Le mardi 10 novembre, Google a ouvert l’accès à son nouveau modèle phare — Gemini 4 Carbon. Les développeurs payants, les entreprises, les institutions de recherche et les abonnés Google AI Ultra peuvent désormais s’y connecter. Carbon est à ce jour le modèle le plus performant de Google, et son lancement marque une étape importante : il y a encore deux semaines, l’accès était réservé aux spécialistes en cybersécurité participant au programme Fairwind.

Google a opté pour une stratégie tarifaire agressive visant clairement à attirer les développeurs. Jusqu’au 30 novembre, le tarif est de 2 $ pour 1 M de tokens en entrée et 10 $ pour 1 M de tokens en sortie. Une fois la promotion terminée, ces prix seront doublés, à 4 $ et 20 $ respectivement. L’accès est fourni via l’API Gemini dans Google AI Studio et Gemini for Business, c’est‑à‑dire à l’ensemble des développeurs payants et des clients entreprises.

Carbon est également disponible pour les abonnés Google AI Ultra dans l’application Gemini, dans le mode IA de la recherche, ainsi que sur la plateforme de développement Antigravity. The Verge souligne qu’il n’est pas encore clair si le modèle sera étendu aux offres payantes d’entrée de gamme ou à une formule gratuite.

Le tarif de lancement place Carbon dans une position compétitive : son coût par token représente environ un cinquième de celui d’Astra de GPT‑6 d’OpenAI et environ un quart de celui de Fable 5.2 d’Anthropic, dévoilé le 9 novembre.

Les experts mettent toutefois en garde : un prix bas au token ne se traduit pas toujours par un coût de tâche inférieur — les différents modèles consomment des volumes de tokens différents pour une même tâche. VentureBeat indique qu’une fois la promotion terminée, le prix de Carbon sera comparable à celui de Claude Opus 5.5 d’Anthropic et restera environ deux fois inférieur aux tarifs standard de Fable 5.2.

Google ne relègue pas pour autant au second plan le récent Gemini 4 Argon. L’entreprise présente Argon comme « le choix optimal pour la plupart des tâches de développement logiciel et de travail de connaissance ». Carbon est positionné différemment — pour des tâches qui « repoussent les limites de l’intelligence du modèle » : programmation complexe en plusieurs étapes, recherche scientifique ouverte et autres scénarios fortement consommateurs de ressources.

Selon Google, Carbon utilise davantage de jetons pour le raisonnement « chain-of-thought » et l’auto‑vérification. Dans l’application Gemini, Argon est étiqueté « Code & Analysis », tandis que Carbon est présenté comme destiné aux « Most complex tasks ». Avec la sortie de Carbon, Gemini 3.1 Pro a été retiré de l’application.

Le lancement du modèle s’accompagne de nouveaux outils : l’aperçu d’Antigravity inclut désormais une commande /swarm qui transforme une simple requête en une « équipe coordonnée d’agents », dont l’activité peut être suivie en temps réel. Les développeurs peuvent affecter Carbon à des rôles clés — conception d’architecture, audit — et le combiner avec des modèles plus légers pour répartir les charges de travail.

Les benchmarks étayent les performances revendiquées de Carbon : selon Google, le modèle est en tête sur CursorBench 4.0, WANDR de Perplexity et AutomationBench de Zapier, tandis que son coût par tâche serait plus de deux fois inférieur à celui du concurrent public le plus proche.

Google a également étendu son programme de recherche gratuit de six mois aux chercheurs académiques, donnant ainsi aux scientifiques accès à Carbon. Sur le plan de la sécurité, l’entreprise indique que des tests de cyberattaques simulées ont bloqué 99 % des tentatives d’exploitation.

Les sceptiques et la presse appellent toutefois à la prudence : les entreprises peuvent sélectionner des résultats de benchmarks qui leur sont favorables, et Google ne fait pas exception. The Verge rappelle que, lors de précédents tests comparatifs, Carbon accusait un retard sur Fable 5.2 selon certains indicateurs. Malgré cela, les analystes considèrent la sortie de Carbon comme le retour de Google à l’avant‑garde de l’IA, après une période durant laquelle Anthropic et OpenAI étaient en tête.