Google’s October 28 announcement of Gemini 4 Carbon immediately positioned the model as the new leader on Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 with a 59 score, including the top mark on the recently introduced HLE-Diamond benchmark that replaced the prior Humanity’s Last Exam subset. The update highlights gains in long-horizon agentic coding, secure code generation (more than 2x uplift over Gemini 4 Argon on internal tests), and cybersecurity tasks such as vulnerability detection (88.2% on SEC-bench Pro) and patching. Carbon receives initial access only through the Fairwind Program for vetted cyber defenders, with broader developer and consumer availability pending further guardrail testing and no fixed timeline. This staged rollout and benchmark leadership against Claude Opus 5.5 and GPT-6 Astra reflect the competitive pressure on frontier labs to demonstrate measurable advances on hard reasoning and security evaluations before full release.
Am 9. Oktober 2026 berichtete Business Insider, dass Google-Mitarbeiter intern ein Gemini-4-Modell mit dem Codenamen „Carbon“ testeten, das sich von dem Checkpoint unterschied, der später als Gemini 4 Argon veröffentlicht wurde (https://www.businessinsider.com/google-employees-test-new-gemini-4-model-argon-barium-carbon-2026-10). Dieser Markt wird mit „Ja“ aufgelöst, wenn das Google-Modell „Carbon“, das den Ergebnissen von Humanity's Last Exam unter https://agi.safe.ai/ hinzugefügt wurde, am 12:00 ET des Kalendertags nach dem Tag, an dem es erstmals auf der Website erscheint, eine HLE-Diamond-Genauigkeit von mindestens dem angegebenen Prozentsatz aufweist. Andernfalls wird dieser Markt mit „Nein“ aufgelöst. Ein qualifizierendes Modell muss ein Google-KI-Modell namens „Carbon“ sein (einschließlich Varianten oder einer Nachfolgemarke wie Gemini Carbon, Gemini 4 Carbon oder einer ähnlichen Bezeichnung) oder von Google oder durch einen Konsens glaubwürdiger Berichterstattung als dasselbe im Bericht erwähnte Modell bestätigt werden. Ein Modell, das unter einem anderen Namen aufgeführt ist, einschließlich eines neuen Gemini-Modells (z. B. Gemini 4.1) oder eines Updates von Gemini 4 Argon, qualifiziert sich nur, wenn bis 30. Juni 2027, 23:59 ET bestätigt wird, dass es sich um dasselbe Modell handelt, das zuvor den Codenamen „Carbon“ trug. Modelle, die lediglich von Carbon abgeleitet, daraus destilliert oder unter Einbeziehung von Verbesserungen aus Carbon entwickelt wurden, gelten nicht als qualifizierend, es sei denn, es wird bestätigt, dass sie dasselbe Modell sind. Für die Auflösung dieses Marktes wird der Prozentsatz verwendet, der für das Modell auf seiner Ergebniskarte im Diagramm „AI Progress on HLE-Diamond“ unter https://agi.safe.ai/ als „HLE-Diamond Accuracy“ angezeigt wird. Dieser Markt wird ausschließlich anhand der HLE-Diamond-Genauigkeit aufgelöst, unabhängig vom Calibration Error des Modells, seiner Position im Diagramm, anderen Konfigurationswerten, etwaigen Hinweisen darauf, dass ein Wert anhand einer Stichprobe von Fragen berechnet wurde, oder sonstigen detaillierten oder nicht gerundeten Daten, die an anderer Stelle angezeigt werden. Veröffentlicht das Center for AI Safety (CAIS), das die offiziellen Ergebnisse von Humanity's Last Exam verwaltet, für das Modell eine qualifizierende Punktzahl (siehe Definition unten), und wird das Modell bis 23:59 ET am dritten Kalendertag (ET) nach der ersten Veröffentlichung einer solchen Punktzahl nicht im Diagramm angezeigt, wird stattdessen diese Punktzahl verwendet und auf eine Dezimalstelle gerundet. Wenn bis zu diesem Zeitpunkt mehrere qualifizierende Werte für das Modell veröffentlicht wurden, wird der höchste verwendet. Eine qualifizierende Punktzahl ist eine unter dem Namen von CAIS veröffentlichte Punktzahl (zum Beispiel unter https://agi.safe.ai/, https://lastexam.ai/ oder https://dashboard.safe.ai/, auch gemeinsam mit Scale AI), die eindeutig als Gesamtgenauigkeit für den vollständigen HLE-Diamond-Fragensatz (1.000 Fragen, veröffentlicht am 22. September 2026), ohne Tools und mit der in den Hauptergebnissen von HLE-Diamond als „high“ bezeichneten Reasoning-Einstellung ausgewiesen ist. Es zählt kein anderer Wert als der Diagrammwert oder ein qualifizierender Wert, auch wenn kein qualifizierender Wert veröffentlicht wird. Dazu zählen Werte für das ursprüngliche Humanity's Last Exam oder HLE-Rolling, Ergebnisse mit „reasoning max“ oder „with tools“, Werte für die Partitionen Reasoning oder Knowledge, Werte, die nur über eine API, eine Datendatei oder den Quelltext einer Seite verfügbar sind, Werte aus separaten Bestenlisten von Scale AI, Werte anderer Evaluatoren oder des Modell-Entwicklers sowie alle Werte, bei denen begründete Zweifel bestehen, dass sie die oben genannten Bedingungen erfüllen. Ein Modell erscheint erstmals an dem früheren der beiden Tage (ET) auf der Website: dem Tag, an dem es erstmals im Diagramm angezeigt wird, und dem Tag, an dem erstmals ein qualifizierender Wert für das Modell veröffentlicht wird. Wird der Diagrammwert verwendet, erfolgt die im ersten Absatz beschriebene Prüfung am 12:00 ET des Kalendertags nach der ersten Anzeige des Modells im Diagramm; wird eine qualifizierende Punktzahl verwendet, erfolgt sie am Ende des oben beschriebenen Dreitageszeitraums. Wenn mehrere qualifizierende Modelle am selben Kalendertag (ET) zu den Ergebnissen von Humanity's Last Exam hinzugefügt werden, wird für die Auflösung das Modell mit der höchsten HLE-Diamond-Genauigkeit verwendet. Modelle, die am Kalendertag nach dem ersten Erscheinen des zunächst qualifizierenden Modells zu den Ergebnissen hinzugefügt werden, bleiben unberücksichtigt. Wird ein Modell zunächst zu den Ergebnissen von Humanity's Last Exam hinzugefügt, anschließend jedoch entfernt und nicht erneut hinzugefügt, sodass zum Zeitpunkt der Prüfung gemäß diesen Regeln keine HLE-Diamond-Genauigkeit für das Modell verfügbar ist, gilt sein Erscheinen nicht als Hinzufügung zu den Ergebnissen von Humanity's Last Exam. Ein qualifizierendes Modell muss neu zu den Ergebnissen von Humanity's Last Exam hinzugefügt worden sein. Ob das Modell bereits vor seinem Erscheinen auf der Website veröffentlicht, öffentlich zugänglich, in der Beta-Phase oder anderweitig verfügbar war, ist für diesen Markt unerheblich. Veröffentlicht die Auflösungsquelle zur Abrechnung eines Marktes ausreichende Daten, die offensichtlich fehlerhaft sind und auf einen technischen oder betrieblichen Fehler oder auf einen unbefugten Eingriff in die Auflösungsquelle oder ihre Daten zurückgehen, kann der Markt ab dem Zeitpunkt der ursprünglichen Veröffentlichung für einen Zeitraum von bis zu sieben (7) Kalendertagen (ET) offen bleiben, in Erwartung einer Korrektur durch die Auflösungsquelle. Veröffentlicht die Auflösungsquelle innerhalb dieses Zeitraums einen korrigierten Wert, kann dieser Wert für die Auflösung herangezogen werden. Wird innerhalb dieses Zeitraums kein korrigierter Wert veröffentlicht, gibt Polymarket eine Klarstellung heraus, um festzustellen, ob der ursprünglich veröffentlichte Wert für die Auflösung herangezogen werden kann oder ob andere Maßnahmen erforderlich sind, um das ordnungsgemäße Funktionieren des Marktes zu gewährleisten. Die primäre Quelle für die Auflösung dieses Marktes ist die offizielle Website von Humanity's Last Exam unter https://agi.safe.ai/. Ist diese Quelle zum Zeitpunkt der Prüfung nicht verfügbar, wird dieser Markt auf Grundlage des ersten späteren Zeitpunkts aufgelöst, zu dem die HLE-Diamond-Genauigkeit des Modells verfügbar wird. Ist die Quelle bis zum Ende des siebten Tages nach dem erstmaligen Erscheinen des qualifizierenden Modells auf der Website weiterhin nicht verfügbar oder wird bis 30. Juni 2027, 23:59 ET kein qualifizierendes Modell hinzugefügt, wird dieser Markt mit „Nein“ aufgelöst.
Maschinelle Übersetzung. Im Streitfall gilt das Original.