AGI HAS ARRIVED
28 ოქტომბერი, 2026
ახლა AI-ში
  1. GeminiGemini 4 Carbon: Google-ის ახალი და ყველაზე ძლიერი მოდელი
  2. NvidiaNemotron 3.5 Transcribe: NVIDIA-ს ღია მოდელი 40 ენის ტრანსკრიფციისთვის
  3. AnthropicAI აგენტის გავლენა: ანალიტიკოსები Claude Code-ის პოზიციას 86%-ში დაეთანხმნენ
  4. Anthropicექსპონენციალური დროის ჰიპოთეზა: Anthropic-ის Claude-მაც 3-SAT-ის ახალი ალგორითმი იპოვა
  5. ChatGPTOracle და OpenAI: Oracle-ის აპლიკაციები ChatGPT-ში და 4 ახალი შეთავაზება
  6. მოვლენატერმინი ხელოვნური ინტელექტი აიკრძალება: ტრამპს AI-ის ნაცვლად Super Intelligence სურს
  7. AnthropicAnthropic წამლების შექმნაში: Claude ექვს პარტნიორთან და საკუთარ პროგრამებზე მუშაობს
  8. GoogleGenie 4: Google DeepMind-ის ახალი სამყაროს მოდელი ხმით და რეალისტური ფიზიკით
  9. კვანტური კომპიუტერებიხელოვნური ინტელექტი კვანტურ ფიზიკაში: PSI-მ 5 ღია ამოცანაზე ახალი შედეგები წარადგინა
  10. Techახალი iMac M6 ჩიპით: Apple ლოკალურ ხელოვნურ ინტელექტს 5-ჯერ აჩქარებს
  11. ბიოტექნოლოგიებიModerna-სა და Merck-ის მელანომის ვაქცინამ რეციდივის რისკი 42%-ით შეამცირა
  12. ბიოტექნოლოგიებიკიბოს ვაქცინა ხელოვნური ინტელექტით: როგორ იქმნება პერსონალიზებული mRNA თერაპია

Gemini 4 Carbon: Google-ის ახალი და ყველაზე ძლიერი მოდელი

Gemini 4 Carbon-ის ოფიციალური გამოსახულება: ლურჯი კრისტალი
5 წთ საკითხავი

Gemini 4 Carbon Google-ის ახალი ფრონტირ მოდელია, რომელიც კომპანიამ წარადგინა. Google DeepMind-ის ხელმძღვანელის, კორაი კავუკჩუოღლუს თქმით, ეს Google-ის ყველაზე ძლიერი მოდელია, რომელიც კიბერუსაფრთხოებასა და ხანგრძლივ, მრავალსაფეხურიან ამოცანებში საუკეთესო შედეგებს აჩვენებს. დეტალები გამოქვეყნდა Google-ის ოფიციალურ ბლოგზე.

Carbon ორი კვირის წინ გამოსულ Gemini 4 Argon-ს ეფუძნება. Google ამბობს, რომ ახალი მოდელი კოდირებაში, აგენტურ ამოცანებში და კიბერთავდაცვისთვის მნიშვნელოვან უნარებში შესამჩნევად წინ წავიდა.

სარჩევი

Gemini 4 Carbon: რა არის ახალი

Artificial Analysis Intelligence Index-ის განახლებულ v5.0 ვერსიაში Carbon 59 ქულით პირველ ადგილზეა. Google-ის შიდა ტესტებში მოდელი უფრო უსაფრთხო კოდს წერს, ხოლო კომპანიის გუნდებთან რეალურ სამუშაო გარემოში ნაკლებად იგონებს ფაქტებს და ნაკლებად გადაუხვევს დავალებას.

მოდელი გრძელი საინჟინრო ამოცანებისთვისაა შექმნილი. Google-ის თქმით, შიდა გამოყენებისას Carbon დღეების განმავლობაში მუშაობდა, ჩიხებს უვლიდა გვერდს და დიდ კოდბაზებსა და დაბალი დონის სისტემებში რთულ ხარვეზებს პოულობდა და ასწორებდა. ვებ-დეველოპმენტში მოდელმა WebDev Arena-ზე 89 Elo ქულა მოიმატა და 1769 ქულით მე-4 ადგილზე გავიდა.

კიბერუსაფრთხოება: ხარვეზის პოვნიდან გასწორებამდე

Google-ის მთავარი აქცენტი კიბერთავდაცვაა. კომპანია ამბობს, რომ Carbon სრულ ციკლს ფარავს: ხარვეზის აღმოჩენას, მისი საშიშროების შემოწმებას და გასწორებას. გარე ბენჩმარკები, Google-ის თქმით, დამცავი შეზღუდვების გარეშე შეფასდა:

  • ხარვეზების პოვნა: SEC-bench Pro-ზე 88.2%, ანუ მოდელი რეალურ პროგრამებში დამალულ რთულ ხარვეზებს დამოუკიდებლად პოულობს.
  • ექსპლოიტით შემოწმება: ExploitGym-ზე 54.8%. ეს ტესტი ამოწმებს, შეუძლია თუ არა მოდელს დაადგინოს, რომელი ხარვეზის გამოყენება შეიძლება რეალურად.
  • გასწორება: Collinear-ის CWE-bench-ზე 71.0%, ანუ აღმოჩენილ ხარვეზს მოდელი მუშა კოდით ასწორებს.

Google-ის შიდა ტესტებში Carbon უსაფრთხო კოდის წერისას Argon-ზე ორჯერ მეტჯერ წარმატებულია. Chrome-ის გუნდის თქმით, ხარისხიანი პაჩების შექმნისას Carbon სხვა ლაბორატორიის დიდ ფრონტირ მოდელს 10-ჯერ მეტად აჯობა. ამ მოდელის სახელს Google არ ასახელებს. Wiz-ის მონაცემებით კი Carbon ვებ-აპლიკაციების შეღწევადობის ტესტირების ბენჩმარკებშიც ლიდერობს.

Gemini 4 Carbon-ის ბენჩმარკები

ქვემოთ მოცემულია Google-ის ოფიციალური ცხრილი, სადაც Carbon შედარებულია Gemini 4 Argon-თან, GPT-6 Astra-სთან, Claude Opus 5.5-თან და Claude Fable 5.1-თან. ეს Google-ის საკუთარი შედეგებია, მეთოდოლოგია კი DeepMind-ის საიტზეა გამოქვეყნებული.

Gemini 4 Carbon-ის ბენჩმარკები: შედარება Gemini 4 Argon-თან, GPT-6 Astra-სთან, Claude Opus 5.5-თან და Claude Fable 5.1-თან
Gemini 4 Carbon-ის ბენჩმარკები, Google-ის მონაცემები. წყარო: Google DeepMind

ცხრილის მიხედვით, Carbon 17 ტესტიდან 15-ში პირველია. მაგალითად:

  • AA Index v5.0: Carbon 59, Opus 5.5 58, GPT-6 Astra 57, Argon 50.
  • Terminal-Bench 4.0 (AA): Carbon 65.2%, Opus 5.5 59.6%, GPT-6 Astra 59.1%.
  • GraphWalks (გრძელი კონტექსტი, 256k-დან 1M-მდე): Carbon 96.2%, Argon 84.2%, GPT-6 Astra 71.8%.
  • Vending-Bench 2: Carbon-მა $16,484 დააგროვა, GPT-6 Astra-მ $15,515, Opus 5.5-მა კი $9,235.
  • RiemannBench (მათემატიკა): Carbon 80.0%, Argon 76.0%, GPT-6 Astra 72.0%.

ორ ტესტში Carbon პირველი არ არის: FrontierSWE 2-ში GPT-6 Astra ლიდერობს (65.5% Carbon-ის 61.2%-ის წინააღმდეგ), OSWorld-2.1-ში კი Claude Opus 5.5 (87.2% Carbon-ის 81.5%-ის წინააღმდეგ).

დამოუკიდებელი შეფასება

დამოუკიდებელმა პლატფორმა Artificial Analysis-მა დაადასტურა, რომ Carbon 59 ქულით პირველია Intelligence Index v5-ში და ინდექსის 9 ტესტიდან 4-ში საუკეთესო შედეგი აქვს. თუმცა მათ საკუთარ გაზომვებში სურათი ზოგან განსხვავდება Google-ის ციფრებისგან:

  • ქოდინგ აგენტები: Coding Agent Index-ში Carbon (Antigravity CLI-ით) 59 ქულით მეორეა, Claude Code-ისა და Claude Opus 5.5-ის (62) შემდეგ. Terminal-Bench 4.0-ზე მათ ტესტში Carbon-მა 64% აიღო და აქაც მეორე ადგილზეა.
  • საოფისე აგენტური სამუშაო: AA-Briefcase-ზე Carbon-მა Argon-თან შედარებით 126 Elo ქულა მოიმატა და 1609-ს მიაღწია, მაგრამ Grok 4.7-ს, Muse Wonder-სა და Kimi K3.1 Pro-ს ჯერ კიდევ ჩამორჩება.
  • ჰალუცინაციები: AA-Omniscience v1.1-ზე Carbon 54 ქულით პირველია და სწორი პასუხების წილი 58%-მდე გაიზარდა. ამავდროულად, ჰალუცინაციების მაჩვენებელი Argon-ის 4%-დან 11%-მდე გაიზარდა. ეს მაინც მეორე საუკეთესო შედეგია: Claude Opus 5.5-სა და GPT-6 Astra-ს ეს მაჩვენებელი 50% აქვთ.
  • ღირებულება: Intelligence Index-ის ერთ ამოცანაზე Carbon $7.76 იხარჯება. ეს Claude Opus 5.5-ზე ($10.04) დაახლოებით 23%-ით იაფია, მაგრამ GPT-6 Astra-ზე ($6.25) ძვირი.

უსაფრთხოება და ქცევა

Carbon იყენებს იგივე მრავალშრიან დაცვას, რაც Argon: უსაფრთხოებაზე ორიენტირებულ წვრთნას, ბოროტად გამოყენების რეალურ დროში ბლოკირებას, prompt injection-ისადმი მდგრადობას და მსჯელობის ჯაჭვის მონიტორინგს. Google-ის მონაცემებით:

  • Terminal-Bench 4.0-ზე წარმატებული „მოტყუება“ 0.0%-მდე შემცირდა, მცდელობები კი 0.4%-მდე. შიდა გუნდებთან მუშაობისას მაღალი სიმძიმის გადახვევის სიგნალები თითქმის 80%-ით შემცირდა.
  • დაუსაბუთებელი მტკიცებები Argon-თან შედარებით დაახლოებით ორჯერ ნაკლებია.
  • გაურკვეველ სიტუაციაში მოდელი არ გამოიცნობს, არამედ წყაროებს ამოწმებს და შეუსაბამობებს მომხმარებელს აჩვენებს.
  • დავალების ფარგლებს გადაცდენა 26%-ით, ხოლო დავალების ბოლომდე შეუსრულებლობა 29%-ით შემცირდა.
  • Gray Swan-ის Indirect Prompt Injection ბენჩმარკზე შეტევების წარმატება 0.0%-ია (Argon-ს 0.7% ჰქონდა).

ხელმისაწვდომობა და ფასი

Google ამბობს, რომ Carbon-ს ეტაპობრივად გაავრცელებს და აშშ-ის მთავრობის ნებაყოფლობით პროცესში მონაწილეობს, რომელიც მოდელებს გამოშვებამდე ამოწმებს. ამ კვირიდან Carbon კიბერდამცველების შეზღუდულ ჯგუფს მიეწოდება, შემდეგ კი Fairwind Program-ით სხვა სანდო პარტნიორებსაც. დეველოპერებისთვის, ბიზნესისა და ჩვეულებრივი მომხმარებლებისთვის მოდელი მოგვიანებით გახდება ხელმისაწვდომი. ზუსტი თარიღი Google-ს არ დაუსახელებია.

საწყისი ფასი Argon-ის იდენტურია: 1 მილიონი შემავალი ტოკენი $2, 1 მილიონი გამომავალი ტოკენი $10, ქეშირებული შემავალი ტოკენები კი 95%-ით იაფია. საწყისი პერიოდის შემდეგ ფასი გაიზრდება: $4 შემავალ და $20 გამომავალ 1 მილიონ ტოკენზე.

შეჯამება

Gemini 4 Carbon Google-ის ახალი და ყველაზე ძლიერი მოდელია, რომელიც Argon-იდან ორ კვირაში გამოვიდა. Google-ის საკუთარი ბენჩმარკებით, ის კოდირებაში, აგენტურ ამოცანებსა და განსაკუთრებით კიბერუსაფრთხოებაში ლიდერობს, თუმცა FrontierSWE 2-სა და OSWorld-2.1-ში GPT-6 Astra-სა და Claude Opus 5.5-ს ჩამორჩება.

წყაროები

  1. Googleblog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-mo…
  2. Google DeepMinddeepmind.google/models/evals-methodology/gemini-4-carbon
  3. Xx.com/ArtificialAnlys/status/2115494553780367384
AI წაიკითხე მეტი როგორ მუშაობს ხელოვნური ინტელექტი AI-ის, დიდი ენობრივი მოდელებისა და ნეირონული ქსელების ახსნა ქართულ ენაზე.

LLM.GE - გზამკვლევი ხელოვნურ ინტელექტში

LLM.GE არის ქართულ-ენოვანი პლატფორმა, რომელზეც ყოველდღიურად ქვეყნდება AI და ტექნოლოგიების სიახლეები, ახალი მოდელების, კვლევებისა და პრაქტიკული ინსტრუმენტების შესახებ. საიტის მიზანია, მკითხველმა ერთ სივრცეში მიიღოს ზუსტი, გასაგები და დროული ინფორმაცია ტექნოლოგიური ინდუსტრიის მთავარი მოვლენების შესახებ

გამოიწერე სიახლეები

გამოწერის გაუქმება ნებისმიერ დროს შეგიძლიათ Privacy Policy

×