Google ha presentato il 29 ottobre 2026 Gemini 4 Carbon, nuovo modello di intelligenza artificiale progettato per affrontare attività avanzate di coding e cybersecurity. Per ora l’AI non è accessibile al pubblico: l’azienda la sta distribuendo a un gruppo selezionato di esperti attraverso il Fairwind Program.
Carbon arriva appena due settimane dopo Gemini 4 Argon, confermando il ritmo accelerato con cui Google sta sviluppando i propri modelli AI. Secondo i dati comunicati dall’azienda, il sistema ha già raggiunto il primo posto nell’Artificial Analysis Intelligence Index v5.0, con un punteggio di 59.
Gemini 4 Carbon punta sui problemi di coding più complessi
Il nuovo modello è stato sviluppato per lavorare su incarichi di ingegneria software lunghi e articolati, inclusi quelli che richiedono giorni di attività continuativa. Nei test interni, i team di Google lo hanno utilizzato per individuare e correggere bug profondi all’interno di codebase di grandi dimensioni, mantenendo il contesto anche durante sessioni prolungate.
Le prestazioni risultano particolarmente rilevanti nello sviluppo web. Su WebDev Arena, Gemini 4 Carbon ha ottenuto 89 punti Elo in più rispetto ad Argon, raggiungendo il quarto posto nella classifica globale dedicata al web development.
L’obiettivo non è quindi soltanto generare codice più rapidamente. Carbon è stato concepito per seguire interi flussi di lavoro: analizzare un problema, esplorare una base di codice, proporre una soluzione, verificarne l’efficacia e intervenire nuovamente quando la prima correzione non è sufficiente.
Cybersecurity, dalla ricerca delle falle alla patch
La caratteristica più distintiva di Gemini 4 Carbon riguarda la capacità di coprire diverse fasi della difesa informatica. Il modello può cercare vulnerabilità, valutare se siano realmente sfruttabili e generare correzioni funzionanti, un approccio più ampio rispetto a quello di un semplice assistente per la programmazione.
I benchmark citati da Google restituiscono risultati significativi:
- SEC-bench Pro: 88,2% nell’individuazione autonoma di vulnerabilità reali nel software;
- ExploitGym: 54,8% nella verifica dell’effettiva sfruttabilità delle falle;
- CWE-bench: 71,0% nella generazione di patch operative a partire dalle vulnerabilità identificate.
Questi dati descrivono un modello AI pensato per operare lungo l’intero ciclo di sicurezza del software. La distinzione tra una vulnerabilità teorica e una falla concretamente sfruttabile è infatti essenziale per stabilire quali problemi debbano essere affrontati con maggiore urgenza.
Il team di Chrome ha riferito che le patch prodotte da Carbon hanno una qualità oltre dieci volte superiore rispetto a un altro grande modello concorrente. Anche Wiz, la piattaforma di sicurezza cloud acquisita da Google, lo ha indicato come il modello più efficace per i test di penetrazione web.
Google segnala inoltre un miglioramento superiore al doppio nella generazione di codice sicuro rispetto a Gemini 4 Argon. Il confronto con il predecessore riguarda quindi non solo la capacità di trovare errori, ma anche quella di evitare l’introduzione di nuove vulnerabilità durante lo sviluppo.
I controlli di sicurezza sull’intelligenza artificiale
Google ha lavorato anche sulla sicurezza del modello, con particolare attenzione ai comportamenti non affidabili durante i test. I tentativi di “barare” nelle prove di coding sono scesi allo 0,4%, senza registrare casi di successo.
Nei test interni, gli alert relativi a gravi problemi di disallineamento sono diminuiti dell’80%. La resistenza agli attacchi di prompt injection, cioè ai tentativi di manipolare il comportamento del sistema attraverso istruzioni appositamente costruite, è arrivata al 100%, rispetto al 99,3% dichiarato per Argon.
Il modello sembra inoltre orientato a limitare le risposte non supportate da prove. Carbon riduce di circa il doppio le affermazioni prive di fondamento rispetto al predecessore e, quando non può completare un’azione, indica esplicitamente quali elementi mancano invece di inventare una soluzione.
Questa impostazione affronta uno dei problemi più delicati dei sistemi di intelligenza artificiale generativa: una risposta apparentemente sicura, ma non verificata, può creare rischi concreti quando viene utilizzata per analizzare codice o correggere vulnerabilità.
Accesso limitato agli esperti del Fairwind Program
Gemini 4 Carbon non è ancora disponibile per sviluppatori, aziende o utenti comuni. Google lo sta fornendo gradualmente a un gruppo selezionato di professionisti della cybersecurity attraverso il Fairwind Program, con l’obiettivo di raccogliere valutazioni e feedback prima di un’eventuale distribuzione più ampia.
La fase iniziale consente di verificare il comportamento del modello in scenari operativi complessi, dove un errore nella ricerca di una falla o nella generazione di una patch potrebbe avere conseguenze rilevanti. Il programma rappresenta quindi anche un passaggio di valutazione prima dell’apertura del sistema a un pubblico più esteso.
Google ha comunicato infine la propria partecipazione al processo volontario del governo degli Stati Uniti dedicato ai test pre-rilascio dei modelli avanzati. Carbon entra così nel confronto competitivo tra le principali piattaforme di AI, da OpenAI con GPT e ChatGPT ad Anthropic con Claude, Google Gemini e strumenti specializzati come Perplexity, in una fase in cui coding e sicurezza informatica sono diventati due dei principali terreni di sviluppo.
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