Google presenta Gemini 4 Carbon: primer lugar en el índice de Artificial Analysis, US$2 por millón de tokens y acceso limitado a ciberdefensores

Google presentó el miércoles 28 de octubre de 2026 Gemini 4 Carbon, que describe como su modelo más capaz hasta ahora, con foco en ciberseguridad y tareas de largo aliento. El anuncio, firmado por Koray Kavukcuoglu, vicepresidente sénior de Google DeepMind y arquitecto jefe de IA de Google, llega dos semanas después del lanzamiento de Gemini 4 Argon. Carbon se ubica en el primer lugar del Artificial Analysis Intelligence Index v5.0, con 59 puntos.

La novedad para las empresas tiene dos caras. Por un lado, Google mantiene el precio introductorio de Argon. Por otro, el acceso parte restringido a un grupo de especialistas en ciberdefensa y se ampliará de forma gradual, sin fecha para desarrolladores, empresas ni consumidores.

¿Cuánto cuesta Gemini 4 Carbon?

• Precio introductorio: 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida, igual que Argon.
• Entrada en caché: 95% más barata que la tarifa estándar de entrada.
• Después del periodo introductorio: 4 dólares por millón de tokens de entrada y 20 dólares por millón de salida, es decir, el doble.

Google no detalla en el anuncio la ventana de contexto ni la disponibilidad en la API, Vertex AI, Workspace o Gemini Enterprise.

¿Por qué Google limita el acceso a Gemini 4 Carbon?

El modelo destaca en tareas de seguridad: 88,2% en SEC-bench Pro (búsqueda de vulnerabilidades), 54,8% en ExploitGym (explotación), que Google presenta como nuevo estado del arte, y 71,0% en CWE-bench (corrección de fallas). Según la compañía, el equipo de Chrome reportó parches de alta calidad más de 10 veces mejores que los de un modelo de frontera de otro laboratorio. Con esa capacidad, Google optó por empezar con un subconjunto de ciberdefensores y ampliar el acceso a socios de confianza mediante el Fairwind Program. El modelo además forma parte del proceso voluntario de pruebas previas al lanzamiento del gobierno de Estados Unidos.

¿Qué mejora para agentes de IA en empresas?

Carbon está diseñado para flujos agénticos largos y de varios pasos. Google afirma que sus equipos internos lo han usado durante días en tareas complejas de ingeniería, como encontrar la causa raíz de errores y corregirlos en bases de código grandes. Entre las cifras de comportamiento que publica la compañía:

• 0,0% de éxito de ataques en el benchmark de inyección indirecta de prompts de Gray Swan, frente a 0,7% de Argon.
• Cerca de la mitad de afirmaciones sin respaldo en comparación con Argon.
• 26% menos de extralimitación y 29% menos de respuestas incompletas en pruebas internas.
• Una caída de casi 80% en alertas de desalineación de alta severidad en entornos internos de programación.

La resistencia a la inyección de prompts es el punto más relevante para equipos que conectan agentes a correo, CRM o sitios web, porque ahí un texto malicioso puede inducir al agente a filtrar datos o ejecutar acciones no autorizadas.

¿Qué significa para las empresas en Chile y Latinoamérica?

Para la mayoría de las empresas de Chile y Latinoamérica, Carbon no estará disponible en el corto plazo, así que no cambia decisiones de compra inmediatas. Sí deja dos señales: el precio por token de los modelos de frontera puede duplicarse al terminar un periodo introductorio, y la seguridad frente a instrucciones maliciosas pasa a ser un criterio explícito de comparación entre proveedores.

Análisis de Revenue Hub

Para un líder comercial B2B, la lectura útil no es el ranking, que cambia cada pocas semanas, sino las condiciones. Un modelo que se lanza con precio introductorio y una tarifa posterior del doble obliga a presupuestar agentes de ventas y marketing con escenarios de costo, no con el precio del día del anuncio. Y un modelo que se libera primero a ciberdefensores confirma que los proveedores ya tratan a los agentes con acceso a sistemas como un riesgo operativo.

La recomendación concreta: antes de conectar cualquier agente al CRM, al correo comercial o al sitio web, definir qué datos puede leer, qué acciones puede ejecutar sin aprobación humana y quién responde si algo falla. Esa definición de permisos y responsables es trabajo de Revenue Operations, y conviene hacerla aunque el modelo elegido declare 0% de éxito de ataques en un benchmark. Además, al evaluar proveedores, pidan por escrito el precio vigente después de cualquier periodo introductorio.

Seguimos los lanzamientos de modelos con impacto en empresas en la sección de tendencias SaaS.