Google объявила о Gemini 4 Carbon в среду, назвав его своей новейшей передовой моделью с сильными возможностями в кибербезопасности и задачах, требующих долгой последовательной работы. Корей Кавукчуоглу, старший вице-президент Google DeepMind и главный архитектор ИИ Google, заявил, что модель заметно продвинулась в программировании, агентных задачах и защите от кибератак.
В трёх профильных тестах Carbon заняла первое место: SEC-bench Pro — 88,2% при поиске уязвимостей, ExploitGym — 54,8% при их эксплуатации, CWE-bench — 71,0% при исправлении. В Artificial Analysis Intelligence Index модель получила 59 баллов. Следом идут Anthropic Claude Opus 5.5 с 58, OpenAI GPT-6 Astra с 57 и OpenAI GPT-6.1 Sol с 55.
По словам Google, Carbon стала лучше находить уязвимости, проверять их и устранять. Компания также утверждает, что модель вдвое чаще, чем Argon, генерирует безопасный код. Если задача сложная, а условия неоднозначны, Carbon, как заявляет Google, скорее обратится за уточнением к человеку, чем станет угадывать или настойчиво продвигать выбранный вариант.
Google сообщила и о результатах испытаний на непрямые prompt injection-атаки: Carbon отразила все проверенные попытки. Такие атаки прячут вредоносные инструкции в содержимом, с которым работает модель, чтобы отвлечь её от задачи пользователя. Результаты относятся именно к оценённым сценариям, а не ко всем возможным атакам.
Выход Carbon состоялся менее чем через неделю после анонса Gemini 4 Argon. Сначала доступ получит ограниченная группа специалистов по киберзащите; позднее Google рассчитывает расширить его на других доверенных партнёров через программу Fairwind. Компания также заявила, что участвует в добровольном процессе правительства США по тестированию моделей до их выпуска.
В тот же период OpenAI представила GPT-6.1 Terra, охарактеризовав её как быструю и эффективную модель, которая «хорошо справляется с общением и задачами на компьютере». По заявлению компании, Terra достигла уровня Critical по кибербезопасности в рамках Preparedness Framework. В ней сохранены защитные механизмы GPT-6 Astra и применены улучшения согласования из серии GPT-6.
OpenAI утверждает, что GPT-6.1 Terra чаще, чем GPT-5.6 Terra, удерживается в границах поставленной задачи и честно сообщает об ограничениях и возможных препятствиях. В испытаниях на prompt injection модель также показала устойчивость к вредоносным инструкциям, которые пытались увести её от запроса пользователя.
Ранее на той же неделе Anthropic сообщила, что её невыпущенная внутренняя исследовательская модель обнаружила критические ошибки в распространённом ПО. Среди них — уязвимость в Google Chrome, позволявшая выполнить код удалённо одним нажатием, и цепочка эксплойтов в Apple Safari, которая одним нажатием открывала доступ к истории браузера, cookie-файлам и другим чувствительным данным. Модель также выявила обход экрана блокировки Android и уязвимость типа «отказ в обслуживании» в драйвере Windows HTTP.sys: CVE-2026-33096, CVSS 7,5.
Google, Apple и Microsoft устранили обнаруженные ошибки. Anthropic заявила, что найденные цепочки атак показывают способность модели создавать сложные многоэтапные эксплойты как для открытого, так и для закрытого программного обеспечения. Раньше подобные навыки были характерны для небольшого числа специализированных команд; теперь, по словам компании, модели способны выполнять такую работу при ограниченном участии человека и создавать работающие эксплойты, которые другие специалисты могут запустить и проверить.
Изображение носит иллюстративный характер
В трёх профильных тестах Carbon заняла первое место: SEC-bench Pro — 88,2% при поиске уязвимостей, ExploitGym — 54,8% при их эксплуатации, CWE-bench — 71,0% при исправлении. В Artificial Analysis Intelligence Index модель получила 59 баллов. Следом идут Anthropic Claude Opus 5.5 с 58, OpenAI GPT-6 Astra с 57 и OpenAI GPT-6.1 Sol с 55.
По словам Google, Carbon стала лучше находить уязвимости, проверять их и устранять. Компания также утверждает, что модель вдвое чаще, чем Argon, генерирует безопасный код. Если задача сложная, а условия неоднозначны, Carbon, как заявляет Google, скорее обратится за уточнением к человеку, чем станет угадывать или настойчиво продвигать выбранный вариант.
Google сообщила и о результатах испытаний на непрямые prompt injection-атаки: Carbon отразила все проверенные попытки. Такие атаки прячут вредоносные инструкции в содержимом, с которым работает модель, чтобы отвлечь её от задачи пользователя. Результаты относятся именно к оценённым сценариям, а не ко всем возможным атакам.
Выход Carbon состоялся менее чем через неделю после анонса Gemini 4 Argon. Сначала доступ получит ограниченная группа специалистов по киберзащите; позднее Google рассчитывает расширить его на других доверенных партнёров через программу Fairwind. Компания также заявила, что участвует в добровольном процессе правительства США по тестированию моделей до их выпуска.
В тот же период OpenAI представила GPT-6.1 Terra, охарактеризовав её как быструю и эффективную модель, которая «хорошо справляется с общением и задачами на компьютере». По заявлению компании, Terra достигла уровня Critical по кибербезопасности в рамках Preparedness Framework. В ней сохранены защитные механизмы GPT-6 Astra и применены улучшения согласования из серии GPT-6.
OpenAI утверждает, что GPT-6.1 Terra чаще, чем GPT-5.6 Terra, удерживается в границах поставленной задачи и честно сообщает об ограничениях и возможных препятствиях. В испытаниях на prompt injection модель также показала устойчивость к вредоносным инструкциям, которые пытались увести её от запроса пользователя.
Ранее на той же неделе Anthropic сообщила, что её невыпущенная внутренняя исследовательская модель обнаружила критические ошибки в распространённом ПО. Среди них — уязвимость в Google Chrome, позволявшая выполнить код удалённо одним нажатием, и цепочка эксплойтов в Apple Safari, которая одним нажатием открывала доступ к истории браузера, cookie-файлам и другим чувствительным данным. Модель также выявила обход экрана блокировки Android и уязвимость типа «отказ в обслуживании» в драйвере Windows HTTP.sys: CVE-2026-33096, CVSS 7,5.
Google, Apple и Microsoft устранили обнаруженные ошибки. Anthropic заявила, что найденные цепочки атак показывают способность модели создавать сложные многоэтапные эксплойты как для открытого, так и для закрытого программного обеспечения. Раньше подобные навыки были характерны для небольшого числа специализированных команд; теперь, по словам компании, модели способны выполнять такую работу при ограниченном участии человека и создавать работающие эксплойты, которые другие специалисты могут запустить и проверить.
