SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Model / Badania

Google pokazał Gemini 4 Carbon, którego deweloperzy jeszcze nie dostaną

Google ogłosił Gemini 4 Carbon, który z wynikiem 59 punktów objął prowadzenie w indeksie Artificial Analysis, choć wyprzedza Claude Opus 5.5 tylko o punkt, a na razie trafia wyłącznie do partnerów z programu Fairwind, bez daty dla deweloperów. W indeksie agentów programistycznych prowadzi Claude Code z Opusem 5.5 (62 wobec 59), a gdy Carbon nie zna odpowiedzi, zmyśla ją w 11% przypadków, wobec 4% u Argona. To na razie zapowiedź, którą warto sprawdzić na własnym repozytorium, gdy trafi do API.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Model / Badania  ·  4 min  · 

Google pokazał Gemini 4 Carbon, którego deweloperzy jeszcze nie dostaną
Ilustrację przygotowała AI.

Google ogłosił w środę Gemini 4 Carbon, swój nowy najmocniejszy model, i od razu zajął nim pierwsze miejsce w rankingu Artificial Analysis, niezależnej firmy, która sama testuje modele różnych dostawców i składa wyniki w jeden indeks. Programista nie uruchomi go jednak ani w API, ani w edytorze. Carbon trafia najpierw do wybranych zespołów bezpieczeństwa z programu Fairwind, czyli zamkniętej grupy zaufanych partnerów Google'a, a deweloperzy mają go dostać możliwie szybko, bez żadnej daty. Miesiąc temu, 30 września, Google przedstawił Argona, poprzedni model z tej samej rodziny, który też trafił najpierw do zamkniętej grupy partnerów, a dopiero 13 października do deweloperów.

Czytam tę premierę jako zapowiedź, a nie coś, co już dziś zmienia codzienną pracę programisty. Niezależne liczby pokazują mocny model, ale nie najlepszego agenta do pisania kodu, a większość efektownych twierdzeń o programowaniu pochodzi od samego Google'a.

Co da się sprawdzić, a co mówi tylko Google

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Gemini 4 Argon prowadzi w jednym teście kodu z trzech
Model / Badania

Gemini 4 Argon prowadzi w jednym teście kodu z trzech

4 min

Gemini 4 Argon od Google'a zdobył 77,9% w DeepSWE v1.1 i wyprzedził GPT-6 Astrę oraz Claude Opusa 5.5, ale w tym samym zestawieniu przegrywa z Astrą o ponad 10 punktów we FrontierSWE v2, a z Opusem o dziewięć w Terminal-Bench 4.0. Według Bloomberga część pracowników Google'a podejrzewa, że model szlifowano pod testy bardziej niż pod prawdziwą pracę. Na razie Argona dostały tylko zespoły bezpieczeństwa z programu Fairwind, a stawki 2 i 10 dolarów za milion tokenów podwoją się po promocji, więc przed przesiadką lepiej sprawdzić go na własnym repozytorium.

Wyspecjalizowany Gemini znajduje więcej luk niż Opus 4.6
Model / Badania

Wyspecjalizowany Gemini znajduje więcej luk niż Opus 4.6

4 min

Google DeepMind pokazał w zeszły wtorek Gemini 3.5 Flash Cyber, mały model wyostrzony pod jedno zadanie: szuka luk w cudzym kodzie, sam buduje działający exploit w piaskownicy, żeby odsiać fałszywe alarmy, i dopiero potem pisze łatkę. Na silniku JavaScriptu V8 wskazał 55 potwierdzonych błędów, wobec 47 od zwykłego 3.5 Flash i 36 od Claude Opus 4.6, bo nowszym rywalom w szukaniu luk przeszkadzają ich własne zabezpieczenia. Google wypuszcza go jednak wyłącznie dla rządów i zaufanych partnerów, więc najlepsze narzędzie tygodnia jest zarazem tym, do którego dostęp ma garstka.

Google przyznaje, że przegrywa w kodowaniu, a zamiast flagowca wypuszcza tańszy model
Model / Badania

Google przyznaje, że przegrywa w kodowaniu, a zamiast flagowca wypuszcza tańszy model

4 min

Sundar Pichai na telekonferencji wynikowej przyznał, że Google wypada słabiej w kodowaniu i kodowaniu agentowym. Flagowy Gemini 3.5 Pro, planowany na czerwiec, wciąż się nie pojawił, bo jego wyniki w programowaniu rozczarowały. Zamiast niego Google wypuściło tańsze modele Flash, z Gemini 3.6 Flash na czele, który na benchmarku DeepSWE zużywa do 65% mniej tokenów i podniósł wynik z 37% do 49%. Prawdziwy problem to jednak nie harmonogram premier, tylko brak własnego narzędzia do kodu zbierającego dane o tym, jak ludzie realnie programują z modelem.