Google ha presentado Gemini 4 Carbon, que describe como su modelo más potente, solo dos semanas después de abrir Gemini 4 Argon a todo el mundo. Encabeza el índice de inteligencia de Artificial Analysis con 59 puntos, pero su especialidad es la ciberseguridad: encontrar vulnerabilidades en software real, demostrar que se pueden explotar y escribir el parche. Precisamente por eso, de momento no estará disponible para el público: esta semana lo reciben solo algunos equipos de ciberdefensa.
El anuncio lo firma Koray Kavukcuoglu, vicepresidente de Google DeepMind y arquitecto jefe de IA de Google. Carbon sigue el mismo camino que Gemini 4 Argon, que Google presentó el 30 de septiembre solo para defensores de su programa Fairwind y abrió a desarrolladores y usuarios el 13 de octubre. El programa reúne, según Google, a más de 650 organizaciones, con prioridad para gobiernos, operadores de infraestructura crítica y grandes plataformas, que pasan verificaciones y no pueden usar el modelo para tareas maliciosas como crear malware.
Claves de Gemini 4 Carbon
- Encontrar fallos. Resuelve el 88.2 % de SEC-bench Pro, una prueba que pide descubrir vulnerabilidades reales en software como Firefox, el motor V8 o el kernel de Linux.
- Explotarlos y repararlos. Logra el 54.8 % en ExploitGym, que mide si es capaz de explotar una vulnerabilidad, y el 71 % en CWE-bench, que pide auditar proyectos de código abierto y escribir un parche que funcione. En esa tabla supera a GPT-6 Astra, Gemini 4 Argon y Grok 4.7 (68 %) y a Claude Opus 5.5 (67 %).
- Sin frenos en las pruebas. Google aclara que esas cifras se midieron con el modelo sin sus salvaguardas, que es como lo usarán los defensores.
- Pruebas en casa. El equipo de Chrome asegura que generó parches de calidad más de diez veces mejor que «el gran modelo de otro laboratorio», sin decir cuál, y la empresa de seguridad Wiz, propiedad de Google, lo sitúa en cabeza en sus pruebas de pentesting web.
- Más largo y más obediente. Además de la ciberseguridad, Google destaca tareas de programación largas y menos «trampas» y afirmaciones inventadas en sus evaluaciones internas. Artificial Analysis, sin embargo, midió que se equivoca con más seguridad que Argon cuando no sabe algo: su tasa de alucinaciones pasó del 4 % al 11 %, aunque acierta más.
- El mismo precio que Argon. Cuando llegue a la API costará $2 USD por millón de tokens de entrada y $10 USD por millón de salida durante el periodo de lanzamiento, y después $4 y $20 USD. No hay fecha.
El dilema de un modelo que sabe atacar
Un modelo capaz de encontrar y explotar fallos es la herramienta soñada de un equipo de defensa, que puede revisar su propio código antes que los atacantes, y también la de un atacante. Por eso los tres grandes laboratorios han acabado haciendo lo mismo este otoño: OpenAI reserva las capacidades de ciberseguridad avanzadas de GPT-6 Astra a su programa de acceso de confianza, Anthropic amplió en octubre su programa de verificación para equipos de seguridad y Google repite con Carbon el despliegue escalonado de Argon. Google dice además que participa en el proceso voluntario de pruebas previas del Gobierno de EE. UU., aunque no ha publicado ni una ficha técnica ni un informe de seguridad propios de Carbon: el que enlaza en el anuncio es el de Argon.
Para la mayoría, la noticia es lo que viene: la experiencia con Argon sugiere que Carbon llegará a desarrolladores y usuarios en cuestión de semanas, aunque Google solo dice «lo antes posible». Mientras tanto, conviene leer las cifras como lo que son, resultados medidos por la propia empresa o en tablas recién actualizadas, y esperar a que equipos independientes lo prueben con las salvaguardas puestas.
Más fuentes: programa Fairwind de Google DeepMind; clasificación de CWE-bench; SEC-bench; VentureBeat, 28 de octubre de 2026. Imagen de portada: Google.
Fuente: Google, «Gemini 4 Carbon: our next frontier model», 28 de octubre de 2026