Gemini 4 Carbon prowadzi w indeksie o jeden punkt, a twierdzenia o LLM-ach szybko tracą ważność
Gemini 4 Carbon od Google zdobył 59 punktów w Intelligence Index V5 firmy Artificial Analysis, podał Tom's Hardware, o jeden więcej niż Claude Opus 5.5. The Decoder opisał badanie, w którym 44% z 50 często cytowanych twierdzeń o LLM-ach okazało się nieaktualnych.

Jeden punkt przewagi w indeksie inteligencji
Różnica na szczycie to jeden punkt. Gemini 4 Carbon zdobył 59 punktów w Intelligence Index V5. To o jeden więcej niż Claude Opus 5.5 i o dwa więcej niż GPT-6 Astra od OpenAI.
Kto wybiera modele z rankingu, ma teraz do zinterpretowania jeden punkt. Trwałej przewagi nie ma. Google nie podało, kiedy Gemini 4 Carbon będzie szerzej dostępny.
Tom's Hardware podał, że model zajął pierwsze miejsce w czterech z dziewięciu ocen w zestawie. Koszt zadania w teście Intelligence Index wyniósł 7,76 dol. The Hacker News napisał, że Gemini 4 Carbon prowadził w testach wyszukiwania, wykorzystywania i łatania podatności. Ars Technica podała, że Google ogłosił model z etapowym udostępnianiem, które może potrwać.
Google twierdzi, że Carbon zyskał 89 punktów w WebDev Arena. Obecnie zajmuje tam czwarte miejsce.
Dlaczego przewaga jest krucha
Testy się starzeją. Owen Queen i James Zou ze Stanford sprawdzili 50 często cytowanych twierdzeń o dużych modelach językowych na 20 modelach.
Okazało się, że 44% tych twierdzeń już się przedawniło. Wśród 22 wniosków z oszacowaną datą wygaśnięcia średni czas życia wyniósł 15,7 miesiąca. Po roku przedawniło się 16%. Po dwóch latach odsetek wzrósł do 39%. Ośmiu deweloperów wydało modele między lipcem 2024 a wrześniem 2026. Najszybciej padały twierdzenia o tym, czego modele nie potrafią. Pięć z dziewięciu wniosków dotyczących rozumowania uznano za przedawnione. Żaden się nie utrzymał ani nie umocnił.
Wyniki różnią się też w obrębie jednego okna wydawniczego. Wśród modeli wydanych między lipcem a wrześniem 2026 liczba przedawnionych wniosków wahała się od 11 dla DeepSeek V4 Pro do 30 dla GPT-6.1 Sol.
Test zmyślonych cytowań wypada najwyraźniej. GPT-3.5 wymyślił 55% swoich odniesień w badaniu Waltersa i Wildera z 2023. Na tych samych promptach GPT-6.1 Sol zmyślił 0%, a Claude Sonnet 5.5 osiągnął 1%. Qwen3.7-Flash wciąż zmyślał 69%.
Queen i Zou formułują wąski wniosek. Twierdzenia o LLM-ach należy przedstawiać jako obserwacje o konkretnych modelach w konkretnym momencie, a nie jako prawdy ogólne.
Testy nie rozstrzygają programowania ani pracy z wiedzą
Jeden punkt przewagi w indeksie złożonym nie oznacza przewagi w każdym zadaniu.
Ars Technica podała, że Gemini 4 Carbon bije GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 i Claude Fable 5.1 w niemal każdym teście Google, ale tylko o kilka punktów. Artificial Analysis twierdzi, że model nie jest tak dobry w programowaniu jak Claude Code z Claude Opus 5.5. Ustępuje też Grok 4.7, Muse Wonder i Kimi K3.1 Pro w pracy z wiedzą. W AA-Omniscience, który mierzy wiedzę i halucynacje, Gemini 4 Carbon zdobył 54 punkty. To najlepszy wynik w zestawieniu. Wciąż daleko mu do spójnego przypominania wiedzy w skali od -100 do +100.
Cena to druga połowa porównania. Przy 7,76 dol. za zadanie Gemini 4 Carbon jest tańszy niż Claude Opus 5.5 i Sonnet 5.5, oba w wariancie max z fallbackiem.
Kosztuje około sześć razy więcej niż GPT-6.1 Sol (max). Około 13 razy więcej niż model z otwartymi wagami DeepSeek V4.1 Flash 1017, który ma 32 punkty w Intelligence Index. Claude Fable 5.1 kosztuje 12,99 dol. za zadanie. W niższych przedziałach cenowych chińskie modele z otwartymi wagami, takie jak GLM 5.3-Flash i DeepSeek V4 Pro, przejmują granicę Pareto, wynika z danych Arena.ai, które przytoczył Tom's Hardware.
Dostęp, deklaracje o bezpieczeństwie i to, co nadal nieznane
Dostęp pozostaje ograniczony. Google daje Gemini 4 Carbon najpierw obrońcom cyberbezpieczeństwa w ramach programu Fairwind. Szersza dostępność przyjdzie później.
Deklaracje o bezpieczeństwie są najgłośniejszą częścią prezentacji. Google twierdzi, że model dwa razy częściej generuje kod wolny od podatności niż Argon. Zespół Chrome utrzymuje, że jest 10 razy lepszy w tworzeniu wysokiej jakości łatek niż modele spoza Google. Ars Technica podała, że Google mówi o „znaczącym skoku” w wykrywaniu, walidacji i naprawianiu podatności. Firma chwaliła się też współpracą z rządem USA przy przesiewaniu modeli i testach przed wydaniem.
Na razie ranking ma nowe nazwisko na szczycie, o jeden punkt.
Źródła
23- 01Google reveals new Gemini 4 Carbon AI model, narrowly beating Claude Opus 5.5EN
- 02Rapid LLM development is outrunning the research meant to explain it, study findsEN
- 03Google announces Gemini 4 Carbon, its latest frontier AI model that you can't useEN
- 04Google's Gemini 4 Carbon Leads Benchmarks for Finding, Exploiting, and Patching VulnerabilitiesEN
- 05UC Davis study reveals how crushed shells mitigate ocean acidification - Open Access GovernmentEN
- 06Hanwha Q-Cells shifts focus to research and development in EuropeEN
- 07Drop in Antarctic sea ice melt is driving up salinity in key ocean water mass: Study - Deccan HeraldEN
- 08Hyperion Research: Nearly 20% Growth in HPC and AI-for-Science Server Market, Dell Takes Lead from HPEEN
- 09Antarctic sea ice loss disrupts ocean freshwater system: studyEN
- 10Microsoft Research Focus – Edition #97EN
- 11Water Movement and CO2 Uptake Reshape the Carbon Removal Promise of Ocean Alkalinity EnhancementEN
- 12Researcher-in-the-Loop Evolutionary Discovery of Entanglement-Assisted Quantum Code FamiliesEN
- 13Studying Fraudulent North Korean IT WorkersEN
- 14Explained: How Shrinking Antarctic Sea Ice Is Making Deep Ocean Waters Saltier & Reshaping Global Ocean Circulation - ETV BharatEN
- 15What Women in Indonesia and Malaysia Want From Research on Climate and HealthEN
- 16Antarctic Sea Ice Collapse Flipped Southern Ocean Chemistry: Climate Models Missed It - Tech TimesEN
- 17PML Study Finds New Reserves Could Strengthen CCZ Protection Network - environment coastal & offshoreEN
- 18Quantum Interconnects Link Two 120-Qubit Processors (IBM Research)EN
- 19Cancer rates rising more quickly among younger people, international researchEN
- 20 On this day in space! Oct. 30, 1964: NASA's weird Lunar Landing Research Vehicle takes 1st test flight to help Apollo astronauts land on the moon EN
- 21Earth's ice ages may have been driven by a hidden ocean chain reactionEN
- 22Chinese video AI models beat US rivals in visual quality, but lag on safeguards: HKU studyEN
- 23Claude helped plan risky bird flu research. What did the AI add?EN
Wszystkie liczby i cytaty w tym tekście pochodzą z poniższych źródeł. Nie dopisujemy danych, których w źródłach nie ma.
Materiały zostały przygotowane przez zespół redakcyjny wspierane przez AI.
Komentarze
0- Brak komentarzy — bądź pierwszy.