KI Fachblatt

Gemini 4 Carbon

KI-Modellportrait · Quellenstand 2026-10-31

Gemini-Familienlogo, kein eigenes Carbon-Logo · Logo-Quelle / Rechtehinweis. Marken gehören ihren jeweiligen Inhabern. Redaktionelle Identifikation, keine Partnerschaft oder Empfehlung durch den Markeninhaber.

Angekündigtes Frontier-Modell mit Schwerpunkt Cybersicherheit und lange Aufgabenhorizonte; gestaffelter Rollout.

Quellen geprüft am 31. Oktober 2026 · Redaktion: Philipp Paulik

Entwickler: Google DeepMind →

Technische Einordnung

Gemini 4 Carbon baut laut Google-Blog auf Gemini 4 Argon auf und soll das stärkste Google-Modell für Cybersecurity-Verteidigung und mehrtägige agentische Aufgaben sein. Kontextfenster, Modalitäten und API-Modellname sind in den geprüften Quellen noch nicht dokumentiert.

Zugang & Nutzung

Noch nicht allgemein verfügbar: zunächst ausgewählte Cyber-Defender über Googles Fairwind-Programm; API-, Unternehmens- und Verbraucherzugang sind angekündigt, die API-Modellliste führt Carbon zum Prüfzeitpunkt nicht.

Keine offene Gewichtslizenz dokumentiert.

Grenzen & richtig lesen

Alle Messwerte sind Herstellerangaben, die Benchmarks laut Blog ohne Guardrails evaluiert. Der Einführungspreis ist zeitlich befristet; allgemeine Verfügbarkeit und finale technische Daten stehen noch aus.

Benchmark-Belege

Für dieses Portrait ist noch kein ausreichend zugeordnetes Ergebnis erfasst. Fehlende Werte sind keine Null. Wir übernehmen keine Werte aus ähnlich benannten Modell- oder Benchmark-Versionen.

Entwickler-Kontext des Anbieters

Ein öffentliches Entwicklerprojekt des Anbieters: googleapis/python-genai. Das ist kein Nachweis, dass dieses Repository die Gewichte oder den Quellcode des hier porträtierten Modells enthält.

4033 GitHub-Stars · 1040 Forks · Repository-Lizenz laut API: Apache-2.0.

Snapshot: 2026-10-19T13:28:52+00:00 · letzter Push: 2026-10-19T06:17:55Z. Beachtung und Repository-Aktivität, keine Modellqualität oder Unternehmensgröße. API-Quelle. Lokal gespeichert; kein Live-Abruf beim Lesen. SDK-/Code-Lizenzen gelten nicht automatisch für Modelle oder APIs.

KI Fachblatt · Redaktion: Philipp Paulik · Quellenstand: 2026-10-31
Vollständiges Webportrait: https://kifachblatt.de/ki-modelle/gemini-4-carbon
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