Gemini 4 Carbon очолила рейтинг ШІ-моделей: Google зробила ставку на кібербезпеку
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Google оголосила про випуск своєї найновішої та найпотужнішої ШІ-моделі, створеної з акцентом на кібербезпеку та тривалу автономну роботу. Розповідаємо деталі.
Що сталося
Компанія Google та її підрозділ Google DeepMind оголосили про реліз флагманської ШІ-моделі Gemini 4 Carbon. Нова розробка орієнтована на вирішення інженерних завдань, автоматизовану розробку програмного забезпечення та створення цифрового захисту від кібератак.
З моменту запуску Gemini 4 Carbon очолила світовий рейтинг Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 із результатом у 59 балів. Окрім цього, модель додала 89 балів за шкалою Elo та піднялася на четверте місце в рейтингу WebDev Arena завдяки покращенню якості створюваного коду та цифрових продуктів.
Головною особливістю Gemini 4 Carbon стала її здатність працювати як повноцінний автономний «цифровий захисник» протягом усього циклу кіберзахисту. У спеціалізованому бенчмарку SEC-bench Pro модель отримала 88,2%, автономно виявляючи приховані помилки у реальному програмному забезпеченні. На тесті ExploitGym модель досягла 54,8%, перевіряючи здатність потенційних атак реалізувати виявлені вразливості. У бенчмарку CWE-bench Carbon набрала 71%, самостійно перетворюючи знайдені проблеми на виправлення першопричин помилок.
Чому це цікаво
За даними Google, у внутрішніх тестах Carbon генерує безпечний код удвічі успішніше за Argon. Розробники браузера Chrome повідомили, що Carbon створює якісні патчі коду більш ніж у 10 разів ефективніше, ніж великі моделі інших провідних ШІ-лабораторій. Платформа хмарної безпеки Wiz вже інтегрувала модель для тестування вебсистем на проникнення у межах ініціативи Scan for Good.
У тестах Gray Swan Indirect Prompt Injection Benchmark Carbon відбила 100% спроб атак. У тесті Terminal-Bench 4.0 рівень успішних спроб обійти правила знизився до 0%, а у реальному середовищі розробки кількість попереджень про невідповідність коду зменшилася майже на 80%. Порівняно з Argon, кількість некоректних або недоведених тверджень знизилася приблизно у два рази. Якщо завдання сформульовано неоднозначно, модель шукає потрібні джерела та запитує уточнення у користувача, а не вгадує рішення.
На стартовому етапі діють вступні тарифи: $2 за 1 млн вхідних токенів та $10 за 1 млн вихідних токенів. Після завершення акційного періоду стандартна вартість становитиме $4 та $20 відповідно.
Більше про це
ЄС готує новий збір для Apple, Google та Meta: що відомо
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Партнерські матеріали
