4 周生成 650 万行代码：AI 用数学证明 Signal 安全

据 Woofun AI 消息， 正式宣布 模型即日起向全球全量开放，该模型被定义为 Google 目前能力最强的 AI 系统，其核心战略定位在于处理高难度、长周期且需深度推理的复杂任务，通过投入更多计算资源进行持续的执行、检查与修正，以解决软件工程、网络安全及科学研究中的深层难题。

在技术演进路径上，Gemini 4 Carbon 与此前的 形成了鲜明的能力代差，其不再局限于快速生成即时答案，而是致力于将复杂任务彻底闭环。Google DeepMind 联合创始人 通过一个极具代表性的直观案例展示了这种跨越：Carbon 成功对 Hassabis 早期开发的《Theme Park》游戏二进制文件进行了逆向工程，不仅在游戏中新增了一项以 DeepMind 为主题的游乐设施，更一次性完成了整个游戏向 Web 端的移植。Hassabis 将这一成果与去年同时期使用 进行的尝试进行了对比，并感慨在不到一年的时间里，Gemini 从 3 进化到 4 的进步幅度令人难以置信，亲眼见证这一过程带来了强烈的不可思议之感。

为确保这一顶级能力触达各类用户群体，Google 构建了多维度的开放渠道与权限分配体系。对于消费者而言， 订阅用户可通过 Gemini App 及 Google 搜索中的 AI Mode 直接调用该模型；开发者与企业用户则被引导至 和 中的 API 进行集成开发，其中 Google AI Ultra 订阅用户还可额外通过 平台访问，而企业级客户则通过 渠道获取服务。针对科学家与研究人员，Google Antigravity 提供了申请入口，获批者有机会获得为期 6 个月的免费使用资格；

此外，网络安全防御人员可申请加入 计划，从而获得 Carbon 在网络安全垂直领域的专用权限。

Woofun AI 整理数据显示，为验证 Gemini 4 Carbon 在科学研究中处理极端复杂任务的能力，Google DeepMind 同步公布了名为 的研究成果。该研究利用由 Gemini 4 Carbon 驱动的 AI Agent，对广泛使用的 Signal 加密协议底层代码进行了形式化验证，最终生成了超过 650 万行经过机器检查的数学证明代码。这项在传统模式下可能需要专家团队耗费数年才能完成的工作，在 AI 的介入下仅用时四周便告完成。

这一突破标志着 AI 的应用范式正在发生根本性转变：从单纯的"写出代码"，正式迈向"用数学证明代码是安全的"这一更高阶的信任层级。

支撑这一能力的底层技术机制在于 Extended Verification Loops（扩展验证循环）。面对复杂任务，Carbon 会分配更多的 Thinking Tokens 以探索多样化的解决路径，并在执行过程中反复检查结果；一旦发现偏差，系统会自动触发修改、测试循环，直至产出更可靠的结果。在 Google 公布的独立工作流基准测试中，Carbon 在 、 以及 三项指标上均排名第一。

值得注意的是，在这些测试场景中，其单项任务成本比表现最佳的下一款外部模型低两倍以上。与此同时，Google 正在 Google Antigravity 中预览 /swarm 功能，允许用户通过单一指令组建多 Agent 协作团队，分别承担架构设计、任务协调、代码实现与审查等角色，其中 Carbon 负责最需深度推理的环节，其他轻量级模型则并行处理具体任务，从而模拟真实的专业工作流程。