ახალი მოდელი ჯერ საჯარო არ არის და მასზე წვდომა თავდაპირველად მხოლოდ კიბერუსაფრთხოების სპეციალისტებსა და სანდო პარტნიორებს ექნებათ.
Google DeepMind-მა 28 ოქტომბერს თავისი ყველაზე ძლიერი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, Gemini 4 Carbon, წარადგინა, წინა ვერსიის, Gemini 4 Argon-ის, გამოსვლიდან სულ რაღაც ორი კვირის შემდეგ. კომპანიის ოფიციალური ბლოგის, ასევე გამოცემების, The Decoder-ისა და The Verge-ის, ცნობით, ახალი სისტემა სპეციალურად კიბერუსაფრთხოებისთვის შეიქმნა, რათა პროგრამული ხარვეზები იპოვოს, გაასწოროს და დაცული კოდი დაწეროს.
Google-ის განმარტებით, მოდელს შეუძლია რთულ და გრძელვადიან დავალებებზე გადაბმულად, რამდენიმე დღის განმავლობაში იმუშაოს. Artificial Analysis Intelligence Index v5-ის შეფასებაში Gemini 4 Carbon-მა 59 ქულით პირველი ადგილი დაიკავა, მაშინ როცა მის წინამორბედ Argon-ს 50 ქულა ჰქონდა. დაცული კოდის წერაში ახალი ვერსია Argon-ზე ორჯერ უკეთეს შედეგს აჩვენებს.
რას ნიშნავს ეს პრაქტიკაში და სად ჩანს სუსტი წერტილები
კომპანიის შიდა მონაცემებით, Chrome-ის გუნდმა აღმოაჩინა, რომ Carbon-მა პროგრამული საკერებლების (ე.წ. პატჩების) მომზადება სხვა ლაბორატორიის წამყვან მოდელზე ათჯერ უკეთ შეძლო, თუმცა Google-ს კონკურენტი არ დაუსახელებია. კიბერუსაფრთხოების ტესტში, SEC-bench Pro-ში, მოდელმა 88,2 პროცენტი აიღო, ხოლო WebDev Arena-ს რეიტინგში 1 768 ქულით მეოთხე ადგილზე გავიდა.
განსაკუთრებით საინტერესოა Gray Swan-ის ტესტი, რომელიც prompt injection-ს ამოწმებს. რა არის prompt injection? ეს არის ხრიკი, როცა ჰაკერი ტექსტში დამალული ბრძანებით ცდილობს, AI მოდელი მოატყუოს, წესები დაარღვევინოს და საიდუმლო ინფორმაცია გამოსტყუოს. ამ ტესტში წარმატებული შეტევების მაჩვენებელი 0,7 პროცენტიდან 0,0 პროცენტამდე დაეცა, ანუ მოდელის მოტყუება ვერცერთხელ ვერ მოხერხდა.
ყველაფერი იდეალურად მაინც არ არის. გამოცემა The Decoder ყურადღებას ამახვილებს ორ მნიშვნელოვან სისუსტეზე. კოდის დამოუკიდებლად წერაში, როცა სისტემამ ამოცანა თავად უნდა დაგეგმოს და შეასრულოს, Gemini 4 Carbon 59 ქულით კვლავ ჩამორჩება კონკურენტ Claude Opus 5.5-ს, რომელსაც 62 ქულა აქვს. გარდა ამისა, მოდელის ჰალუცინაციების, ანუ ფაქტების გამოგონების, მაჩვენებელი 4 პროცენტიდან 11 პროცენტამდე გაიზარდა.
ვის შეუძლია გამოყენება და რა ღირს
უსაფრთხოების მიზნით, გამოშვებამდე მოდელმა ამერიკის შეერთებული შტატების მთავრობის ნებაყოფლობითი წინასწარი შემოწმება გაიარა. თავდაპირველად სისტემას მხოლოდ კიბერთავდაცვის სპეციალისტები გამოიყენებენ, შემდეგ კი Google-ის Fairwind პროგრამაში ჩართული სანდო პარტნიორები.
მიუხედავად გაზრდილი შესაძლებლობებისა, დეველოპერებისთვის API-ს ფასი არ შეცვლილა და Argon-ის იდენტური დარჩა. ერთი მილიონი შემავალი ტოკენის დამუშავება 2 დოლარი ღირს, ხოლო მილიონი გამომავალი ტოკენის გენერირება 10 დოლარი. თუ მონაცემები ქეშშია შენახული, შემავალი ტოკენების ფასი 95 პროცენტით იკლებს.
| Intelligence Index v5 | 59 ქულა (პირველი ადგილი, Argon: 50 ქულა) |
| SEC-bench Pro | 88,2% |
| ExploitGym | 54,8% |
| CWE-bench | 71,0% |
| WebDev Arena | 1 768 ქულა (მეოთხე ადგილი, Argon-ზე 89 Elo-თი მეტი) |
| Gray Swan (prompt injection) | შეტევის წარმატება 0,0% (დაეცა 0,7%-დან) |
| API ფასი | $2 მილიონ შემავალ ტოკენზე, $10 მილიონ გამომავალ ტოკენზე (ქეშირებული 95%-ით იაფი) |
წყარო: Google blog: Introducing Gemini 4 Carbon (28 Oct 2026) | The Decoder: Google Deepmind releases Gemini 4 Carbon just two weeks after Argon with gains across the board (28 Oct 2026) | The Verge: Google launches Gemini 4 Carbon with a significant leap in cybersecurity (28 Oct 2026)
ეს სტატია შეიქმნა AI ხელსაწყოებით, პროცესში ადამიანის ჩართულობა დაახლოებით 10%-ია.
