Gemini 4 Carbon: тратит больше токенов, но задача обходится дешевле
Новую старшую модель Google по цене токена не сравнить: она нарочно думает дольше. Считать приходится цену решённой задачи, и, по данным Google, у неё она в разы ниже, чем у конкурентов.
10 ноября Google открыла Gemini 4 Carbon. Я прочитал анонс Google: модель открыта подписчикам Google AI Ultra (приложение Gemini, AI Mode в Поиске, Antigravity). В Google AI Studio и Gemini for business её дали всем, кто платит за API (доступ к ИИ из программ по счётчику). Две недели до этого её давали лишь специалистам по кибербезопасности. На бесплатном Gemini без API ничего не меняется.
Зачем тратить больше токенов и как устроен /swarm
Легко обмануться ценой за токен (кусочки слов, в которых считают текст и оплату). Carbon тратит больше токенов, чем Gemini 4 Argon, который остаётся лучшим для большинства задач. Зато в многошаговой отладке и открытых научных задачах расход идёт на тщательный поиск и длинные циклы проверки, где ИИ работает как агент (сам делит задачу на шаги и правит ошибки).
В режиме /swarm (превью в Antigravity) один запрос запускает живую команду агентов:
- Carbon ведёт архитектуру, координацию и аудит.
- Быстрые лёгкие модели параллельно работают в изолированных пространствах.
- Проверяющие агенты тестируют каждую правку.
В примере из анонса рой разобрал семь PDF от городского совета (206 видов из чертежей) и за десять ночных циклов собрал 3D-модель офиса Google на 906 тысяч треугольников.
Цена решённой задачи и новые тарифы
На бенчмарках (контрольных экзаменах ИИ) Carbon первая в CursorBench 4.0 (Cursor), WANDR (Perplexity) и AutomationBench (Zapier): задача более чем вдвое дешевле следующей внешней модели. В тесте MKA (Artificial Analysis) по плотным документам с графиками, чертежами и таблицами она вторая (54,3% против 56,6% у Claude Fable 5.2). Зато по полному тарифу задача стоит 5,63 доллара против 35,28 доллара, то есть более чем вшестеро дешевле.
График Google по тесту MKA: слева точность Carbon (54,3%), Fable 5.2 (56,6%), Opus 5.5 (53,0%) и GPT-6 Astra (50,2%), справа цена задачи (5,63, 35,28, 10,29 и 6,15 доллара).
На тесте из 375 агентных задач Carbon прошла 92% задач против 70% у Argon и в 98% случаев отказывалась выдумывать недостающие данные эксперимента.
График Google «Measures of misalignment»: Carbon против Argon по попыткам сжульничать на Terminal-Bench 4.0 (0,4% против 3,6%), успешному обману (0,0% против 2,4%) и тревогам во внутреннем использовании (0,016% против 0,078%).
Все цифры дала Google: тесты провели партнёры, но независимых перепроверок пока нет. До 30 ноября 2026 года API стоит как у Argon (2 и 10 долларов за миллион входных и выходных токенов), а затем удвоится до 4 и 20 долларов. Сравнивайте модели по цене решённой задачи, а не токена, и ставьте дорогую модель только на роли, где нужно думать и проверять.
А вы при выборе ИИ смотрите на цену токена или считаете стоимость задачи?
Разборы выходят в канале Нейросеть на завтрак.