Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4) registra 4.339.429 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +12,7 % y un modelo de precios Freemium. GitLoop registra 9501 visitas mensuales con un crecimiento de -22,9 % y un modelo de precios Freemium.
Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4): el modelo insignia de ciberseguridad e ingeniería agéntica de Google DeepMind que supera a Gemini 4 Argon
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| Dimensión / Métrica | | |
|---|---|---|
| Dominio oficial | deepmind.google | gitloop.com |
| Modelo de precios | Freemium | Freemium |
| Visitas mensuales | 4,34 M (4.339.429) | 9,5 mil (9501) |
| Variación de tráfico intermensual | +489,77 mil (+12,7 %) | -2,83 mil (-22,9 %) |
|---|
| Mercado principal y cuota | 🇺🇸 Estados Unidos (23 %) | 🇺🇸 Estados Unidos (29 %) |
|---|
| Visitas directas / mes | 899,12 mil | 3,8 mil |
|---|
| Valoración de usuarios | 4,8 | 4,1 |
|---|
| Plataformas compatibles | Sitio web, API | Sitio web |
|---|
Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4): el modelo insignia de ciberseguridad e ingeniería agéntica de Google DeepMind que supera a Gemini 4 Argon
Alcanza 59 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index v5.0, superando a Claude Opus 5.5 (58), GPT-6 Astra (57) y Gemini 4 Argon.
Logra 88,2 % en SEC-bench Pro, 54,8 % en ExploitGym y 71,0 % en CWE-bench, duplicando el código seguro de Gemini 4 Argon y mejorando 10 veces la calidad de parches en Chrome.
Diseñado para ejecutar refactorizaciones complejas, auditorías y desarrollo web autónomo con 1768 Elo (#4, +89 Elo) en WebDev Arena y 80,0 % en RiemannBench.
Analiza repositorios enteros, trazas de seguridad, texto, código, imágenes, audio y vídeo con una precisión de 96,2 % F1 en GraphWalks entre 256k y 1M de tokens.
Asistente de IA consciente del contexto que conoce todo tu repositorio Git
Formula preguntas en lenguaje natural y recibe respuestas basadas en tus archivos, estructura y convenciones reales, no en fragmentos genéricos.
Un revisor automático examina los cambios, detecta posibles errores y vulnerabilidades y deja comentarios y respuestas en contexto.
Genera descripciones de funciones, módulos y características para que el material de onboarding siga cerca del código real.
Pide pruebas y GitLoop buscará en la base de código, analizará el código relevante y creará casos ajustados al proyecto.
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