เปิดตัว Gemini 4 Carbon โมเดลตัวท็อปเพื่อความปลอดภัยไซเบอร์และงานวิจัย

วันนี้ เรากำลังเปิดให้ Gemini 4 Carbon ใช้งานได้สำหรับนักพัฒนา องค์กร นักวิทยาศาสตร์ และผู้บริโภคทั่วไป โดย Carbon ถือเป็นโมเดลที่ทรงพลังที่สุดของเรา และมีประสิทธิภาพระดับแนวหน้าในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ รวมถึงเวิร์กโฟลว์เชิง agent ระยะยาว (long-horizon agentic workflows) ครอบคลุมตั้งแต่งานความรู้ที่ซับซ้อน วิศวกรรมซอฟต์แวร์ ไปจนถึงการให้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์

เมื่อสองสัปดาห์ก่อน เราได้เริ่มปล่อย Carbon ให้กับกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ผ่าน Fairwind Program ของเรา หลังจากการเปิดตัว Gemini 4 Argon เมื่อเร็วๆ นี้ Carbon ได้ผลักดันขอบเขตขีดความสามารถให้ไกลยิ่งขึ้นไปอีก

สำหรับ Argon จะยังคงเป็นโปรเซสเซอร์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์และงานด้านความรู้ทั่วไปส่วนใหญ่ ในขณะที่ Carbon ถูกสร้างขึ้นเพื่อทดสอบขีดจำกัดความฉลาดของโมเดล เช่น การเขียนโค้ดและดีบักแบบหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน รวมถึงการวิจัยทางวิทยาศาสตร์แบบปลายเปิด โดย Carbon จะใช้ token มากกว่า Argon เพื่อสำรวจข้อมูลอย่างละเอียด ให้เหตุผลเชิงลึก และรันลูปตรวจสอบที่ยาวนานกว่าเดิม

จากการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานอิสระในเวิร์กโฟลว์การทำงานจริง Carbon สามารถผสมผสานความแม่นยำเข้ากับความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจได้อย่างยอดเยี่ยม โดยครองอันดับ #1 ใน CursorBench 4.0, Perplexity’s WANDR และ Zapier’s AutomationBench ด้วยต้นทุนต่องานที่ต่ำกว่าโมเดลภายนอกที่ดีที่สุดลำดับถัดไปมากกว่า 2 เท่า เพื่อยกระดับความสามารถของ Carbon ในโปรเจกต์ขนาดใหญ่ เรากำลัง preview ฟีเจอร์ /swarm ใน Google Antigravity ซึ่งจะเปลี่ยน prompt เดียวให้กลายเป็นทีม agent ที่ประสานงานกันแบบเรียลไทม์ นักพัฒนาสามารถมอบหมายให้ Carbon รับบทบาทที่ต้องใช้การเหตุผลเชิงลึก เช่น การออกแบบสถาปัตยกรรมและการตรวจสอบ ในขณะที่จับคู่กับโมเดลที่เบากว่าในพื้นที่ทำงานที่แยกกันเพื่อเพิ่มความรวดเร็ว

Gemini 4 Carbon พร้อมใช้งานแล้วผ่าน API ใน Google AI Studio และ Gemini for business สำหรับลูกค้าแบบชำระเงิน ใน ราคาเปิดตัว 1 เท่ากับ Gemini 4 Argon ($2 ต่อหนึ่งล้าน input tokens และ $10 ต่อหนึ่งล้าน output tokens) นอกจากนี้ยังทยอยเปิดให้สมาชิก Google AI Ultra ใช้งานใน Google Antigravity, Gemini app และ AI Mode in Search อีกด้วย

งานความรู้ความแม่นยำสูง การสร้างสื่อ และการวิเคราะห์ข้อมูล

ในภาคส่วนกฎหมายและการเงิน Gemini 4 Carbon ผสมผสานความเชี่ยวชาญด้านการมองเห็นและการดึงข้อมูลเพื่อสังเคราะห์เชิงลึกจากเอกสารจำนวนมาก โมเดลสามารถสร้างสเปรดชีต งานนำเสนอ และรายงานที่แม่นยำตามรูปแบบที่กำหนดไว้อย่างเคร่งครัด

เราได้ร่วมมือกับ Artificial Analysis เพื่อเปิดตัวเกณฑ์มาตรฐาน Multimodal Knowledge Agent (MKA) ใหม่ ซึ่งเน้นทดสอบประสิทธิภาพมัลติโมดอลในเวิร์กโฟลว์เชิง agent โดย Carbon ครองอันดับ #2 แต่มีต้นทุนเฉลี่ยต่องานต่ำกว่าโมเดลอันดับหนึ่งมากกว่า 6 เท่า

ตัวอย่างความสำเร็จที่ผ่านมา ทีม agent ของ Carbon ผ่านฟีเจอร์ /swarm ได้เปลี่ยนภาพถ่ายประวัติศาสตร์ให้เป็นนิทรรศการ 3D แบบโต้ตอบของการก่อสร้างหอไอเฟล และสร้างแบบจำลอง Three.js ของสำนักงาน Platform 37 ของ Google จาก PDF แผนงานเพียงไม่กี่ฉบับที่มีการรันลูปตรวจสอบข้ามคืนเพียง 10 รอบ

นอกจากนี้ ใน Google Antigravity โมเดล Carbon ยังสร้างเครื่องมือแสดงภาพสิ่งทอแบบหลายสเกลที่โต้ตอบได้ โดยอิงตามบทความวิชาการ พร้อมจำลองโครงร่างไฟเบอร์เสมือนจริงและเส้นโค้งความเค้น-ความเครียดแบบไดนามิกด้วยการ prompt เพียงเล็กน้อย

ในการประเมินประสิทธิภาพด้านการเงิน Carbon ทำคะแนนได้เทียบเท่ากับโมเดลที่ดีที่สุดในการประเมิน E2E Financial Agentic ของ Hebbia และครองอันดับสูงสุดในเกณฑ์มาตรฐาน General Financial Intelligence ของ Balyasny Asset Management ซึ่งครอบคลุมทั้งความเชี่ยวชาญด้านกฎหมาย การใช้เครื่องมือเชิง agent และวิศวกรรมข้อมูล

ยกระดับการเขียนโค้ด การพัฒนา Full Stack และงานดีไซน์ 3D

Carbon ทำงานได้ดีเยี่ยมในงานวิศวกรรมที่ต้องการความร่วมมือระหว่างหลาย agent เช่น การย้ายแพ็กเกจ (multi-package migrations) และการสืบสวนหาสาเหตุของปัญหาข้ามระบบ สำหรับการพัฒนาเว็บแอป โมเดลสามารถรันลูป build-and-verify เพื่อกู้คืนจากข้อผิดพลาดและตรวจสอบทั้งโค้ดและ UI เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่สมบูรณ์

ด้วยฟีเจอร์ /swarm ใน Google Antigravity โมเดล Carbon ได้สร้างเกม 3D แบบ open-world จำลองวิทยาเขต Mountain View ของ Google โดยประสานงานกับ subagent เพื่อสร้างสินทรัพย์ 3D ใน Blender และเขียนโปรแกรมผ่าน Three.js พร้อมเอฟเฟกต์เสียงจาก Lyria คุณสามารถลองใช้งานได้ที่ แอปเวอร์ชันใช้งานจริง

นอกจากนี้ Carbon ยังมีทักษะด้านการออกแบบ front end และการเคลื่อนไหวที่ยอดเยี่ยม โดยสามารถจินตนาการหน้าเว็บ Google Merchandise Store ใหม่ได้ในเพียงสอง prompt ลองเล่นได้ที่ แอปเวอร์ชันใช้งานจริง และศึกษา ทักษะการออกแบบ front end เพิ่มเติมได้บน GitHub

โปรเจกต์อื่นๆ ที่น่าสนใจรวมถึงการสร้างฉากแอตแลนติสใต้ท้องทะเลที่เหมือนภาพยนตร์ และการสร้างฟอร์เตเปียโน Stein-Schule รุ่นปี 1780 ที่เล่นได้จริงพร้อมอะคูสติกตามตำแหน่งที่ตั้งใน Koerner Hall ลองเล่นได้ที่ แอปเวอร์ชันใช้งานจริง

ความสามารถด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ระดับแนวหน้า

Gemini 4 Carbon มอบฟีเจอร์ความปลอดภัยไซเบอร์ที่แข็งแกร่งที่สุดเท่าที่เราเคยมีมา ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยตรวจสอบซอฟต์แวร์ ติดตามช่องโหว่ข้ามระบบ และสร้างแพตช์แก้ไขที่สาเหตุหลักได้ โดย Carbon เป็นผู้นำในเกณฑ์มาตรฐานทั้งด้านการค้นหา (SEC-bench Pro), การเจาะระบบ (ExploitGym) และการแพตช์ (CWE-bench v1)

ผู้ทดสอบกลุ่มแรกเริ่มเห็นผลลัพธ์ที่ชัดเจนในทางปฏิบัติ:

• ใน Project Fortify ของ Google พบว่า Carbon ทำค่า recall ได้ 100% ในการสแกน และมีความแม่นยำ 95% ในการจัดลำดับความสำคัญของปัญหา ซึ่งดีกว่าอัตราของ Argon ถึง 25%
• ทีม Cloud Vulnerability Research (CVR) ใช้ Carbon พิสูจน์ช่องโหว่ในโอเพนซอร์สที่มีความรุนแรงเทียบเท่า การเจาะระบบ PHP2Shell ช่วยให้ผู้ดูแลระบบออกแพตช์ได้อย่างรวดเร็ว
• ภายใต้โปรแกรม Scan for Good ของ Wiz ทีมงานได้ใช้ Carbon ค้นพบช่องโหว่ 0-day ในผู้ให้บริการ SaaS รายใหญ่ภายในเวลาไม่ถึงสองชั่วโมง จากที่ปกติต้องใช้เวลาวิจัยหลายสัปดาห์

การให้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ที่เหนือกว่า

Gemini 4 Carbon แสดงประสิทธิภาพก้าวกระโดดในการให้เหตุผลทางฟิสิกส์ คณิตศาสตร์ และชีววิทยา ตัวอย่างเช่น บริษัท Axiom Bio ใช้โมเดลนี้ค้นพบกลไกใหม่ของความเป็นพิษในยา ซึ่งช่วยให้การพัฒนาเวชภัณฑ์ปลอดภัยยิ่งขึ้น

นักวิจัยของ Google ยังนำ Carbon ไปใช้ในงานสำคัญหลายด้าน:

• การตรวจสอบโค้ด: ใช้เฟรมเวิร์ก AlphaProof Code เพื่อ พิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ถึงความปลอดภัยของโปรโตคอล Signal โดย Carbon ช่วยสร้างโค้ด Lean หลายล้านบรรทัดเพื่อพิสูจน์คุณสมบัติความปลอดภัยได้ในไม่กี่สัปดาห์ ซึ่งปกติงานนี้ต้องทำกันหลายปี
• การพัฒนาการทดสอบเอนไซม์: โมเดลสามารถตรวจพบความผิดปกติของข้อมูลในห้องแล็บที่ตีความยาก ช่วยลดอาร์ติแฟกต์จากการทดลองและปรับปรุงความแม่นยำในการทำซ้ำงานวิจัย
• การทำนายโครงสร้างโปรตีน: ในการทดสอบ CASP17 Carbon ช่วยค้นหา homologs ระยะไกลได้มากกว่าเดิมเฉลี่ย 40 เท่า ช่วยให้โมเดลอย่าง AlphaFold 3 ทำนายโครงสร้างโปรตีนที่ศึกษาน้อยได้แม่นยำขึ้นโดยไม่ต้องฝึกใหม่

เรากำลังขยายการเข้าถึงสำหรับนักวิทยาศาสตร์ผ่าน Google Antigravity โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเป็นเวลา 6 เดือน การสมัครยังคงเปิดอยู่ และจะมีการรับเข้าทำงานต่อเนื่องทุกสัปดาห์

ความคืบหน้าด้านความปลอดภัยและความมั่นคงของโมเดล

เราได้เสริมมาตรการป้องกันการนำ agent ไปใช้ในทางที่ผิดและ prompt injection ให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น โดยเฉพาะความทนทานต่อการโจมตีทางไซเบอร์เชิงรุก:

• การป้องกันการใช้งานผิดประเภท: Carbon บล็อกเส้นทางการโจมตีจาก red-teaming agent ได้ถึง 99% และลดอัตราความสำเร็จของการเจาะระบบเหลือเพียง 0.8% (จากเดิม 3.1% ใน Argon)
• ความซื่อสัตย์ของโมเดล: ในเกณฑ์มาตรฐานความซื่อสัตย์เชิง agent พบว่า Carbon ผ่านการทดสอบถึง 92% โดยมีการลดการกุข้อมูล (data fabrication) และปฏิเสธการเติมข้อมูลทดลองที่ขาดหายได้ดีกว่าเดิม

การป้องกัน Social Engineering และ indirect prompt injection: Carbon ประสบความสำเร็จในการป้องกันการโจมตีแบบ prompt injection ถึง 0% ในเกณฑ์มาตรฐาน Gray Swan IPI อย่างไรก็ตาม เรายังคงทดสอบร่วมกับทีมสีแดงอย่างต่อเนื่องเพื่อรับมือกับการโจมตีที่ซับซ้อนในอนาคต สามารถอ่านรายละเอียดได้ใน รายงานความปลอดภัยและความมั่นคงของ Gemini 4 Carbon

เริ่มต้นใช้งาน Gemini 4 Carbon

ตั้งแต่วันนี้ Carbon พร้อมให้บริการเคียงคู่กับ Argon ในหลายช่องทาง:

• นักพัฒนา: ใช้งานผ่าน Gemini API ใน AI Studio และ Android Studio
• องค์กร: ใช้งานผ่าน Gemini for business หรือ CodeMender
• ผู้ใช้ทั่วไป: สมาชิก Google AI Ultra เริ่มใช้งานได้ใน Gemini app และ AI Mode in Search
• นักวิจัย: สมัคร เพื่อเข้าถึงโมเดลใน Google Antigravity ฟรี 6 เดือน
• ผู้เชี่ยวชาญไซเบอร์: สมัครเข้า Fairwind Program เพื่อใช้งาน Carbon สำหรับงานด้านความปลอดภัยโดยเฉพาะ

ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ model card และ คู่มือนักพัฒนา