Google hat Gemini 4 Carbon am 10. November 2026 für alle zahlenden Entwickler und Unternehmen freigegeben. Zwei Wochen lang war das Modell nur über das Fairwind-Programm für Cyberabwehr-Teams erreichbar. Jetzt kostet es in der API so viel wie Gemini 4 Argon: 2 US-Dollar pro Million Input-Token und 10 US-Dollar pro Million Output-Token. Neu ist außerdem ein Mehr-Agenten-Modus namens /swarm in Google Antigravity.
Primärquelle: Gemini 4 Carbon is now available, Google, 10.11.2026
Was jetzt freigeschaltet ist
Carbon ist ab sofort über mehrere Wege erreichbar:
- Entwickler: Gemini API im Paid-Tier, in AI Studio und in Android Studio.
- Unternehmen: Gemini for business über API oder Modelldropdown, außerdem in Antigravity und CodeMender.
- Abonnenten: Google AI Ultra erhält Carbon im Antigravity, in der Gemini-App und im AI Mode der Suche.
- Wissenschaft: Das Anfang Oktober gestartete Programm für 10.000 Forschende, das bisher Argon kostenlos bereitstellte, wird auf Carbon ausgeweitet.
- Cyberabwehr: Die Security-Variante „Carbon for cyber“ bleibt an das Fairwind-Programm gebunden.
Der Kontextumfang liegt bei einer Million Token. Carbon verarbeitet Text, Bilder, Sprache und Video als Eingabe, gibt aber nur Text aus.
Preis und Positionierung im Vergleich zu Argon
Google positioniert Carbon nicht als Ersatz für Argon, sondern als Werkzeug für aufwendigere Aufgaben. Argon bleibt laut Google die Wahl für den Großteil der Software- und Wissensarbeit. Carbon ist für mehrstufiges Coding, Debugging und offene Forschungsfragen gedacht und verbraucht dabei bewusst mehr Token, um tiefer zu prüfen und Schleifen zur Verifikation zu fahren.
Der Preisunterschied zu Argon entfällt zum Start: Beide Modelle kosten in der API 2 US-Dollar pro Million Input- und 10 US-Dollar pro Million Output-Token. Das ist ein Einführungspreis laut Hersteller, keine dauerhafte Zusage.
Unabhängiger Index: 60 Punkte, hinter Fable 5.2
Artificial Analysis führt Gemini 4 Carbon in der Reasoning-Stufe „high“ mit 60 Punkten im Intelligence Index v5.0.1. Claude Fable 5.2 kommt in der Stufe „max“ auf 65 Punkte, Claude Opus 5.5 auf 59 und GPT-6 Astra auf 57. Die Messungen laufen mit unterschiedlichen Reasoning-Stufen, ein Punktabstand ist deshalb kein Beweis für einen gleich großen Fähigkeitsunterschied.
| Modell | Intelligence Index v5.0.1 | Kosten je Index-Aufgabe | Zeit je Index-Aufgabe |
|---|---|---|---|
| Gemini 4 Carbon (high) | 60 | 7,76 $ | 25,6 min |
| Claude Fable 5.2 (max) | 65 | 26,54 $ | 45,2 min |
| Claude Opus 5.5 (max) | 59 | 10,04 $ | 25,0 min |
| GPT-6 Astra (max) | 57 | 6,24 $ | 22,9 min |
| GPT-6.1 Sol (max) | 55 | 1,27 $ | 20,2 min |
Werte: Artificial Analysis, Intelligence Index v5.0.1, abgerufen am 11.11.2026.
Die Tabelle zeigt beide Seiten. Carbon liegt im Index vor Opus 5.5 und Astra, aber deutlich hinter Fable 5.2. Pro Index-Aufgabe ist Carbon teurer als Astra und Sol und braucht mehr Zeit. Artificial Analysis beschreibt das Modell als „notably slow“ und „very verbose“: 205 Millionen Output-Token für den Index gegen einen Median von 72,8 Millionen. Wer Carbon für kurze Standardaufgaben einsetzt, zahlt den Aufwand ohne Gegenwert.
/swarm: ein Prompt, mehrere Agenten
In Google Antigravity startet /swarm aus einer einzelnen Anweisung ein Team von Agenten, das in getrennten Arbeitsumgebungen parallel läuft. Carbon übernimmt dabei laut Google Rollen, die tiefes Nachdenken verlangen – Architektur, Koordination, Prüfung –, während schnellere Modelle die Arbeitsteile übernehmen. Zusätzliche Prüf-Agenten testen jede Änderung gegen die Anforderung.
Google zeigt das an drei Beispielen: eine interaktive 3D-Ausstellung zur Baugeschichte des Eiffelturms aus historischen Fotos, eine Rekonstruktion des eigenen Bürogebäudes aus sieben kommunalen Planungs-PDFs mit 906.000 Dreiecken über zehn nächtliche Durchläufe und ein Browserspiel mit prozedural erzeugten 3D-Assets. Das ist ein Preview, kein fertiges Produkt, und es erklärt, warum Carbon mehr Token pro Auftrag verbraucht.
Was Google selbst meldet
Alle folgenden Werte sind Herstellerangaben; teils zitieren sie Tests von Partnern, ohne Punktwerte und ohne benannte Vergleichsmodelle zu nennen.
- Carbon führt laut Google auf CursorBench 4.0, Perplexitys WANDR und Zapiers AutomationBench – bei mehr als halbierten Kosten pro Aufgabe gegenüber dem nächstbesten externen Modell.
- Im neuen Multimodal Knowledge Agent Benchmark, den Google zusammen mit Artificial Analysis veröffentlicht hat, liegt Carbon auf Platz 2 bei mehr als sechsmal niedrigeren durchschnittlichen Kosten pro Aufgabe als das führende Modell.
- Bei Hebbia’s E2E Financial Agentic Evaluation erreicht Carbon das Niveau des besten getesteten Modells; bei Balyasny Asset Managements General Financial Intelligence Benchmark liegt es laut Google vorn – aus 23 Konfigurationen von Frontier-Modellen.
- Für die Cyber-Variante meldet Google Führung bei SEC-bench Pro, ExploitGym und CWE-bench v1.
- Zur Absicherung nennt Google 99 Prozent blockierte Angriffsverläufe im automatisierten Red-Teaming, eine Breach-Rate von 0,8 statt 3,1 Prozent bei Argon und 92 statt 70 Prozent auf einem 375-Aufgaben-Test zur Ehrlichkeit von Agenten.
Diese Zahlen sind nicht unabhängig nachgeprüft. Sie zeigen die Richtung, in die Google optimiert, ersetzen aber keine eigene Messung mit den eigenen Aufgaben.
Grenzen
Carbon ist kein Allzweck-Upgrade. Der unabhängige Index sieht das Modell hinter Claude Fable 5.2, und pro Aufgabe ist es langsamer und teurer als GPT-6 Astra oder GPT-6.1 Sol. Google räumt außerdem ein, dass Prompt-Injection-Angriffe trotz der gemeldeten Null-Rate im Gray-Swan-Test in manchen Verteilungen weiter möglich sind. Die Cyber-Funktionen sind ohne Fairwind-Zugang nicht verfügbar, und die Hersteller-Benchmarks nennen keine Punktwerte für die Vergleichsmodelle.
Für wen sich der Blick lohnt
Sinnvoll ist Carbon dort, wo eine Aufgabe lange läuft und Fehler teuer sind: Migrationen über mehrere Repositories, Ursachensuche in großen Codebasen, Auswertung dichter Dokumentensätze, Code-Verifikation. Für kurze, günstige Routinearbeit bleiben Argon, Astra oder Sol die vernünftigeren Optionen.
Wer Carbon testet, sollte drei eigene Aufgaben mit echten Daten durchlaufen lassen und Kosten und Zeit pro Ergebnis gegen das bisher genutzte Modell stellen. Der Einführungspreis läuft nicht ewig.
Die Ankündigung des Modells vom 28. Oktober steht im Artikel Gemini 4 Carbon: Google zeigt neues Modell für Cybersicherheit. Wie Anthropics Gegenstück im unabhängigen Index abschneidet, steht in Claude Fable 5.2: Anthropics Topmodell schlägt Opus 5.5.
Häufige Fragen
Ist Gemini 4 Carbon kostenlos?
Nein. Der Zugang läuft über den kostenpflichtigen Gemini-API-Tier, Gemini for business oder ein Google-AI-Ultra-Abo. Das Forschungsprogramm für Wissenschaftler ist davon ausgenommen.
Was kostet Gemini 4 Carbon?
Laut Google 2 US-Dollar pro Million Input-Token und 10 US-Dollar pro Million Output-Token als Einführungspreis, identisch mit Gemini 4 Argon.
