Gemini 4 Carbon: primo, ma per un punto

Quando un’azienda ti dice che il suo prodotto è il numero uno, ti chiedi mai di quanto?

Il 28 ottobre 2026, alle 18 italiane, Google ha presentato Gemini 4 Carbon, il suo nuovo modello di intelligenza artificiale. La prima riga dell’annuncio dice che è il più forte mai fatto da Google. La seconda dice che è primo in una classifica indipendente dei modelli, l’Artificial Analysis Intelligence Index. Tutto vero, stando ai numeri di Google. Ma basta aprire la tabella che Google stessa pubblica per scoprire che il primo posto vale un punto. E che nella stessa tabella, in alcune prove, Carbon arriva secondo o terzo; mentre in un’altra classifica, scrive Google stessa nell’annuncio, è quarto.

Questo articolo racconta tre cose: cosa ha annunciato Google, chi lo può usare oggi, e la promessa che per me conta più del podio. È una frase sull’onestà.

Cosa ha annunciato Google

L’annuncio è firmato da Koray Kavukcuoglu, vicepresidente di Google DeepMind e capo architetto dell’AI di Google. Il titolo è «Gemini 4 Carbon: our next frontier model», cioè il prossimo modello di frontiera: in gergo, quelli che spostano più in là il limite di quello che l’AI sa fare.

Google lo descrive come il suo modello più forte, con due specialità. La prima sono i compiti lunghi: lavori di programmazione che possono durare giorni, in cui il modello deve andare avanti da solo, sbattere contro un vicolo cieco, tornare indietro e riprovare. Google scrive che i suoi team hanno visto Carbon lavorare per giorni di fila per trovare la causa di errori nascosti dentro programmi enormi e correggerli.

La seconda specialità è la sicurezza informatica. Carbon, sempre secondo Google, è il migliore in tre prove pubbliche che misurano le tre fasi del lavoro di chi difende un sistema: trovare una falla (88,2% in SEC-bench Pro), capire se un attaccante la può davvero sfruttare (54,8% in ExploitGym) e scrivere la correzione (71,0% in CWE-bench). Google precisa che queste prove sono state fatte senza le protezioni che normalmente frenano il modello.

Ed è proprio questo il punto delicato. Un modello così bravo a trovare e sfruttare le falle è un ottimo guardiano. Nelle mani sbagliate, è un ottimo scassinatore.

Da qui nasce la scelta su chi lo riceve per primo.

Chi lo può usare oggi (e chi aspetta)

Da questa settimana Carbon va a «una parte» dei difensori informatici iscritti al programma Fairwind. È il programma con cui Google dà in anticipo i modelli più avanzati a chi protegge sistemi importanti: governi, ospedali, compagnie di telecomunicazioni. Google dichiara di lavorare con oltre 650 partner nel mondo. Poi, a poco a poco, l’accesso si allarga ad altri partner fidati.

Google aggiunge che partecipa al percorso volontario con cui il governo degli Stati Uniti prova i modelli prima che escano. E che continua a raccogliere commenti e a sistemare le protezioni prima di aprire Carbon a sviluppatori, aziende e consumatori. Quando? «Il prima possibile». Una data non c’è.

Se ti sembra un copione già visto, hai buona memoria. Con Gemini 4 Argon era andata nello stesso modo: presentato il 30 settembre, dato prima ai difensori, aperto a sviluppatori, aziende e abbonati il 13 ottobre. In Italia, da quel giorno, Argon si usa con un abbonamento Google AI Pro o Ultra, che a metà ottobre costavano 21,99 euro al mese e, per Ultra, da 99,99 euro. Fra l’annuncio e l’apertura, quella volta, erano passate meno di due settimane. Per Carbon, Google promette solo «presto».

Quindi, se oggi apri l’app Gemini, Carbon non lo trovi. Trovi Argon, se paghi. Il resto è un annuncio.

Primo, per un punto

Torno alla domanda iniziale. Google scrive che Carbon è «#1», primo, nell’Artificial Analysis Intelligence Index, una classifica indipendente che mette insieme molte prove diverse e dà a ogni modello un voto unico. Il voto di Carbon è 59.

Nella pagina dei modelli di Google DeepMind c’è la tabella completa, preparata da Google. Ecco i voti in quell’indice: Carbon 59, Claude Opus 5.5 di Anthropic 58, GPT-6 Astra di OpenAI 57, Gemini 4 Argon 50, Claude Fable 5.1 49.

Un punto su Opus 5.5. Due su Astra. Nella tabella di Google è un primo posto. Ed è un primo posto che, alla prossima uscita di un concorrente, potrebbe cambiare padrone.

Scendendo nella stessa tabella si trovano altre righe. Nella prova FrontierSWE 2, che misura quanto un modello sa portare avanti da solo un lavoro di programmazione, Carbon fa 61,2%: davanti ci sono Astra con il 65,5% e Opus 5.5 con il 62,3%. Terzo, fra i modelli della tabella. Nella prova OSWorld-2.1, che misura quanto un modello sa usare un computer come farebbe una persona, e precisamente nella sua parte offline, quella che si svolge senza connessione alla rete, Carbon fa 81,5%, Opus 5.5 87,2%. Secondo. E nella classifica WebDev Arena, quella dei siti e delle app web, è Google stessa a scrivere che Carbon sale al quarto posto.

Ci sono anche prove in cui Carbon stacca i concorrenti delle altre aziende. Nella prova AutomationBench di Zapier, sulle automazioni del lavoro d’ufficio, fa 53,9%: poco davanti ad Argon (51,3%), molto davanti a Opus 5.5 (42,5%) e ad Astra (41,4%). Nella prova GraphWalks, su quantità di testo fra 256.000 e un milione di token, Google riporta 96,2% contro il 71,8% di Astra. Lì, nei numeri di Google, le differenze sono molto più larghe di un punto.

Il che dice una cosa sui modelli e una sulla comunicazione.

Sui modelli: a questo livello, «il migliore» dipende dal lavoro che gli dai. Uno è più bravo a usare il computer, un altro a scrivere codice da solo, un altro ancora nelle automazioni d’ufficio. Il voto unico riassume prove diverse, e il riassunto nasconde le differenze che contano per te.

Sulla comunicazione: il titolo sceglie la riga che fa più rumore. È quello che fa ogni azienda, ed è legittimo. Ma la parola che resta in testa a chi legge di corsa è «primo», mentre il dettaglio utile sta tre righe più sotto. Ogni annuncio ha una tabella. Il titolo vende il podio, la tabella racconta la gara.

La promessa che conta davvero: dirti cosa manca

In mezzo all’annuncio c’è un paragrafo intitolato «Greater transparency and honesty», più trasparenza e più onestà. Secondo i test interni di Google, Carbon fa circa la metà delle affermazioni senza prove rispetto ad Argon. E quando gli manca qualcosa, invece di inventare o di girarci intorno, mette le avvertenze dentro il lavoro che ti consegna, oppure si ferma e ti dà l’elenco di quello che serve per andare avanti.

C’è un secondo paragrafo, sulla collaborazione. Davanti a una richiesta ambigua, scrive Google, Carbon va a prendere le fonti giuste e ti segnala dove non tornano, prima di agire. E un terzo: Google dichiara due cali, del 26% nella tendenza a fare più di quanto chiesto, uscendo dal compito, e del 29% in quella a fare meno.

Perché questa, per me, è la parte più importante dell’annuncio?

Perché il danno vero di un’AI raramente è l’errore. È l’errore detto con sicurezza. Una risposta sbagliata che suona incerta la controlli. Una risposta sbagliata che suona sicura la copi nella mail per il cliente. Ne ho scritto ieri raccontando la causa sui consigli medici di ChatGPT: sono accuse ancora da valutare, ma la lezione riguarda la sicurezza del tono, che va tenuta separata dalla correttezza della risposta. E oggi stesso ho raccontato uno studio di Anthropic con un agente AI, cioè un’AI che porta avanti un lavoro da sola usando programmi e strumenti. Su quattro scelte di metodo, degli analisti esperti hanno seguito la preferenza nascosta dell’agente l’86% delle volte; e nel questionario finale il 77% dei 48 che hanno risposto ha ripreso almeno un argomento dell’agente.

Un modello che dice «qui mi mancano i dati» lascia la decisione a chi lavora. Un modello che riempie il buco con una frase convincente se la prende al posto tuo, senza dirtelo.

Detto questo, va letto per quello che è. Sono numeri di Google, misurati da Google, su test che da fuori nessuno può rifare. «La metà rispetto ad Argon» dice di quanto è migliorato, non quante affermazioni senza prove restano. E «la metà» di un difetto è ancora un difetto.

C’è poi un dato sulla resistenza alle istruzioni nascoste, quelle che qualcuno infila in una pagina web o in una mail sperando che l’AI le legga e le esegua. In una prova pubblica fatta apposta per questi attacchi, Argon cedeva nello 0,7% dei casi; Carbon, scrive Google, ha resistito a tutti i tentativi provati. Ottima notizia per chi farà leggere a un agente la propria posta. Ma «tutti i tentativi provati» resta diverso da «tutti i tentativi possibili».

Un’AI che ammette i propri vuoti vale più di un’AI che li riempie. Purché i vuoti li controlli anche tu.

Il prezzo che raddoppia

Questa parte interessa soprattutto chi usa Gemini dentro i propri programmi, attraverso l’API, cioè la porta con cui un software parla con il modello e paga a consumo. Per esempio un gestionale, un assistente sul sito o un’automazione che riassume le mail.

Carbon esce allo stesso prezzo di lancio di Argon: 2 dollari per ogni milione di token in entrata (il testo che mandi) e 10 dollari per milione in uscita (il testo che il modello scrive), con il 95% di sconto sul testo in entrata già memorizzato. Un token è un pezzetto di parola, l’unità con cui questi modelli contano il testo.

Poi c’è una nota in fondo alla pagina, in piccolo: finito il periodo di lancio, il prezzo diventa 4 dollari in entrata e 20 in uscita. Il doppio. Per Carbon la nota non dice quando finisce il periodo di lancio. Per Argon sì: il 30 novembre 2026.

Faccio i conti con un esempio inventato ma realistico. Un’automazione che ogni mese fa scrivere al modello 10 milioni di token costa 100 dollari di uscita al prezzo di lancio. Dal giorno dopo la scadenza, 200. Stesso lavoro, stessa qualità, il doppio della spesa.

La nota c’è, ed è scritta chiara. Sta dove legge solo chi cerca. Il prezzo di lancio è quello che vedi. Il prezzo pieno è quello che paghi quando la promozione finisce, e per Carbon quel giorno non è ancora scritto.

Due settimane

Google lo scrive con orgoglio: Carbon arriva quindici giorni dopo l’apertura di Argon a sviluppatori, aziende e abbonati, e questo «mostra la velocità» con cui l’azienda sposta il limite in avanti.

Per chi costruisce modelli, è un vanto. Per chi li usa, è un’informazione pratica. Vuol dire che il modello che scegli oggi può essere superato in poche settimane. Che la classifica di questa settimana può avere presto un altro primo. Che inseguire ogni annuncio è una corsa senza traguardo. E vuol dire anche un’altra cosa: il modello che usi resta bravo quanto ieri, il giorno in cui ne esce uno migliore. Conviene cambiarlo quando una prova sul tuo lavoro mostra un vantaggio, più che quando cambia la classifica.

Chi lavora con l’AI in un piccolo studio o in un’azienda ha bisogno di poche cose stabili: sapere che cosa deve fare il modello, avere un modo per capire se lo fa bene, e poter cambiare modello senza rifare tutto. Ne ho scritto raccontando GPT-6.1 Terra, il modello medio di OpenAI: il modello che usi di più, spesso, è quello di mezzo. La scelta giusta è quella che basta al lavoro, più di quella che vince la classifica.

Come portarlo nel tuo lavoro

Da questa settimana, scrive Google, Carbon va a una parte dei difensori informatici del programma Fairwind; quando arriverà a tutti gli altri, Italia compresa, non si sa. Ma dall’annuncio si portano via quattro abitudini che funzionano già oggi, con qualsiasi modello.

La prima riguarda le domande. Quello che Google promette di Carbon, cioè dire cosa manca prima di rispondere, lo puoi chiedere tu a ChatGPT, a Claude o a Gemini. Prima di un lavoro importante, scrivi in fondo alla richiesta: «Prima di rispondere, elenca le informazioni che ti mancano e i punti in cui le fonti non sono d’accordo. Se una cosa non la sai, scrivi che non la sai.» Il modello resta quello che è. Ma gli dai il permesso di fermarsi, e a te resta un elenco da controllare.

La seconda riguarda le prove. Tieni da parte cinque lavori veri del tuo mestiere, con il risultato che consideri buono: una mail difficile a un cliente, il riassunto di un contratto, un preventivo, un’analisi di numeri. Quando esce un modello nuovo, gli dai quei cinque lavori e confronti i risultati. Ne esce un’indicazione che vale per il tuo lavoro, più di qualsiasi classifica. La classifica di qualcun altro misura il lavoro di qualcun altro.

La terza riguarda i conti. Se usi un modello attraverso l’API, fai il preventivo al prezzo pieno, non a quello di lancio. Se a prezzo pieno il conto non torna, meglio saperlo adesso che scoprirlo quando la promozione finisce.

La quarta riguarda la lettura. Ogni volta che leggi «il migliore», «il primo», «il più potente», cerca la tabella. C’è quasi sempre, e quasi sempre racconta una storia più sfumata del titolo. È la stessa regola che vale per qualsiasi pubblicità: l’affermazione sta in alto, le condizioni in basso.

Il primo posto di Carbon può cambiare alla prossima uscita. La tua capacità di leggere una tabella dura molto di più.

Domande frequenti

Che cos’è Gemini 4 Carbon?

È il nuovo modello di intelligenza artificiale di Google, annunciato il 28 ottobre 2026. Google lo presenta come il suo modello più potente, pensato soprattutto per i lavori di programmazione lunghi, che durano anche giorni, e per la sicurezza informatica: trovare le falle, capire se sono pericolose e correggerle.

Posso usare Gemini 4 Carbon in Italia?

Oggi no: Carbon non è aperto al pubblico, in Italia come altrove. Da questa settimana lo riceve solo una parte dei difensori informatici del programma Fairwind di Google. Per sviluppatori, aziende e utenti Google ha scritto «il prima possibile», senza una data. In Italia, con un abbonamento Google AI Pro o Ultra, oggi si usa Gemini 4 Argon.

Quanto costa Gemini 4 Carbon?

Per chi lo userà attraverso l’API, il prezzo di lancio è di 2 dollari per milione di token in entrata e 10 dollari per milione in uscita. Finito il periodo di lancio diventa di 4 e 20 dollari. Google non ha detto quanto dura il periodo di lancio di Carbon; quello di Argon finisce il 30 novembre 2026. Il prezzo negli abbonamenti dell’app non è stato annunciato.

Gemini 4 Carbon è meglio di ChatGPT e di Claude?

Dipende dal lavoro. Nell’indice di Artificial Analysis citato da Google, Carbon ha 59 punti, Claude Opus 5.5 ne ha 58 e GPT-6 Astra 57. Ma nella stessa tabella di Google, in una prova di programmazione da agente Astra e Opus 5.5 fanno meglio, e in una prova sull’uso del computer Opus 5.5 è davanti. Il modo più affidabile per saperlo è provarlo sui tuoi lavori, quando sarà disponibile.

Che differenza c’è fra Gemini 4 Carbon e Gemini 4 Argon?

Argon è il modello che Google ha aperto a sviluppatori, aziende e abbonati il 13 ottobre 2026; Carbon è il suo successore. Secondo Google, Carbon va meglio nella programmazione, nella sicurezza informatica e nei compiti lunghi, e nei test interni fa circa la metà delle affermazioni senza prove rispetto ad Argon. Il prezzo di lancio è lo stesso.

Fonti

• Google, «Gemini 4 Carbon: our next frontier model», 28 ottobre 2026: blog.google
• Google DeepMind, pagina dei modelli Gemini con la tabella di confronto: deepmind.google/models/gemini
• Google DeepMind, Fairwind Program: deepmind.google/fairwind-program
• Artificial Analysis, Intelligence Index v5.0: artificialanalysis.ai
• Google, «Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems», 13 ottobre 2026: blog.google
• Google, abbonamenti Google AI in Italia: gemini.google