Gemini 4 Carbon vede v kódu, od prosince ale zdraží na dvojnásobek

Co se dnes změnilo

Gemini 4 Carbon Google představil 28. října 2026 s tím, že ho nejdřív dostanou jen prověření obránci v programu Fairwind a vybraní vládní auditoři. Tehdy jsme popsali, že na běžné zákazníky se dostane až po dokončení bezpečnostních prověrek. Ty skončily dnes: podle oznámení na blogu Googlu je model k dispozici v placené úrovni Gemini API, v Google AI Studiu, v Android Studiu a v Gemini pro firmy. Předplatitelé AI Ultra ho mají v Google Antigravity, v aplikaci Gemini a v AI Mode ve Vyhledávání.

Google zároveň rozšiřuje program pro vědce. Před čtyřmi týdny otevřel přihlášky pro deset tisíc výzkumníků, kterým nabídl Argon v Antigravity zdarma na šest měsíců. Nově se stejný přístup vztahuje i na Carbon a do budoucna má program pokrývat každý další vlajkový model. Pro kybernetické obránce zůstává otevřený Fairwind, kde model běží bez některých filtrů.

Kdo na model dosáhne a kdo ne

Rozdíl proti Argonu je v tom, kdo se k modelu dostane v aplikacích. Argon zpřístupnil Google v polovině října předplatitelům AI Pro i AI Ultra. Carbon mají v aplikaci Gemini a v AI Mode ve Vyhledávání jen předplatitelé AI Ultra, tedy tarifu za 99,99 dolaru měsíčně v americkém ceníku, v přepočtu zhruba 2 170 Kč. Google u tarifu Ultra rozlišuje dvě varianty, pětinásobnou a dvacetinásobnou, a v přehledu plánů uvádí přístup k Argonu a Carbonu u obou.

Pro českého čtenáře je podstatné, že Ultra není z nabídky vyjmuto. Google uvádí, že tarif nabízí ve více než 150 zemích a v seznamu podporovaných zemí je i Česko. V Evropském hospodářském prostoru zároveň platí, že služby Gemini s placeným tarifem smí používat jen osoby starší 18 let. Google nezveřejnil, jestli se Carbon v české aplikaci objeví ve stejný den jako v americké. Oznámení mluví o postupném zavádění všem předplatitelům Ultra.

Vývojáři a firmy mají cestu otevřenou rovnou, ale jen přes placené účtování. Carbon není v bezplatné úrovni API a Google u něj uvádí, že se data z placené úrovně nepoužívají ke zlepšování jeho produktů. Kdo nechce platit Ultra, může model vyzkoušet v AI Studiu nebo přes API a zaplatit jen za spotřebované tokeny.

Cena platí tři týdny, pak se zdvojnásobí

Podle oficiálního ceníku stojí do 30. listopadu 2026 milion vstupních tokenů 2 dolary a milion tokenů na výstupu 10 dolarů. Do výstupu se počítají i tokeny uvažování. Čtení z kontextové cache stojí 0,10 dolaru, tedy o 95 procent méně než vstup. Od 1. prosince se všechny tři sazby zdvojnásobí na 4, 20 a 0,20 dolaru.

Při kurzu ČNB 21,70 Kč za dolar, který platil 10. listopadu, vychází zaváděcí milion vstupních tokenů na zhruba 43 Kč a milion tokenů odpovědi na 217 Kč. Od prosince to bude 87 a 434 Kč. Cena je stejná jako u Argonu, i tam zaváděcí sazba končí 30. listopadu. Pro srovnání: Gemini 3.8 Flash účtuje 0,75 a 3,75 dolaru, tedy zlomek ceny obou vlajkových modelů.

Ceny placené úrovně Gemini API za milion tokenů. Přepočet kurzem ČNB 21,702 Kč za dolar k 10. listopadu 2026. Zdroj: Google.

Milion tokenů, ale jen při dlouhém dekódování

Carbon staví na Argonu a podle dokumentace modelu má kontextové okno společné pro vstup i výstup o velikosti 1 048 576 tokenů. Běžná synchronní odpověď se zastaví na 65 536 tokenech, až k milionu tokenů na výstupu se dostanete jen v režimu long decode. Na vstupu model přijímá text, obrázky, zvuk a video, výstupem je text. Umí spouštět kód, ovládat počítač, volat funkce, vyhledávat v nahraných souborech, pracovat s URL a napojit se na Vyhledávání Google a Mapy. Negeneruje obrázky ani zvuk, nepodporuje Live API a kontext ukládá jen implicitně, explicitní cache Google u tohoto modelu neumožňuje.

Proti Argonu model vědomě spotřebovává víc tokenů. Google to popisuje jako delší zkoumání, hlubší uvažování a rozsáhlejší ověřovací smyčky, takže se hodí na úlohy, které trvají hodiny a kde je chyba dražší než výpočet. Sám Google přitom uvádí, že pro většinu softwarové práce a znalostních úloh zůstává vhodnější Argon.

Kde Carbon vede a kde ne

Google v oznámení uvádí první místo ve třech testech, které provozují jiné firmy. V CursorBench 4.0 od Cursoru dosáhl Carbon v režimu High 60,4 procenta při nákladu 9,22 dolaru na úlohu. Claude Fable 5.2 v režimu Max měl 60,0 procenta, ale jeho úloha vyšla na 32,79 dolaru. První místo uvádí Google také v AutomationBench od Zapieru a ve WANDR od Perplexity, u obou ale bez konkrétních čísel. Ta zveřejňují až provozovatelé testů.

Jiný obrázek dává souhrnný Artificial Analysis Intelligence Index ve verzi 5.0.1. Carbon v něm má 60,03 bodu a je druhý. První je Claude Fable 5.2 s 64,56 bodu, který Anthropic vydal 9. listopadu, tedy den před otevřením Carbonu. Třetí Claude Opus 5.5 má 59,11 bodu a čtvrtý GPT-6 Astra 56,85 bodu. Metodika ale není symetrická: Carbon Artificial Analysis měří v režimu vysokého uvažování, konkurenční modely v nejvyšším režimu Max. Ani to však nemění fakt, že nárok na titul nejchytřejšího modelu současnosti dnes neplatí bez výhrady.

V multimodálním testu MKA, který Google vyvinul společně s Artificial Analysis, skončil Carbon druhý s více než šestinásobně nižšími průměrnými náklady na úlohu, než měl vítězný model. V předběžných testech pro finanční výzkum Google uvedl shodu s nejlepším testovaným modelem v evaluaci E2E Financial Agentic od Hebbie a první místo mezi 23 konfiguracemi v benchmarku General Financial Intelligence od Balyasny Asset Management. To jsou ale měření z předběžného přístupu, ne nezávislá produkční data.

Bezpečnost a věda podle Googlu

Carbon vznikl jako model s nejsilnějšími kybernetickými schopnostmi, jaké Google dosud vydal, a firma k tomu přidala stejně silné zábrany. V simulovaném útoku, kde adaptivní červený tým zkouší další a další varianty, model zablokoval 99 procent útočných postupů. Úspěšnost průniku klesla na 0,8 procenta ze 3,1 procenta u Argonu. V testování Gray Swan klesla úspěšnost automatizovaných kybernetických dotazů na 2,17 procenta z 9,86 procenta a testování u Trajectory Labs za 132 hodin a přes 13 tisíc požadavků nepřineslo žádný nový univerzální jailbreak. V dřívějším testu nepřímého prompt injection měl Carbon nulovou úspěšnost útoku, což Google označuje za první dosažení této hranice.

Google také uvádí, že v testu poctivosti agentů model zvládl 92 procent úloh oproti 70 procentům u Argonu. V 98 procentech případů odmítl doplnit chybějící experimentální data a v 68 procentech upozornil na metodologickou vadu zadání. Vědecké příklady jsou z vlastního provozu Googlu: nástroj AlphaProof Code s Carbonem vygeneroval miliony řádků důkazů v jazyce Lean a pomohl matematicky ověřit bezpečnostní vlastnosti protokolu aplikace Signal, což podle firmy zabralo týdny místo let. U sedmi proteinových rodin z testu CASP17 model dohledal v průměru čtyřicetkrát víc vzdálených homologů, než kolik jich našly standardní postupy. Farmaceutická firma Axiom Bio podle Googlu převádí produkční analýzy na Carbon a Argon.

Pro vývojáře je zajímavá i novinka v Antigravity: Google v náhledu spouští režim /swarm, který z jednoho zadání udělá koordinovanou skupinu agentů. Carbon v ní dostává role s nejhlubším uvažováním, tedy návrh architektury, koordinaci a audit, zatímco lehčí modely pracují paralelně v izolovaných prostředích a každou změnu testují další agenti.

Co z toho plyne pro české firmy

Carbon není model, který by měl nahradit levnější varianty. Vyšší spotřeba tokenů a od prosince dvojnásobná cena z něj dělají volbu pro úlohy, kde se neúspěch prodraží: migrace balíčků, hledání příčin chyb napříč subsystémy, ověřování zranitelností nebo vícehodinové agentní běhy. Pro běžné psaní, kratší programování a rutinní práci vychází levněji Argon nebo Flash.

Kdo zvažuje produkční nasazení, měl by rozpočet spočítat pro obě cenová období. Zaváděcí sazba končí 30. listopadu, tedy necelé tři týdny po spuštění. U dlouhých úloh s opakovaným kontextem přitom hraje roli implicitní cache, která sráží cenu vstupu o 95 procent, ale funguje jen tam, kde se stejný text posílá opakovaně. Pro firmy, které chtějí model vyzkoušet bez závazku, je nejschůdnější cesta placená úroveň API a měření na vlastních úlohách. Katalogový list modelu s cenami a parametry najdete v naší databázi AI modelů, srovnání s konkurencí v sekci AI modely.