Gemini 4 Carbon ouvert au public, avec essaim d'agents IA

Google a ouvert Gemini 4 Carbon au public le 10 novembre 2026, selon le billet de Koray Kavukcuoglu, vice-président senior de Google DeepMind et architecte en chef de l'IA de Google, publié sur le blog de l'entreprise. Le modèle, présenté comme le plus puissant de la gamme, devient accessible aux développeurs, aux entreprises, aux scientifiques et aux consommateurs, avec en prime un aperçu de /swarm, une fonction qui confie une demande à une équipe d'agents IA. Le ticket d'entrée, lui, grimpe.

Carbon n'arrive pas par surprise. Selon Google, le modèle avait été confié deux semaines plus tôt à un groupe de défenseurs en cybersécurité via le programme Fairwind. Il fait suite à Gemini 4 Argon, que Google présente non comme un modèle remplacé mais comme un complément : Argon reste « le choix idéal » pour la majorité des tâches de génie logiciel et de travail intellectuel, tandis que Carbon vise les tâches qui testent les limites de l'intelligence d'un modèle, comme le codage et le débogage complexes en plusieurs étapes ou la recherche scientifique ouverte. Pour cela, il consomme plus de jetons qu'Argon, afin d'explorer, de raisonner en profondeur et de mener de longues boucles de vérification.

Des résultats chiffrés, surtout fournis par Google

Google affirme que Carbon se classe premier sur plusieurs évaluations qu'il qualifie d'indépendantes, avec un coût par tâche plus de deux fois inférieur à celui du meilleur modèle externe suivant :

• CursorBench 4.0, évaluation orientée programmation ;
• WANDR, le test de Perplexity ;
• AutomationBench, le test de Zapier ;
• Multimodal Knowledge Agent (MKA), nouvelle évaluation conçue avec Artificial Analysis pour les documents denses (graphiques, plans, tableaux), où Carbon est deuxième, pour un coût moyen par tâche plus de six fois inférieur à celui du modèle de tête.

Ces chiffres viennent de Google. Les mesures d'Artificial Analysis, relayées par Frandroid d'après VentureBeat, donnent un tableau plus nuancé. Sur son Intelligence Index v5.0, Carbon est en tête avec 59 points, devant Claude Opus 5.5 d'Anthropic (58) et GPT-6 Astra d'OpenAI (57), et nettement devant Argon (50). Sur AA-Omniscience, il répond juste à 58 % des questions contre 48 % pour Argon, mais son taux d'hallucination passe de 4 % à 11 %. Selon The Decoder, Fable 5.2, le nouveau modèle phare d'Anthropic, le dépasse dans le test d'Artificial Analysis (62 points contre 60 en version High), et, selon Frandroid, Carbon reste derrière Grok 4.7, Muse Wonder et Kimi K3.1 Pro sur les tâches de bureau d'AA-Briefcase. Les scores de Carbon diffèrent d'un article à l'autre (59 chez Frandroid, 60 chez The Decoder), sans que l'on sache si la version de l'indice est la même.

/swarm : une équipe d'agents pour une seule demande

Le volet le plus nouveau est /swarm, en préversion dans Google Antigravity, la plateforme de Google pour coder avec des agents. Selon Google, la fonction transforme une seule consigne en une équipe d'agents coordonnés dont on suit le travail en temps réel. Carbon est affecté aux rôles qui exigent le raisonnement le plus profond, comme la conception d'architecture, la coordination et l'audit, tandis que des modèles plus rapides et plus légers travaillent dans des espaces isolés en parallèle, avec des vérificateurs adverses qui testent chaque modification. C'est la logique d'un système agentique : plusieurs agents, des rôles distincts et un contrôle.

Google illustre la fonction par un jeu 3D où l'on explore le campus de Mountain View en pélican sur un GBike, par une reconstruction 3D interactive de la construction de la tour Eiffel à partir de photos historiques et par un fortepiano du XVIIIe siècle jouable. Ce sont des démonstrations choisies par l'éditeur. The Decoder rappelle que le rapport coût-bénéfice des essaims d'agents est débattu : OpenAI et Anthropic se sont montrés plutôt réservés ces derniers temps et la recherche est sceptique. L'intérêt principal semble être la vitesse gagnée par la parallélisation, qui reste complexe à mettre en oeuvre.

Prix et accès : l'addition monte

Pour les développeurs, Carbon est disponible via l'API dans Google AI Studio et dans Gemini for Business, pour tous les comptes payants, au même prix d'introduction qu'Argon : 2 dollars par million de jetons en entrée et 10 dollars par million en sortie. Le mot « introductif » est celui de Google ; The Decoder indique que le tarif standard est de 4 dollars en entrée et de 20 dollars en sortie.

À prix du jeton égal, la facture réelle devrait être plus élevée qu'avec Argon, puisque Carbon consomme davantage de jetons, souligne The Decoder. Dans le test d'Artificial Analysis publié deux semaines plus tôt, une tâche résolue coûtait en moyenne 7,76 dollars avec Carbon au tarif standard, contre 10,04 dollars pour Opus 5.5 Max, 6,25 dollars pour GPT-6 Astra Max et 26,50 dollars pour Fable 5.2 au niveau maximal (environ 9 dollars en version High).

C'est du côté du grand public que le ticket d'entrée pique. Selon Frandroid, Carbon est réservé aux abonnés Google AI Ultra dans l'application Gemini, dans le mode IA de la recherche Google et dans Antigravity. Les abonnés Pro restent sur Argon, alors qu'Argon avait été ouvert aux abonnés Pro et Ultra en même temps le 13 octobre. En France, Google AI Pro coûte 21,99 euros par mois et Ultra démarre à 99,99 euros, avec des limites cinq fois supérieures à Pro ; un second palier à 219,99 euros les multiplie par vingt. Un abonné Pro doit donc payer 78 euros de plus par mois pour essayer Carbon dès maintenant.

Sécurité et réserves

Google a publié un rapport de sécurité complet et la fiche du modèle. Selon The Decoder, Carbon réussit 92 % d'un test interne d'honnêteté de 375 tâches (70 % pour Argon) et refuse dans 98 % des cas d'inventer des données expérimentales manquantes. Face à des agents de red teaming adaptatifs, il bloque 99 % des chemins d'attaque et fait passer le taux de percée par tentative de 3,1 % à 0,8 %. Des testeurs externes de Trajectory Labs n'ont trouvé aucun jailbreak universel en 132 heures et plus de 13 000 requêtes.

Sur le benchmark Gray Swan d'injection de prompt indirecte, Carbon atteint 0 % de réussite des attaques, ce que Google présente comme une première. The Decoder tempère : cela ne signifie pas que les injections de prompt sont résolues, et le test est peut-être saturé.

En cybersécurité, Google cite le programme Scan for Good de Wiz, au cours duquel le modèle a trouvé des failles zero-day chez deux grands fournisseurs SaaS en moins de deux heures, ainsi que son système Project Fortify, avec 100 % de rappel au scan et 95 % de précision au tri sur un test interne. Ces performances valent toutefois pour la version accessible via le programme Fairwind, et Google ne donne pas de chiffres précis pour les benchmarks où il dit mener, relève The Decoder.

Ce que ça change pour une entreprise brésilienne

Pour une entreprise brésilienne, la question n'est pas d'adopter Carbon partout, mais de choisir où il vaut son prix. Google recommande lui-même Argon pour la majorité des usages ; Carbon se justifie pour des chantiers lourds, comme une migration de code multi-paquets ou un audit de sécurité, où une erreur coûte plus cher que des jetons supplémentaires. Avant de s'engager, il convient de mesurer le coût réel par tâche sur ses propres cas, de tenir compte du tarif d'introduction, qui peut évoluer, de vérifier la disponibilité et la tarification locales des abonnements Ultra (les prix cités sont ceux de la France) et de traiter /swarm comme une préversion à tester avec des vérifications humaines. Les équipes qui expérimentent déjà des agents en parallèle y trouveront un banc d'essai ; les autres peuvent attendre que les retours d'usage s'accumulent.