Google abre Gemini 4 Carbon ao público, com equipas de agentes

A Google abriu o Gemini 4 Carbon ao público a 10 de novembro de 2026, segundo o texto de Koray Kavukcuoglu, vice-presidente sénior da Google DeepMind e arquiteto-chefe de IA da Google, publicado no blogue da empresa. O modelo, apresentado como o mais poderoso da gama, passa a estar disponível para programadores, empresas, cientistas e consumidores, com uma pré-visualização do /swarm, funcionalidade que entrega um pedido a uma equipa de agentes de IA. O preço de entrada, esse, sobe.

O Carbon não chega de surpresa. Segundo a Google, duas semanas antes o modelo tinha sido entregue a um grupo de defensores de cibersegurança através do programa Fairwind. Surge na sequência do Gemini 4 Argon, que a Google apresenta não como um modelo substituído, mas como um complemento: o Argon continua a ser «a escolha ideal» para a maioria das tarefas de engenharia de software e de trabalho intelectual, enquanto o Carbon visa tarefas que testam os limites da inteligência de um modelo, como a programação e a depuração complexas em vários passos ou a investigação científica aberta. Para isso, consome mais tokens do que o Argon, a fim de explorar, raciocinar em profundidade e executar longos ciclos de verificação.

Resultados em números, sobretudo fornecidos pela Google

A Google afirma que o Carbon fica em primeiro lugar em várias avaliações que qualifica de independentes, com um custo por tarefa mais de duas vezes inferior ao do melhor modelo externo seguinte:

• CursorBench 4.0, avaliação orientada para a programação;
• WANDR, o teste da Perplexity;
• AutomationBench, o teste da Zapier;
• Multimodal Knowledge Agent (MKA), nova avaliação criada com a Artificial Analysis para documentos densos (gráficos, plantas, tabelas), em que o Carbon fica em segundo, com um custo médio por tarefa mais de seis vezes inferior ao do modelo que lidera.

Estes números vêm da Google. As medições da Artificial Analysis, divulgadas pelo Frandroid com base no VentureBeat, dão um quadro mais matizado. No seu Intelligence Index v5.0, o Carbon lidera com 59 pontos, à frente do Claude Opus 5.5 da Anthropic (58) e do GPT-6 Astra da OpenAI (57), e bem à frente do Argon (50). No AA-Omniscience, acerta em 58% das perguntas contra 48% do Argon, mas a sua taxa de alucinação passa de 4% para 11%. Segundo o The Decoder, o Fable 5.2, o novo modelo principal da Anthropic, ultrapassa-o no teste da Artificial Analysis (62 pontos contra 60 na versão High) e, segundo o Frandroid, o Carbon fica atrás do Grok 4.7, do Muse Wonder e do Kimi K3.1 Pro nas tarefas de escritório do AA-Briefcase. As pontuações do Carbon diferem de um artigo para outro (59 no Frandroid, 60 no The Decoder), e não se sabe se a versão do índice é a mesma.

/swarm: uma equipa de agentes para um único pedido

A parte mais recente é o /swarm, em pré-visualização no Google Antigravity, a plataforma da Google para programar com agentes. Segundo a Google, a funcionalidade transforma uma única instrução numa equipa de agentes coordenados, cujo trabalho se acompanha em tempo real. O Carbon assume as funções que exigem o raciocínio mais profundo, como a conceção da arquitetura, a coordenação e a auditoria, enquanto modelos mais rápidos e leves trabalham em espaços isolados em paralelo, com verificadores adversariais que testam cada alteração. É a lógica de um sistema agêntico: vários agentes, papéis distintos e um controlo.

A Google ilustra a funcionalidade com um jogo 3D em que se explora o campus de Mountain View como um pelicano numa GBike, com uma reconstrução 3D interativa da construção da Torre Eiffel a partir de fotografias históricas e com um fortepiano do século XVIII tocável. São demonstrações escolhidas pelo fornecedor. O The Decoder lembra que a relação custo-benefício dos enxames de agentes é debatida: a OpenAI e a Anthropic têm-se mostrado mais reservadas ultimamente e a ciência é cética. O principal valor parece ser a velocidade obtida com a paralelização, que continua complexa de implementar.

Preço e acesso: a fatura sobe

Para os programadores, o Carbon está disponível através da API no Google AI Studio e no Gemini for Business, para todas as contas pagas, ao mesmo preço de lançamento do Argon: 2 dólares por milhão de tokens de entrada e 10 dólares por milhão de saída. A palavra «de lançamento» é da Google; o The Decoder indica que a tarifa padrão é de 4 dólares na entrada e 20 dólares na saída.

Com o mesmo preço por token, a fatura real deverá ser mais alta do que com o Argon, uma vez que o Carbon consome mais tokens, sublinha o The Decoder. No teste da Artificial Analysis publicado duas semanas antes, uma tarefa resolvida custava em média 7,76 dólares com o Carbon à tarifa padrão, contra 10,04 dólares do Opus 5.5 Max, 6,25 dólares do GPT-6 Astra Max e 26,50 dólares do Fable 5.2 no nível máximo (cerca de 9 dólares na versão High).

É no grande público que a entrada pesa. Segundo o Frandroid, o Carbon está reservado aos subscritores do Google AI Ultra na aplicação Gemini, no modo IA da Pesquisa Google e no Antigravity. Os subscritores Pro ficam com o Argon, embora o Argon tenha sido aberto a subscritores Pro e Ultra ao mesmo tempo a 13 de outubro. Em França, o Google AI Pro custa 21,99 euros por mês e o Ultra começa nos 99,99 euros, com limites cinco vezes superiores aos do Pro; um segundo patamar, de 219,99 euros, multiplica-os por vinte. Um subscritor Pro tem, por isso, de pagar mais 78 euros por mês para experimentar já o Carbon.

Segurança e reservas

A Google publicou um relatório de segurança completo e a ficha do modelo. Segundo o The Decoder, o Carbon passa em 92% de um teste interno de honestidade com 375 tarefas (70% para o Argon) e recusa, em 98% dos casos, inventar dados experimentais em falta. Perante agentes adaptativos de red teaming, bloqueia 99% dos caminhos de ataque e reduz a taxa de êxito por tentativa de 3,1% para 0,8%. Testadores externos da Trajectory Labs não encontraram nenhum jailbreak universal em 132 horas e mais de 13 mil pedidos.

No benchmark Gray Swan de injeção indireta de prompt, o Carbon atinge 0% de êxito dos ataques, o que a Google apresenta como uma estreia. O The Decoder pondera: isso não significa que as injeções de prompt estejam resolvidas, e o teste talvez esteja saturado.

Em cibersegurança, a Google cita o programa Scan for Good da Wiz, no qual o modelo encontrou vulnerabilidades de dia zero em dois grandes fornecedores SaaS em menos de duas horas, além do seu sistema Project Fortify, com 100% de recall na análise e 95% de precisão na triagem num teste interno. Estes desempenhos valem, porém, para a versão acessível através do programa Fairwind, e a Google não dá números precisos para os benchmarks em que diz liderar, observa o The Decoder.

O que muda para uma empresa portuguesa

Para uma empresa portuguesa, a questão não é adotar o Carbon em todo o lado, mas escolher onde ele compensa o preço. A própria Google recomenda o Argon para a maioria das utilizações; o Carbon justifica-se em projetos pesados, como uma migração de código com vários pacotes ou uma auditoria de segurança, em que um erro custa mais do que tokens adicionais. Antes de se comprometer, convém medir o custo real por tarefa nos seus próprios casos, ter em conta o preço de lançamento, que pode mudar, verificar a disponibilidade e o preço local das subscrições Ultra (os preços citados são os de França) e tratar o /swarm como uma pré-visualização a testar com verificações humanas. As equipas que já experimentam agentes em paralelo encontrarão ali um banco de ensaios; as restantes podem esperar que se acumulem os relatos de utilização.