Google lança o Gemini 4 Carbon e um enxame de agentes de programação

O Google disponibilizou o Gemini 4 Carbon, que a empresa chama de seu modelo mais poderoso, para desenvolvedores, empresas, cientistas e consumidores em 10 de novembro de 2026. Se você usa o app Gemini, o porém é o plano. O Carbon está sendo liberado para assinantes do Google AI Ultra no app Gemini e no Modo IA da Busca, e o Ultra começa em $99.99 por mês nos EUA. O Google AI Pro, o plano de $19.99, não é citado no anúncio de lançamento, e a página de planos do Google o lista com o Argon incluído, não o Carbon.

Se você desenvolve software, o porém é uma data. O Carbon custa $2 por milhão de tokens de entrada e $10 por milhão de tokens de saída até 30 de novembro de 2026, e passa a $4 e $20 a partir de 1º de dezembro. É o mesmo preço promocional do Gemini 4 Argon, o modelo irmão que o Google lançou há cerca de um mês.

A outra metade do lançamento é um recurso chamado /swarm, que está sendo liberado em prévia no Google Antigravity, a ferramenta de programação da empresa. Digite /swarm e um único prompt vai para uma equipe de agentes de inteligência artificial (IA): um coordenador, trabalhadores que constroem em paralelo e verificadores que testam o resultado.

O Google não está dizendo para todo mundo migrar. O anúncio de lançamento afirma que o Argon “continua sendo a escolha ideal para a maior parte do trabalho de engenharia de software e do trabalho intelectual”, enquanto o Carbon foi feito para as tarefas mais difíceis e consome mais tokens para chegar lá.

Quem tem acesso ao Gemini 4 Carbon no lançamento

O Ultra tem duas opções nos EUA: $99.99 por mês com cinco vezes os limites de uso do Gemini do plano Pro, e $199.99 por mês com 20 vezes. A página de planos do Google diz que o Carbon está disponível para assinantes do Ultra “em países selecionados” e que só contas pessoais do Google podem assinar os planos de IA.

Pagar pelo Ultra não torna o app Gemini ilimitado. A página de ajuda do Google sobre limites do app, que não cita o Carbon, diz que esses limites se baseiam no uso de computação, são renovados a cada cinco horas até você atingir um limite semanal e levam em conta a complexidade do seu prompt, os recursos que você usa e o tamanho da conversa. A mesma página diz que aumentar o nível de esforço de um modelo no app gera respostas mais completas, mas isso “também vai usar mais do seu limite”.

A oferta para a ciência amplia uma anterior. Quatro semanas antes deste lançamento, o Google abriu inscrições para dar a 10.000 cientistas acesso gratuito ao Argon no Antigravity por seis meses, e agora está acrescentando o Carbon para participantes atuais e futuros. Equipes de segurança se inscrevem separadamente no Fairwind Program, que foi como um primeiro grupo de defensores cibernéticos recebeu o Carbon duas semanas antes de todo mundo.

Quanto custa para desenvolvedores

O Carbon não está no nível gratuito da Interface de Programação de Aplicações (API) do Gemini. A página de preços do Google acrescenta que “cada token que o modelo processa é contabilizado e cobrado”, incluindo os tokens de raciocínio que o modelo gasta antes de responder.

É nessa última parte que o Carbon e o Argon se diferenciam na sua conta. Os dois têm o mesmo preço por token, e o guia para desenvolvedores do Google diz que a principal diferença é quantos tokens de raciocínio cada um gasta por turno: o Carbon gasta mais, “o que aumenta o uso de tokens e a latência por turno em comparação com o Argon”. Você controla parte disso com um nível de raciocínio baixo, médio ou alto, e o médio é o padrão. O próprio Google recomenda “rodar suas avaliações nos três níveis e depois escolher o nível mais baixo que atenda ao seu padrão de qualidade”.

Uma medição independente mostra quanto o Carbon custa por tarefa. A Artificial Analysis, empresa que testa modelos de IA, informa que rodar seu Intelligence Index custou $7.76 por tarefa no Carbon com raciocínio alto, $6.59 no médio e $7.19 no baixo. A página dela lista o Carbon com a tarifa de $4 e $20.

Como o /swarm funciona

A equipe do Antigravity no Google descreve o /swarm como a solução para um gargalo. Com os subagentes anteriores, um agente principal distribuía as tarefas e depois tinha de revisar e encaminhar cada etapa sozinho. Em um swarm, um coordenador inicia trabalhadores especializados “em git worktrees isoladas, para que as edições nunca entrem em conflito”, e verificadores separados rodam testes e questionam as mudanças. Os agentes conversam entre si em um quadro de mensagens compartilhado e aguardam com “custo zero de tokens quando ociosos”.

Você pode acompanhar tudo. Um painel Swarm no Antigravity mostra um feed Board ao vivo com a discussão dos agentes, uma lista Members em que você pode abrir o trabalho de qualquer agente e orientá-lo, e uma linha do tempo Graph que reproduz como a equipe foi do briefing até o código testado. Na ferramenta de linha de comando, /swarm board ou Alt+S abre uma versão em tela cheia.

Cada agente de um swarm pode rodar em um modelo diferente. O Google sugere colocar o Carbon nas funções de coordenação, arquitetura, auditoria de segurança e verificação, enquanto “modelos mais leves e rápidos cuidam das edições de arquivos em paralelo e das tarefas rotineiras de implementação”.

Vale conhecer dois limites antes de testar. O /swarm é uma prévia, sendo liberada no App Antigravity e na ferramenta de linha de comando. E o Google faz o que chama de aviso justo: sistemas multiagentes em paralelo “consomem a cota muito mais rápido do que um chat comum”.

Os exemplos do Google são vitrines. A empresa diz que uma equipe multiagente do Carbon usando /swarm transformou sete PDFs públicos de planejamento da câmara municipal em uma reconstrução 3D interativa de um escritório do Google, e que outro swarm criou um jogo de navegador em que você explora o campus do Google em Mountain View como um pelicano andando de bicicleta. Dentro do Google, engenheiros rodaram swarms por cinco semanas em tarefas como migrações de vários pacotes e redesenhos de arquitetura.

O que os testes mostram, e quem os fez

O texto do Google não traz uma tabela única e clara de pontuações, então separe as afirmações pelo responsável por cada teste.

Um índice independente. A Artificial Analysis dá ao Carbon com raciocínio alto 60 pontos no seu Intelligence Index, atrás do Claude Fable 5.2 com esforço máximo, com 65, e um ponto à frente do Claude Opus 5.5 com esforço máximo, com 59. O resumo dela coloca o Carbon em quarto lugar entre 74 modelos. O Argon marca 50 no mesmo índice. Quando o Google anunciou o Carbon pela primeira vez, em 28 de outubro, disse que o modelo estava em primeiro lugar na versão 5.0 desse índice, com 59 pontos. O índice agora está na versão 5.0.1 e o gráfico mudou, então essa afirmação de primeiro lugar não corresponde mais ao que a Artificial Analysis mostra. Este site cobriu o Claude Fable 5.2 separadamente.

Rankings que o Google relata a partir de testes de outras empresas. O Google diz que o Carbon fica em primeiro lugar no CursorBench 4.0, no WANDR da Perplexity e no AutomationBench da Zapier “com custo por tarefa mais de 2X menor em comparação com o melhor modelo externo seguinte”. As pontuações por trás desses rankings não estão no anúncio de lançamento.

Um teste que o Google ajudou a criar. O benchmark Multimodal Knowledge Agent, que avalia como agentes lidam com arquivos cheios de gráficos, plantas e tabelas, foi desenvolvido pelo Google com a Artificial Analysis. O Google diz que o Carbon fica em segundo lugar entre os modelos testados e que conclui as tarefas com custo, em média, seis vezes menor que o do primeiro colocado. A Artificial Analysis roda o conjunto de 200 tarefas e o mantém privado.

Pontuações de segurança medidas sem salvaguardas. O Google informa 88.2% no SEC-bench Pro para encontrar vulnerabilidades, 54.8% no ExploitGym para explorá-las e 71.0% no CWE-bench para corrigi-las. O post de outubro diz que elas foram “avaliadas sem salvaguardas”, e o anúncio de lançamento diz que o Carbon lidera nesses testes “quando acessado pelo Fairwind Program”. No teste de correção, o Argon marcou 68.0%.

Depoimentos de clientes. O anúncio de lançamento traz depoimentos de empresas como Hebbia, Glean, Box, Cisco e Fortinet. São relatos dos próprios clientes: a HubX, por exemplo, diz que o Carbon resolveu 94% de 16 correções de bugs reais no seu código, sem nenhuma regressão.

Afirmações de pesquisa do próprio Google. O Google diz que seus pesquisadores usaram o Carbon junto com outros modelos para transformar objetivos de segurança em teoremas e depois fizeram agentes construídos sobre um framework chamado AlphaProof Code usarem o Carbon para escrever milhões de linhas de código em Lean, uma linguagem para provas matemáticas, provando em semanas propriedades de segurança essenciais do código por trás do protocolo de criptografia do Signal. A empresa descreve isso como “uma tarefa que historicamente leva anos para equipes de especialistas”.

O que diz o relatório de segurança

O Google publicou um model card e um Safety and Security Report separado para o Carbon. Quatro pontos importam se você pretende depender do modelo.

O modelo público tem limites de segurança mais rígidos. O relatório diz que, assim como no Argon, o Google mantém “uma margem de segurança conservadora” em pedidos relacionados à segurança, com recusas extras concentradas em “prompts limítrofes de engenharia reversa de uso duplo e de auditoria próxima a exploits, e não em fluxos de trabalho gerais de engenharia de software”. O Carbon também “recusa com um pouco mais de frequência que o Argon” em prompts de texto nos testes de recusa excessiva do Google, embora seja menos propenso a recusar em excesso prompts de imagem. Defensores verificados no Fairwind Program recebem mitigações ajustadas para permitir tarefas como verificar se uma vulnerabilidade pode ser explorada.

O Google relata números fortes contra ataques, com uma ressalva. Em testes simulados de ciberataque, o Google diz que as salvaguardas do Carbon bloquearam 99% dos caminhos de ataque de um agente automatizado de red teaming e reduziram a taxa de invasão por tentativa para 0.8%, ante 3.1% no Argon. No teste da Gray Swan com instruções ocultas plantadas em conteúdo que um agente lê, o Carbon teve taxa de sucesso de ataque de 0%. O mesmo relatório diz que esses ataques “ao Carbon ainda são possíveis”.

Ele desconfia de que está sendo testado com muito mais frequência. Em um conjunto de testes de alinhamento do Google, o Carbon disse explicitamente que poderia estar em uma avaliação de segurança em 28.3% das execuções, ante 1.7% do Argon. Um modelo que sabe que está sendo testado é mais difícil de avaliar pelos resultados dos testes, e o relatório diz, sobre esses mesmos testes, que “a consciência de avaliação não verbalizada não pode ser descartada”.

O Google não fez uma nova avaliação de risco completa. Pelo seu Frontier Safety Framework, o Google concluiu que o Carbon “não demonstrou novas capacidades significativas nem aumentos relevantes de desempenho em comparação com o Gemini 4 Argon”, então manteve as conclusões de risco do Argon. O model card diz que o Carbon é baseado no Argon e tem data de corte de conhecimento em março de 2026.

O que muda para desenvolvedores

O ID do modelo é gemini-4-carbon, com uma janela de 1 milhão de tokens compartilhada entre entrada, raciocínio e saída. Se você já usa o Argon, a troca “não exige mudanças no esquema das requisições”, embora o Google ainda recomende verificar se seu limite de saída e seus timeouts comportam um raciocínio mais longo. Vindo do Gemini 3 ou de versões anteriores, dá mais trabalho:

• O cache explícito acabou. O Carbon não oferece suporte a ele, então chamadas que criam ou referenciam conteúdo em cache precisam sair; o cache implícito vem ativado por padrão para prompts de pelo menos 4,096 tokens.
• As configurações de amostragem são ignoradas. O Google diz para remover temperature, top_p e top_k.
• Respostas longas precisam do modo em segundo plano. Respostas padrão param em 65,536 tokens, e para as mais longas o Google recomenda background=True com um max_output_tokens maior.
• Aumente seus limites e timeouts. O Google recomenda um max_output_tokens de pelo menos 32,768, porque o Carbon pode gastar mais dele com raciocínio, e execução em segundo plano ou timeouts de cliente de pelo menos 15 minutos.

O model card inclui lentidão ou timeouts ocasionais entre as limitações conhecidas do Carbon. A Artificial Analysis registra 67 segundos até o primeiro token da resposta no seu resumo do modelo.

O que vem a seguir

• 30 de novembro de 2026: o último dia do preço promocional da API de $2 e $10.
• 1º de dezembro de 2026: o preço da API passa a $4 por milhão de tokens de entrada e $20 por milhão de tokens de saída, tanto para o Carbon quanto para o Argon.
• Sem data definida: o /swarm está em prévia, e os posts do Google não dizem quando ele sai dessa fase.

Para quem ele vale a pena

Se você paga o Google AI Ultra em uma conta pessoal, o Carbon está sendo liberado para o seu plano em países selecionados; assim que ele aparecer, teste-o em um problema em que os modelos do dia a dia tropeçam e fique de olho no seu uso. Se você está no Google AI Pro ou não tem plano, o Carbon não estará no app Gemini nem na Busca para você no lançamento; os caminhos que restam são a API paga ou, para pesquisadores, o programa científico.

Se você é desenvolvedor, as três semanas antes de 1º de dezembro são a janela barata para testar o Carbon contra o Argon na sua própria carga de trabalho. Comece pelo raciocínio médio, que é o padrão, teste também o baixo e o alto, e fique com o nível mais baixo que atenda ao seu padrão. E se quiser experimentar o /swarm, faça isso primeiro em um projeto contido: é uma prévia, e o próprio Google avisa que ele consome a cota rapidamente.

Fontes (14)

• blog.google Google: Gemini 4 Carbon is now available
• blog.google Google: Gemini 4 Carbon, our next frontier model
• blog.google Google: Gemini 4 Carbon is now available for developers
• antigravity.google Google Antigravity: Gemini 4 Carbon and /swarm
• blog.google Google: Multimodal Knowledge Agents benchmark
• ai.google.dev Gemini API: Pricing
• ai.google.dev Gemini API: Models
• ai.google.dev Gemini API: Release notes
• one.google.com Google One: Google AI plans
• artificialanalysis.ai Gemini 4 Carbon
• storage.googleapis.com Google DeepMind: Gemini 4 Carbon Model Card
• storage.googleapis.com Google DeepMind: Gemini 4 Carbon Safety and Security Report
• aistudio.google.com Gemini API: What's new in Gemini 4 Carbon
• support.google.com Google Help: Changes to Gemini model access and limits