, затем тесты, затем исправления. В режиме роя ревью и тесты стартуют, пока код ещё дописывается. Время ожидания падает, но растёт число одновременных вызовов модели, а значит и счёт. Здесь низкая цена за токен становится условием работы режима, а не приятным бонусом.

Цена и что проверить до перехода

До 30 ноября API стоит $2 за 1 млн входных токенов и $10 за выходные. После этой даты цены удвоятся: $4 и $20. Модель доступна через Gemini API, Google AI Studio и Antigravity.

Для прикидки возьмём агентный запуск на 200 тысяч входных и 20 тысяч выходных токенов. Сейчас это около $0,60 (0,4 + 0,2), после 30 ноября — около $1,20. Цифры иллюстративные, но показывают главное: заявленное преимущество в «более чем вдвое» нужно считать по будущему тарифу, а не по акционному.

Что стоит сделать на практике:

• Прогнать свои задачи, а не чужие бенчмарки. Лидерство в CursorBench или AutomationBench не гарантирует, что модель справится с вашей кодовой базой и вашими интеграциями.
• Считать стоимость успешно выполненной задачи, а не токена. Дешёвая модель, которой нужно три попытки, может оказаться дороже.
• Протестировать /swarm на изолированной задаче и замерить, насколько параллельность ускоряет работу и во сколько раз растёт расход токенов.

Ограничения

Все результаты в анонсе — заявления самой Google. Из пересказа неясно, с кем именно сравнивали стоимость, на каких настройках запускали тесты и какова цена задачи при реальной нагрузке. Нет и независимых проверок. Сначала стоит дождаться сторонних замеров или провести собственный пилот в пределах акционного окна, пока цена вдвое ниже.