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GoogleのGemini 4内部版「Carbon」、コーディング性能でAnthropicの最強モデルに並ぶ — AIがAIを作る加速の実態

10月10日、The Decoderが「Google's Gemini 4 "Carbon" model is reportedly matching Anthropic's Opus 5.5 coding performance」と題した記事を公開した。Googleは正式リリース前のGemini 4について、「Argon」「Barium」「Carbon」という複数バリアントを内部テスト中だ。そのうち最新の「Carbon」がコーディング性能でAnthropicの最上位モデルOpus 5.5に並んでいると報告されており、公開前モデルがすでに競合の最高水準に達しているという事実が業界関係者の注目を集めている。Gemini 4の複数バリアントがすでに社内で稼働しているBusiness Insiderの報道が入手した内部文書・スクリーンショット・社内チャットによると、GoogleはGemini 4の複数バリアントを「Argon」「Barium」「Carbon」という名称でテストしている。このうちCarbonは、ここ数日でGoogleの社内コーディングプラットフォーム「Jetski」に展開され、...

10月10日、The Decoderが「Google's Gemini 4 "Carbon" model is reportedly matching Anthropic's Opus 5.5 coding performance」と題した記事を公開した。Googleは正式リリース前のGemini 4について、「Argon」「Barium」「Carbon」という複数バリアントを内部テスト中だ。そのうち最新の「Carbon」がコーディング性能でAnthropicの最上位モデルOpus 5.5に並んでいると報告されており、公開前モデルがすでに競合の最高水準に達しているという事実が業界関係者の注目を集めている。

Gemini 4の複数バリアントがすでに社内で稼働している

Business Insiderの報道が入手した内部文書・スクリーンショット・社内チャットによると、GoogleはGemini 4の複数バリアントを「Argon」「Barium」「Carbon」という名称でテストしている。

このうちCarbonは、ここ数日でGoogleの社内コーディングプラットフォーム「Jetski」に展開され、プログラミングタスクにおいてArgonを上回ると報告されている。

Anthropicとの比較では、ある社員がCarbonを「Anthropicの最強コーディングモデルであるOpus 5.5に匹敵する」と評した。ただしテストはまだ初期段階だ。一方、初期バージョンのArgonについては、別の社員が「コーディングタスクの一部では旧モデルのOpus 5を思わせる」と指摘しており、全体的な社内評価は肯定的だったものの、Carbonとの差は明確だという。

ArgonはGoogleのフロンティア推論モデル

当初、ArgonはFlashモデル(速度重視の軽量系)という観測もあったが、Googleが公開したGoogle WorkspaceのGeminiエージェント発表資料でポジショニングが明確になった。

Googleのモデルファミリーの役割分担は以下の通りだ:

  • Argon — フロンティア推論(最高性能)
  • Flash — 速度・大量処理向け
  • Omni — 生成メディア向け
  • Gemma — 軽量・オープンウェイトのエッジワークロード向け

AnthropicのOpus、OpenAIのo3相当に位置するのがArgonだ。Barium・Carbonは独立したモデルティアではなく、Argonファミリー内のチェックポイント(中間更新版)と見られる。社員の一人は社内でCarbonを「Gemini pro next model」と呼んでおり、Argonの名称でリリースされる可能性を示唆している。実際、現在公開されているArgonはかつて社内で「Barium-B」と呼ばれていたことも内部文書で確認されている。

急速な更新サイクルの背景:AIがAIを作る

Flashモデルで見せてきた高速な更新ペースと同様に、今回も短期間での性能向上が報告されている。この背景に言及したのが、Google DeepMindの社員Vedant Misraだ。Business Insiderの報道に対してXに投稿し、「recursive self improvement(再帰的自己改善)という言葉を聞いたことがあるか」と書いた。AIがより良いAIを構築するために使われているという示唆だ。


Google DeepMindのVedant Misraが、急速なモデル更新の背景として再帰的自己改善を指摘。 | via X

再帰的自己改善(Recursive Self-Improvement)とは、AIモデル自身がトレーニングデータの生成や次世代モデルの開発を支援することで、性能が加速度的に向上していく手法を指す。OpenAIやAnthropicも同様の進展を報告しており、業界全体のトレンドになりつつある。

Gemini 4のリリースに向けたUI変更も進行中

公式なGemini 4のリリース日はまだ発表されていないが、Googleはすでにアプリ側の準備を進めている。確認されている変更点は以下の通りだ:

  • GeminiアプリにGemini 3系モデル向けの新しい「Automaticモード」が追加された
  • 推論強度を「低〜高」で調整できるスライダーが導入された
  • Google AI Studioには「Ultraモード」が登場し、「高度なスキルとツール」を提供するとされている

GoogleのLogan Kilpatrickも、Argonから最大限の性能を引き出すべく作業中であることをXで認めている。

詳細はGoogle's Gemini 4 "Carbon" model is reportedly matching Anthropic's Opus 5.5 coding performanceを参照していただきたい。