Google представила Gemini 4 Carbon з найвищим результатом у рейтингу Artificial Analysis
Google представила Gemini 4 Carbon, яка очолила рейтинг Artificial Analysis та показала найвищий результат у тесті на галюцинації.
Google представила нову модель штучного інтелекту Gemini 4 Carbon, яка посіла перше місце в рейтингу Artificial Analysis Intelligence Index V5. Модель набрала 59 балів і випередила Claude Opus 5.5 на один бал, а GPT-6 Astra — на два, повідомляє BBC News.
Gemini 4 Carbon отримала найвищий результат у чотирьох із дев’яти оцінювань, що входять до цього набору тестів. Водночас показник узагальненої продуктивності не означає лідерства в усіх спеціалізованих завданнях: за даними Artificial Analysis, модель поступається Claude Code з Claude Opus 5.5 у програмуванні, а також Grok 4.7, Muse Wonder і Kimi K3.1 Pro у завданнях, пов’язаних із роботою зі знаннями.
Вартість виконання завдань
Вартість одного завдання в тесті Intelligence Index для Gemini 4 Carbon становить 7,76 долара. Це на 23% менше, ніж у Claude Opus 5.5 із показником 10,04 долара, але більше за 6,25 долара для GPT-6 Astra. За даними видання, модель використовує в середньому 123 тисячі вихідних токенів на завдання — на 29% менше, ніж Claude Opus 5.5, який використовує 173 тисячі.
За однакової стандартної ціни 4 долари за вхідні та 20 доларів за вихідні токени вартість завдання Gemini 4 Carbon майже збігається з Gemini 4 Argon — 7,68 долара. Водночас Carbon має перевагу над Argon на дев’ять балів в Intelligence Index.
Тести на галюцинації та доступ
Gemini 4 Carbon також очолила тест AA-Omniscience v1.1, який оцінює правильність відповідей і схильність моделей до галюцинацій. Її результат становив 54 бали за шкалою від -100 до +100, що на шість балів вище за Claude Opus 5.5. У тесті точність відповідей Carbon сягнула 58% проти 48% у Gemini 4 Argon, однак частка галюцинацій була вищою — 11% проти 4%.
Google заявила, що спершу надаватиме доступ до Carbon обмеженому колу фахівців із кіберзахисту через програму Fairwind. Компанія планує поступово розширювати доступ через перевірених партнерів, а перед відкриттям моделі для розробників — доопрацьовувати захисні механізми для безпечнішого застосування в кібербезпеці.