Ni GPT-6 ni Claude Opus 5.5: Gemini 4 Carbon, de Google, lidera con 59 puntos y detecta el 88,2 % de los fallos de SEC-bench Pro

• Adrián Villellas @AdrianVillellas
• Ingeniero informático, divulgador y creador de contenido tecnológico desde 2017, escribiendo para blogs y medios tanto en español como en inglés.
• • 06/11/2026 08:00
  • Actualizado: 06/11/2026 08:00

Google presentó el 28 de octubre de 2026 Gemini 4 Carbon, un modelo de inteligencia artificial que según la compañía ocupa el primer puesto de la versión 5.0 del Artificial Analysis Intelligence Index con 59 puntos y que detecta el 88,2 % de las vulnerabilidades de la prueba SEC-bench Pro. Llega solo dos semanas después de Gemini 4 Argon, que hasta ahora era su modelo más avanzado.

El anuncio lo firma Koray Kavukcuoglu, vicepresidente sénior de Google DeepMind y arquitecto jefe de IA de Google, que define Carbon en el blog oficial de la compañía como «nuestro modelo más potente, con capacidades de ciberseguridad de vanguardia y para tareas de largo recorrido». De momento, sin embargo, solo lo podrán usar un grupo reducido de especialistas en ciberdefensa.

59 puntos en el índice v5.0

El Artificial Analysis Intelligence Index es una clasificación independiente que agrupa en una sola nota los resultados de varios modelos en pruebas de razonamiento, programación y conocimiento. En la tabla que publica Google, Carbon saca 59 puntos, por delante de Claude Opus 5.5 (58), GPT-6 Astra (57), Gemini 4 Argon (50) y Claude Fable 5.1 (49).

La distancia con su predecesor es de nueve puntos en apenas dos semanas. Kavukcuoglu lo atribuye a la forma de trabajar del laboratorio: «Nuestros investigadores y nuestros modelos trabajan codo con codo para avanzar más rápido en capacidades, al tiempo que reforzamos nuestras salvaguardas», escribe en la nota.

Detectar, explotar y parchear fallos

Google insiste en la ciberseguridad y mide el modelo en las tres fases del trabajo de un defensor. En SEC-bench Pro, una prueba que pide encontrar fallos reales en software existente, Carbon logra el 88,2 %, frente al 85,4 % de GPT-6 Astra y el 83,4 % de Argon.

En ExploitGym, que mide si el modelo es capaz de comprobar que una vulnerabilidad se puede aprovechar de verdad, saca el 54,8 %, cuando Argon se quedaba en el 42,0 % y Claude Opus 5.5 en el 34,5 %. En CWE-bench, de la empresa Collinear, que evalúa si el parche corrige la causa del problema, llega al 71,0 %, tres puntos por encima de Argon y de GPT-6 Astra.

La compañía añade datos internos que no ha publicado en detalle. Según la nota, Carbon genera código seguro con más del doble de éxito que Argon, y el equipo de Chrome informó de que rindió más de 10 veces mejor que el gran modelo de otro laboratorio, al que no nombra, al producir parches de calidad. Wiz, la plataforma de seguridad en la nube de Google, también lo sitúa en cabeza en pruebas de intrusión web.

Su predecesor ya había demostrado su utilidad en este terreno: Argon ayudó a un grupo de investigadores a destapar los fallos críticos PHP2Shell en el lenguaje que mueve buena parte de las webs.

Días enteros detrás de un error

Una de las promesas del modelo es aguantar trabajos largos sin perder el hilo. Según Kavukcuoglu, los equipos internos han visto a Carbon «funcionar durante días para superar callejones sin salida» en tareas de ingeniería de varios pasos, como localizar el origen de errores sutiles en grandes bases de código y en sistemas de bajo nivel, y corregirlos.

En la tabla de Google, el modelo marca un 65,2 % en Terminal-Bench 4.0, una prueba de tareas en la línea de comandos, frente al 59,6 % de Claude Opus 5.5 y el 57,1 % de Argon. En GraphWalks, que mide cómo maneja textos de entre 256.000 y un millón de tokens, alcanza el 96,2 %.

Ese salto en contexto largo llega poco después de que Argon aterrizara en la app de Gemini para los suscriptores de AI Pro y Ultra.

Trampas al 0,0 % en Terminal-Bench

Google dedica buena parte del anuncio al comportamiento del modelo. Con Carbon, las trampas con éxito en Terminal-Bench 4.0 bajaron al 0,0 % y los intentos de hacer trampa al 0,4 %, mientras que en entornos reales de programación con sus equipos las alertas graves de desalineación, es decir, de conductas que se apartan de lo que se le pide, cayeron casi un 80 %.

La empresa asegura también que el modelo reduce a la mitad, aproximadamente, las afirmaciones sin respaldo respecto a Argon. En lugar de inventar, según la nota, deja por escrito las advertencias de método o enumera lo que falta, «en vez de fabricar datos o andarse con rodeos cuando faltan pruebas».

Los números de conducta incluyen un 26 % menos de extralimitaciones y un 29 % menos de tareas que se quedan cortas. Frente a los ataques de inyección de instrucciones, que esconden órdenes maliciosas en textos o webs, la tasa de éxito en la prueba de Gray Swan pasa del 0,7 % de Argon al 0,0 %. El problema de los agentes que hacen trampas no es exclusivo de Google, como mostró el caso de los agentes de OpenAI que hicieron trampas para aprobar sus pruebas.

Primero, los defensores de Fairwind

Google ha optado por un despliegue escalonado. La compañía participa en el proceso voluntario del Gobierno de Estados Unidos para probar los modelos antes de lanzarlos y, desde la semana del anuncio, abre Carbon a un subconjunto de especialistas en ciberdefensa, que después ampliará a otros socios de confianza a través del programa Fairwind de Google DeepMind.

Según la página del programa, Fairwind da prioridad a gobiernos y autoridades nacionales de ciberseguridad, a operadores de infraestructuras críticas como la sanidad, las telecomunicaciones, la energía y las redes financieras, y a grandes plataformas tecnológicas. Los participantes pasan una verificación previa y solo pueden usar el modelo con fines defensivos o académicos.

Cuando llegue a los desarrolladores costará lo mismo que Argon en su periodo de lanzamiento: 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida, con un 95 % de descuento en los tokens de entrada que estén en caché. Pasado ese periodo, la tarifa subirá a 4 y 20 dólares, respectivamente.

Google DeepMind explica cómo usa Gemini 4 Argon, el modelo en el que se basa Carbon, para defenderse de ciberataques. Vídeo: Google DeepMind

Sin fecha para desarrolladores ni usuarios

Google no ha dicho cuándo podrán usar Carbon los desarrolladores, las empresas o los usuarios de la app de Gemini. La nota se limita a decir que llegará lo antes posible, después de seguir ajustando las salvaguardas con los comentarios del primer grupo.

Las cifras, además, las publica la propia compañía. Las pruebas de ciberseguridad se hicieron sin las barreras de protección del modelo activadas, y los datos internos sobre código seguro, parches de Chrome o desalineación no se acompañan de una metodología completa. La tabla tampoco le da la victoria en todo: en FrontierSWE 2 GPT-6 Astra saca un 65,5 % frente al 61,2 % de Carbon, y en OSWorld-2.1 Claude Opus 5.5 llega al 87,2 % frente a su 81,5 %.

«Estamos deseando ver cómo usa este modelo el primer grupo de defensores», concluye Kavukcuoglu, sin dar más detalles sobre quiénes forman ese grupo.

El anuncio se ha publicado en el blog de Google el 28 de octubre de 2026.

Crédito de la imagen: Google.