Le modèle d’IA le mieux classé du moment existe, mais vous ne pouvez pas encore l’utiliser. Google a annoncé Gemini 4 Carbon le 28 octobre, quinze jours seulement après Gemini 4 Argon, et le réserve pour l’instant aux spécialistes de la cybersécurité.
Qu’est-ce que Google a annoncé avec Gemini 4 Carbon ?
Carbon est présenté comme le modèle le plus puissant de Google. Le billet officiel, signé par Koray Kavukcuoglu, vice-président senior de Google DeepMind, met en avant la cybersécurité et les tâches longues. Selon Google, Carbon a déjà tenu plusieurs jours d’affilée sur un même problème, comme remonter à l’origine d’un bug discret dans une grosse base de code.
Le rythme surprend. Argon est ouvert à tous depuis le 13 octobre, et son successeur est déjà là (Google parle de chercheurs et de modèles qui avancent « main dans la main »).
Que disent les benchmarks de Gemini 4 Carbon ?
Sur l’Artificial Analysis Intelligence Index, un classement qui agrège une dizaine de tests, Carbon obtient 59 points dans la nouvelle version 5 et prend la première place. Le tableau de Google le place juste devant Claude Opus 5.5 d’Anthropic (58) et GPT-6 Astra d’OpenAI (57). Argon était à 50 sur la même échelle, d’après The Decoder. C’est le classement que nous avions aussi utilisé pour analyser Meta Muse Wonder.
Les scores les plus nets concernent la sécurité informatique. Ils ont été mesurés sans garde-fous, c’est-à-dire avec un modèle qui ne refuse rien :
- SEC-bench Pro, trouver des failles dans de vrais logiciels : 88,2 %
- ExploitGym, vérifier qu’une faille est réellement exploitable : 54,8 %
- CWE-bench, écrire le correctif qui règle le problème à la racine : 71,0 %
L’équipe Chrome affirme même que Carbon a produit des correctifs plus de dix fois meilleurs que le grand modèle d’un autre laboratoire. Lequel ? Mystère.
Faut-il croire Google sur parole ?
Pas entièrement. La plupart de ces chiffres viennent de Google. Le premier classement indépendant publié depuis, celui de Vals AI, est moins tranché : Carbon y arrive deuxième sur 29 modèles avec 70,36 %, derrière Claude Sonnet 5.5 (70,85 %) et juste devant Claude Opus 5.5 (70,18 %). Trois modèles en moins d’un point.
Google affirme aussi que Carbon est plus fiable : aucune triche réussie sur Terminal-Bench 4.0, environ deux fois moins d’affirmations sans preuve qu’Argon, et aucune injection de prompt (des instructions malveillantes cachées dans un document) passée sur le test de Gray Swan, contre 0,7 % pour Argon. Des mesures internes, à confirmer par des chercheurs extérieurs.
Quand pourrez-vous utiliser Gemini 4 Carbon ?
Il n’y a pas de date. Cette semaine, Carbon arrive chez une partie des « cyber-défenseurs », les équipes qui protègent des systèmes informatiques, puis chez d’autres partenaires via le programme Fairwind. Le modèle passe aussi par la procédure volontaire de test avant sortie du gouvernement américain. Développeurs, entreprises et grand public suivront « dès que possible ».
Le soir de l’annonce, Carbon n’apparaissait toujours pas dans la liste des modèles de l’API Gemini, selon Nerds Chalk. Argon avait suivi le même chemin : réservé aux cyber-défenseurs le 30 septembre, ouvert à tous le 13 octobre. Précision utile : aucun poids n’est publié, Carbon reste un modèle fermé.
Combien coûtera Gemini 4 Carbon ?
| Pour 1 million de tokens | Prix de lancement | Prix ensuite |
|---|---|---|
| Entrée (ce que vous envoyez) | 2 $ | 4 $ |
| Sortie (ce que le modèle répond) | 10 $ | 20 $ |
Les tokens d’entrée mis en cache coûtent 95 % moins cher. Le point à ne pas rater se trouve dans une note de bas de page du billet : le tarif de lancement est temporaire, et le prix double ensuite. Google ne dit pas quand cette période se termine pour Carbon (pour Argon, c’est le 30 novembre).
Concrètement, une équipe qui envoie 10 millions de tokens par jour et en reçoit 2 millions paierait 40 $ par jour au lancement, puis 80 $. Ce prix d’appel ressemble à une stratégie déjà décrite sur le site : l’IA vendue sous son prix pour installer les habitudes.
Qu’est-ce que ça change au travail ?
Pour la plupart des salariés, rien dans l’immédiat. Les premiers concernés sont les équipes de sécurité : un modèle qui trouve, vérifie et corrige des failles accélère un audit de code. Il peut aussi servir à attaquer, d’où l’accès sous clé. La faille PHP2Shell, découverte avec l’IA et déjà exploitée, montre que ce risque est bien réel. Cette prudence se défend.
Les développeurs suivent. Quand un modèle tient des jours sur un problème, le développeur écrit moins de code et passe plus de temps à fixer la mission et valider le correctif avant la mise en production. Le métier change. Il garde un humain à la fin de la chaîne, et c’est là qu’il doit rester.
Sources
- Google, « Gemini 4 Carbon: our next frontier model » (annonce officielle, 28 octobre 2026)
- Artificial Analysis, Intelligence Index
- Vals AI, fiche et résultats de Gemini 4 Carbon
- The Decoder, « Google Deepmind releases Gemini 4 Carbon just two weeks after Argon »
- 9to5Google, « Google announces Gemini 4 Carbon »
- Nerds Chalk, « Gemini 4 Carbon Public Release Date »
- CellCog, « Gemini 4 Carbon: Benchmarks, Price and Access »
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