Google rend Gemini 4 Carbon accessible aux développeurs payants, aux entreprises et aux abonnés Google AI Ultra. Le modèle vise les tâches longues de programmation, de cybersécurité, d’analyse documentaire et de recherche scientifique. Une fonction expérimentale d’Antigravity doit aussi coordonner plusieurs agents à partir d’une seule consigne.
Carbon avait été présenté deux semaines plus tôt à un groupe restreint de professionnels de la cybersécurité. Son ouverture du 10 novembre élargit nettement son usage : il rejoint l’API Gemini dans AI Studio, Gemini for business, l’application Gemini, AI Mode dans Google Search et l’environnement de développement Antigravity.
Un modèle réservé aux tâches les plus exigeantes
Google positionne Carbon au-dessus de Gemini 4 Argon pour les problèmes qui nécessitent de longues chaînes de raisonnement et plusieurs cycles de vérification. Argon reste présenté comme le choix courant pour le développement logiciel et le travail de connaissance, tandis que Carbon doit intervenir sur les migrations complexes, le débogage transversal ou la recherche ouverte.
Le tarif de lancement est fixé à 2 dollars par million de jetons en entrée et 10 dollars par million en sortie. Cette grille est temporaire et ne suffit pas à comparer le coût réel d’une tâche, car les modèles peuvent consommer des volumes très différents pour atteindre un résultat comparable.
Google revendique une première place sur CursorBench 4.0, WANDR de Perplexity et AutomationBench de Zapier. Ces résultats doivent être lus avec prudence : plusieurs mesures sont citées par le fournisseur et chaque benchmark ne couvre qu’une partie des usages en production.
Un essaim d’agents dans Antigravity
La nouveauté la plus structurante concerne la commande /swarm, encore en prévisualisation. Antigravity doit transformer une instruction en équipe d’agents suivie en temps réel. Carbon peut prendre en charge l’architecture, la coordination ou l’audit, pendant que des modèles plus rapides travaillent dans des espaces isolés. Des agents adverses vérifient ensuite les modifications.
Cette organisation vise les projets trop vastes pour une boucle unique. Elle pose aussi des questions pratiques sur la supervision, le coût et la propagation des erreurs. Google ne précise pas encore la date d’une disponibilité générale de cette fonction ni les limites d’usage appliquées à chaque équipe d’agents.
Cybersécurité et recherche scientifique
Google met particulièrement en avant la cybersécurité. Dans ses évaluations internes, Carbon a atteint 100 % de rappel pour la détection et 95 % de précision pour le tri de vulnérabilités dans Project Fortify. La société indique également que le modèle a aidé à confirmer le caractère exploitable de deux failles de logiciel libre, avant leur correction coordonnée.
En science, Carbon a servi à rechercher des homologues lointains de protéines dans de grandes archives de séquences. Sur sept familles issues du test CASP17, Google rapporte qu’il a multiplié par 40 le nombre moyen d’homologues retrouvés. Des validations plus larges restent en cours.
Cette ouverture transforme Carbon en produit réellement testable au-delà des partenaires initiaux. Les prochains éléments utiles seront les évaluations indépendantes, le coût complet des tâches longues et la capacité des essaims d’agents à produire des résultats vérifiables sans multiplier les interventions humaines.
Sources : annonce officielle de Google ; The Verge.
