Was ist Gemini 4 Carbon?
Gemini 4 Carbon ist das neue Frontier-Modell von Google DeepMind, angekündigt am 28. Oktober 2026, zwei Wochen nachdem Gemini 4 Argon die Abonnenten erreicht hatte. Google hält eine allgemeine Freigabe zurück, weil die Cyberfähigkeiten in beide Richtungen wirken: Ein Modell, das Schwachstellen findet und behebt, kann sie auch ausnutzen. Vorerst bekommt es nur ein Teil der Cyberverteidiger in Googles Fairwind-Programm, das nur auf Einladung zugänglich ist, und Google-Teams nutzen es intern über Antigravity. Entwicklern, Unternehmen und Endkunden ist es "so bald wie möglich" versprochen, ohne Datum.
Einen öffentlichen API-Endpunkt, eine Modell-ID oder eine Model Card gibt es noch nicht. Artificial Analysis und Vals, die es getestet haben, nennen ein Kontextfenster von 1M Tokens, Vals außerdem 1.048.576 Ausgabe-Tokens; es liest Text, Bilder, Video, Audio und Dateien und schreibt Text. Google selbst hat keine Kontext- oder Ausgabegrenze veröffentlicht.
Google bepreist es wie Argon: zum Einführungspreis 2 $ pro Million Input-Tokens und 10 $ pro Million Output-Tokens, danach 4 $ und 20 $, gecachter Input 95% günstiger. Wann der Einführungspreis endet, ist nicht angekündigt.
Was kostet Gemini 4 Carbon?
| Tarif | Preis | Was enthalten ist |
|---|---|---|
| Introductory | $2 in / $10 out per 1M tokens | Gecachter Input 0,10 $; Enddatum nicht angekündigt |
| Later | $4 in / $20 out per 1M tokens | Gecachter Input 0,20 $ |
Noch nicht erhältlich. Angekündigt: 2 $ Input / 10 $ Output pro 1M Tokens zum Einführungspreis (gecachter Input 0,10 $), danach 4 $ / 20 $ (gecacht 0,20 $). Ende des Einführungspreises nicht angekündigt.
Lohnt sich Gemini 4 Carbon?
Carbon belegt im unabhängigen Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 mit 59 den ersten Platz, einen Punkt vor Claude Opus 5.5 (58), zwei vor GPT-6 Astra (57) und neun vor Argon (50). Der Vorsprung ist knapp. Vals sieht es in seinem eigenen Index mit 70,36% auf Platz zwei, hinter Claude Sonnet 5.5 (70,85%) und knapp vor Opus 5.5 (70,18%), beide innerhalb der Fehlermarge von ±0,97. Den Vals Finance Index und Legal Research Bench führt es dagegen klar an. Das ist ein Frontier-Modell, kein Ausreißer nach oben.
Googles Launch-Tabelle ist selbst gemeldet und hat keine Fehlermargen. Sie beansprucht in 15 von 17 Zeilen den Bestwert, darunter 96,2% bei GraphWalks mit langem Kontext gegenüber 71,8% für Astra und 66,8% für Opus. Die Cyberwerte hinter der eingeschränkten Freigabe, 88,2% bei SEC-bench Pro für das Finden von Schwachstellen und 54,8% bei ExploitGym für deren Ausnutzung, entstanden ohne Schutzmechanismen. NeuralTrust merkt an, dass der ExploitGym-Lauf ein Limit von 10 Stunden hatte, gegenüber 6 Stunden für Opus 5.5; bei 6 Stunden kommt Carbon auf 53,5%. Selbst in Googles eigener Tabelle liegt es bei FrontierSWE 2 zurück (61,2% gegenüber 65,5% für Astra und 62,3% für Opus) und bei der Computerbedienung in OSWorld (81,5% gegenüber 87,2% für Opus).
Unabhängige Zuverlässigkeitsdaten widersprechen einem Teil von Googles Darstellung. Google sagt, Carbon mache etwa halb so viele unbelegte Aussagen wie Argon, laut VentureBeat stieg seine Halluzinationsrate im Omniscience-Test von Artificial Analysis aber von 4% auf 11%. Es beantwortet mehr Fragen richtig (58% gegenüber 48%), rät aber öfter, wenn es unsicher ist. Das liegt immer noch weit unter den 50%, die für Opus 5.5 und Astra gemessen wurden.
Es ist langsam und wortreich. Artificial Analysis misst 118,58 Sekunden bis zum ersten Token bei einem Median von 3,71 und 200 Millionen Output-Tokens für seinen Index bei einem Median von 70 Millionen. Zum späteren Preis von 4 $/20 $ ergibt das 7,76 $ pro Index-Aufgabe: nah an Argons 7,68 $, unter den 10,04 $ von Opus 5.5 und über den 6,25 $ von Astra.
Für alle außerhalb von Fairwind ist das noch keine Kaufentscheidung. Die Preise pro Token entsprechen denen von Argon, also sollten für Argon geplante Budgets tragen, falls Carbon zu denselben Bedingungen in die Gemini API kommt, was Google nicht bestätigt hat. Teams mit Opus 5.5 gewännen einen einzigen Indexpunkt mit einem Modell, das sie noch nicht aufrufen können.
Wo es sich lohnt
Ein nationales CERT oder ein Sicherheitsteam für kritische Infrastruktur, das in Googles Fairwind-Programm aufgenommen wurde
Schwachstellen in großen Codebasen finden, prüfen und beheben, bevor Angreifer es tun
Google meldet 88,2% bei SEC-bench Pro und 71,0% beim Patchen in CWE-bench, beides selbst gemeldet und ohne Schutzmechanismen, und sagt, das Modell sei intern tagelang an Engineering-Aufgaben gelaufen. Der Zugang läuft über ein Google-Cloud-Account-Team; laut NeuralTrust ist phishingresistente MFA Pflicht, und die Nutzung ist auf interne Teams für Sicherheit, Incident Response oder Penetrationstests beschränkt.
Ein Plattform-Verantwortlicher in einem Unternehmen, das Gemini 4 Argon bereits produktiv nutzt
Den Umstieg auf Carbon budgetieren, sobald es verfügbar wird
Die Preise pro Token entsprechen Argon, aber Carbon verbrauchte 200 Millionen Output-Tokens im Index von Artificial Analysis, daher zählen die Kosten pro Aufgabe: 7,76 $ gegenüber Argons 7,68 $ zum späteren Preis. Ein Auftrag mit 10M ungecachten Input- und 1M Output-Tokens kostet laut VentureBeat 30 $ zum Einführungspreis und später 60 $.
Ein KI-Verantwortlicher bei einer Bank oder Anwaltskanzlei, der Frontier-Modelle vergleicht
Entscheiden, ob auf Carbon gewartet oder jetzt auf Opus 5.5 gesetzt wird
Carbon führt den Vals Finance Index mit 66,35% und Legal Research Bench mit 55,77% an, ist aber nicht erhältlich, und Opus 5.5 liegt im gesamten Vals Index innerhalb der Fehlermarge. Warten bringt einen kleinen gemessenen Vorteil zu einem unbekannten Termin.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Kein Self-Service. Laut NeuralTrust laufen Fairwind-Bewerbungen über ein Google-Cloud-Account-Team, mit Hintergrundprüfung. Google hat keine API-Modell-ID veröffentlicht, und am 1. November 2026 führen die Modell- und Preisseiten der Gemini API aus der Gemini-4-Familie nur Argon.
- Integrationen
- Bei Google selbst läuft es über Antigravity, und Varun Mohan, der Antigravity leitet, nannte breiteren Antigravity-Zugang als nächsten Schritt, ohne Datum. Verfügbarkeit in der Gemini API, AI Studio, Vertex AI oder der Gemini-App ist nicht angekündigt.
- Daten und Datenschutz
- Aufbewahrungs- und Trainingsbedingungen für Carbon sind nicht veröffentlicht, und eine System Card für Carbon gibt es noch nicht. Die von NeuralTrust beschriebenen Fairwind-Bedingungen (für Argon verfasst) verlangen eine Nutzungserfassung und verbieten das Teilen oder Weiterverkaufen des Zugangs sowie das Erstellen von Malware; für Carbon können sie abweichen.
- Kosten im großen Maßstab
- Zum späteren Preis von 4 $/20 $ rechnet Artificial Analysis mit 7,76 $ pro Index-Aufgabe bei 123.000 Output-Tokens pro Aufgabe; Vals verzeichnet 10,51 $ pro Test in seinem Index. Gecachter Input mit 95% Rabatt hilft bei langen geteilten Prompts; ob Batch- oder Flex-Rabatte gelten, ist nicht veröffentlicht.
- Grenzen
- Artificial Analysis und Vals nennen 1M Tokens Kontext, Vals 1.048.576 Output-Tokens; Google hat keins von beidem bestätigt. Rate Limits sind nicht veröffentlicht. Artificial Analysis misst 118,58 Sekunden bis zum ersten Token und 84,6 Tokens pro Sekunde, Vals brauchte 47 Minuten 45 Sekunden für seinen Index.
Was gut ist
- Erster im Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 mit 59
- Führt den Vals Finance Index und Legal Research Bench an
- Gleicher Preis pro Token wie Argon; rund 23% günstiger pro Index-Aufgabe als Opus 5.5
- 11% Halluzinationsrate bei AA-Omniscience, gegenüber 50% für Opus 5.5 und Astra
Was nicht
- Nur ein Teil geprüfter Cyberverteidiger kann es nutzen; kein Datum für alle anderen
- Keine API-Modell-ID, keine Model Card, keine von Google veröffentlichten Grenzen
- 118 Sekunden mediane Wartezeit bis zum ersten Token, dazu sehr wortreich
- Liegt bei FrontierSWE 2 hinter Astra und Opus 5.5, bei OSWorld hinter Opus
Am besten für
Heute geprüfte Sicherheitsteams in Googles Fairwind-Programm; Teams auf der Gemini API, die ihr nächstes Upgrade planen, sobald Google den Zugang öffnet.
Alternativen zu Gemini 4 Carbon
Gemini 4 Carbon: häufige Fragen
- Lohnt sich Gemini 4 Carbon?
- Carbon ist das stärkste Modell, das Google gebaut hat, und im neuen Index von Artificial Analysis das stärkste überhaupt, aber fast niemand darf es bisher nutzen. Wir bewerten es mit 4.3 von 5.
- Was kostet Gemini 4 Carbon?
- Noch nicht erhältlich. Angekündigt: 2 $ Input / 10 $ Output pro 1M Tokens zum Einführungspreis (gecachter Input 0,10 $), danach 4 $ / 20 $ (gecacht 0,20 $). Ende des Einführungspreises nicht angekündigt.
- Welche Nachteile hat Gemini 4 Carbon?
- Nur ein Teil geprüfter Cyberverteidiger kann es nutzen; kein Datum für alle anderen; Keine API-Modell-ID, keine Model Card, keine von Google veröffentlichten Grenzen; 118 Sekunden mediane Wartezeit bis zum ersten Token, dazu sehr wortreich; Liegt bei FrontierSWE 2 hinter Astra und Opus 5.5, bei OSWorld hinter Opus.
- Für wen eignet sich Gemini 4 Carbon?
- Heute geprüfte Sicherheitsteams in Googles Fairwind-Programm; Teams auf der Gemini API, die ihr nächstes Upgrade planen, sobald Google den Zugang öffnet.
- Was kostet Gemini 4 Carbon für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- Zum späteren Preis von 4 $/20 $ rechnet Artificial Analysis mit 7,76 $ pro Index-Aufgabe bei 123.000 Output-Tokens pro Aufgabe; Vals verzeichnet 10,51 $ pro Test in seinem Index. Gecachter Input mit 95% Rabatt hilft bei langen geteilten Prompts; ob Batch- oder Flex-Rabatte gelten, ist nicht veröffentlicht.
- Ist Gemini 4 Carbon sicher für Firmendaten?
- Aufbewahrungs- und Trainingsbedingungen für Carbon sind nicht veröffentlicht, und eine System Card für Carbon gibt es noch nicht. Die von NeuralTrust beschriebenen Fairwind-Bedingungen (für Argon verfasst) verlangen eine Nutzungserfassung und verbieten das Teilen oder Weiterverkaufen des Zugangs sowie das Erstellen von Malware; für Carbon können sie abweichen.
- Was sind die besten Alternativen zu Gemini 4 Carbon?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, Gemini 4 Argon und GPT-5.6-Cyber.
Antworten geprüft am 1. Nov. 2026.