# Google 發表 Gemini 4 Carbon：資安評測、分批開放與 API 價格

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> 原作者：sundarpichai (@sundarpichai) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥🔥🔥 · 日期：2026-10-29

> 原始來源：https://x.com/sundarpichai/status/2115489219804352921

## 證據與延伸閱讀

- [# Google 發表 Gemini 4 Carbon：資安評測、分批開放與 API 價格](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-29 · 支持主張：Google's announcement of Carbon, its reported WebDev Arena result and internal long-horizon observations, benchmark results and safety claims, staged access, and API pricing.
- [Sundar Pichai：Introducing Gemini 4 Carbon](https://x.com/sundarpichai/status/2115489219804352921) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-29 · 支持主張：The selected root announcement and the vendor-presented cross-model benchmark values shown in its attached image.
- [Artificial Analysis Intelligence Benchmarking Methodology](https://artificialanalysis.ai/methodology/intelligence-benchmarking) — 二手分析 · 最後核對：2026-10-29 · 支持主張：The Intelligence Index is a broad composite across categories, not a cybersecurity-only result.
- [ExploitGym repository](https://github.com/sunblaze-ucb/exploitgym) — 官方 Repository · 最後核對：2026-10-29 · 支持主張：ExploitGym's stated benchmark scope and the task it is designed to assess.
- [CWE-bench](https://cwe-bench.com/) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-29 · 支持主張：CWE-bench v1's published model comparison, separate programmatic and judge-panel scores, task scope, and evaluation setup.

## 證據透明度與公平評估

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## 中文摘要

# Google 發表 Gemini 4 Carbon：資安評測、分批開放與 API 價格

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![三張獨立卡片分別列出漏洞偵測、漏洞利用與弱點修補評測及其分數。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round13-14-selected5-20261029/gemini4-carbon/v3/overview.png)
> Google 報告的三項資安評測；任務不同，並非單一流程，分數不可直接比較。
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Google 於 2026 年 10 月 28 日宣布推出 Gemini 4 Carbon，稱它在長程工程與資安任務上有所進展。Carbon 接續兩週前推出的 Argon；公告同時談到漏洞偵測、驗證與修補，也提及安全防護、開放安排和 API 價格。讀這些消息時，先把各項評測分開看：它們測試不同任務，不能合併成單一的「資安能力」分數。

Google 也報告 Carbon 在 WebDev Arena 增加 89 Elo、以 1768 分排名第 4；公告沒有交代這項結果的測試條件。同一公告稱，Google 內部團隊曾觀察 Carbon 連續運行數日、跨越死路，處理大型程式庫與低階系統中的多步除錯和修補任務。這是 Google 團隊的內部觀察，與 WebDev Arena 的 Elo 結果是兩項不同證據。

## 三項資安評測各測什麼？

Google 報告 Carbon 在 SEC-bench Pro 漏洞偵測評測得到 88.2%，在 ExploitGym 漏洞利用評測得到 54.8%，在 CWE-bench 修補評測得到 71.0%。Google 說，這三項外部資安評測是在**未啟用 guardrails（防護措施）**的條件下進行；這些數字不能直接當成啟用產品防護後的表現。

![三張獨立卡片標示漏洞偵測 88.2% SEC-bench Pro、漏洞利用 54.8% ExploitGym、漏洞修補 71.0% CWE-bench；醒目註明三項不同任務、分數不可直接比較，且 Google 報告未啟用 guardrails。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round13-14-selected5-20261029/gemini4-carbon/v3/inline-carbon-benchmark-lifecycle.png)

> Google 報告的三項不同資安評測；未啟用 guardrails，分數不可直接比較。

![表格摘錄 Sundar Pichai 貼文中的五個模型 AA Index v5.0、SEC-bench Pro 與 ExploitGym 數值；「—」表示圖上未列數值。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round13-14-selected5-20261029/gemini4-carbon/v3/table.png)

> Google 貼文附圖的供應商呈現結果；AA Index 與兩項資安評測任務不同，不能直接比較，本次未重跑。

ExploitGym 的專案說明，它以真實漏洞建立基準，涵蓋一般使用者空間程式、Google V8 引擎和 Linux 核心，目標是評估代理開發漏洞利用方法的能力。CWE-bench 則測試另一種工作：找出弱點後修補根因。其 v1 網站列出 120 個保留測試任務、涵蓋 73 種 CWE；每個模型以高推理設定完成每項任務的四次 rollout，並設有一小時限制。程式評分要求漏洞利用失效，同時既有測試仍通過。網站也列出三位評審組成的 agentic panel 分數，兩種評分方式反映不同判準。

CWE-bench v1 榜單把 Carbon 列為第 1 名，並分別列出程式評分與三評審 panel 評分的 Pass@1、Pass@4：

| 排名 | 模型 | 程式 Pass@1 | 程式 Pass@4 | Panel Pass@1 | Panel Pass@4 |
|---|---|---:|---:|---:|---:|
| 1 | Gemini 4 Carbon | 71% | 81% | 71% | 83% |
| T2 | Grok 4.7 | 68% | 81% | 64% | 82% |
| T2 | Gemini 4 Argon | 68% | 75% | 62% | 73% |
| T2 | GPT-6 Astra | 68% | 74% | 66% | 77% |
| 5 | Claude Opus 5.5 | 67% | 79% | 67% | 81% |
| 6 | Claude Fable 5.1 | 58% | 73% | 60% | 77% |
| 7 | Grok 4.6 | 57% | 72% | 55% | 73% |
| T8 | DeepSeek-V4.1-Flash | 55% | 74% | 53% | 75% |
| T8 | Muse Spark 1.3 | 55% | 69% | 51% | 68% |
| 10 | Hy4 Preview | 53% | 75% | 50% | 73% |
| 11 | GPT-6 Sol | 52% | 68% | 52% | 72% |
| 12 | Inkling | 37% | — | 33% | — |

程式評分檢查 exploit 是否失效、既有測試是否仍通過；panel 則由三位不同模型家族的評審，依修補正確性、既有功能、泛化、完整性與程式能否執行等面向評分。每個模型在 120 項任務上各執行四次高推理 rollout，每次最多一小時。兩種評分回答的問題不同；這些分數是 CWE-bench v1 網站公布的榜單結果。

Google 另稱 Carbon 在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 排名第一、得分 59。Artificial Analysis 的方法說明指出，v5.0 將九項評測彙整為四個等權重類別：Knowledge Work、Coding、Science 和 General；該套評測以英文文字任務為主。這是涵蓋多種任務的綜合指標，不是資安專項排名。Google 公告中的排行與分數仍是供應商報告的結果；本次研究沒有重跑評測。

Google 在 Sundar Pichai 的 X 附圖也列出五個模型的 AA Index v5.0、SEC-bench Pro 與 ExploitGym 數字。以下是附圖中的供應商呈現結果；「—」表示圖上未列數值：

| 評測 | Gemini 4 Carbon | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 | Claude Fable 5.1 |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| AA Index v5.0 | 59 | 50 | 57 | 58 | 49 |
| SEC-bench Pro | 88.2% | 83.4% | 85.4% | — | — |
| ExploitGym | 54.8% | 42.0% | 42.4% | 34.5% | — |

AA Index 是跨領域綜合分數；SEC-bench Pro 與 ExploitGym 測的是不同資安任務，不能把三列當成同一尺度直接比較。Google 公告說 Carbon 的三項外部資安評測未啟用 guardrails；附圖沒有列出其他模型的防護設定。圖下注明 Google DeepMind 的評測方法頁，但該頁未納入本次已讀來源，因此這裡只列圖上數值，不補寫 SEC-bench Pro 的測試條件。

## 公告中的防護與安全數據有什麼範圍？

Google 說 Carbon 延續 Argon 的多層防護，包括模型訓練、即時濫用防禦、抵抗提示注入，以及思維鏈監控。公司也報告，Carbon 在 Gray Swan 的間接提示注入評測中，對受測攻擊的成功率為 0.0%；Argon 在同項評測的數字為 0.7%。這是 Google 報告的特定評測結果，公告沒有提供足以判斷其測試涵蓋面或推廣到其他部署情境的完整方法細節。

因此，閱讀順序很重要：資安基準分數是在未啟用 guardrails 時測得；防護與提示注入數字則來自 Google 所述的安全評測。兩類結果回答不同問題，不能用其中一組取代另一組。

## 誰能先用？API 價格是多少？

Google 表示會先讓部分資安防禦者使用 Carbon，再透過 Fairwind 計畫逐步擴大到更多可信任夥伴；之後才會透過產品提供給開發者、企業和一般消費者。公告沒有列出首批人數、資格條件或一般開放日期，只說將在收集意見並調整防護後推出。

公告列出的 API 入門價格是每百萬輸入 token 2 美元、每百萬輸出 token 10 美元；快取輸入 token 可享輸入價格 95% 折扣。入門期結束後，價格改為每百萬輸入 token 4 美元、每百萬輸出 token 20 美元，但公告沒有說明入門期何時結束。這些是 token 單價，與完成特定任務的總成本是不同資訊。

![Gemini 4 Carbon 基準比較圖；Carbon 欄列出 AA Index v5.0 59、CWE-bench 71.0%、ExploitGym 54.8%、SEC-bench Pro 88.2%。圖面附有 Google DeepMind 方法頁；這些是圖中展示的分數，並非本次獨立重跑結果。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round13-14-selected5-20261029/gemini4-carbon/v2/media-0-r2Url.jpg)

> Gemini 4 Carbon 基準比較圖；Carbon 欄列出 AA Index v5.0 59、CWE-bench 71.0%、ExploitGym 54.8%、SEC-bench Pro 88.2%。圖面附有 Google DeepMind 方法頁；這些是圖中展示的分數，並非本次獨立重跑結果。

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