Gemini 4 Carbon llega a AI Mode para usuarios Ultra fuera de la UE
Google abrió Gemini 4 Carbon en AI Mode el 10 de noviembre para suscriptores de Google AI Ultra de los países admitidos. La lista deja fuera a España y al resto de la UE. Las evaluaciones de terceros lo sitúan entre los modelos con mejores resultados, con diferencias según la prueba.
Google abrió el 10 de noviembre de 2026 Gemini 4 Carbon, su modelo más potente, a los suscriptores de Google AI Ultra en AI Mode, la app de Gemini y Antigravity, y a los desarrolladores de pago por API. En AI Mode solo aparece en una lista cerrada de países, y España no está en ella. Tampoco hay ningún otro país de la Unión Europea, según la ayuda de AI Mode consultada el 11 de noviembre.
Carbon se presentó el 28 de octubre, pero durante dos semanas solo pudieron usarlo defensores de ciberseguridad verificados del programa Fairwind. El anuncio de disponibilidad, firmado por Koray Kavukcuoglu, de Google DeepMind, lo reserva para las tareas más difíciles: programación de varios pasos, depuración e investigación científica abierta. Para el trabajo habitual, Google sigue recomendando Gemini 4 Argon. Carbon gasta más tokens que Argon para explorar y verificar.
Quién puede usar Carbon en AI Mode
La ayuda de Google pone tres condiciones para elegir Carbon en el menú de la barra «Ask anything» de AI Mode: tener Ultra, ser mayor de 18 años con una cuenta personal y estar en uno de los países de la lista. La lista incluye Estados Unidos, México, Argentina, Colombia, Chile, Perú, Reino Unido y Suiza, pero ningún Estado miembro de la UE. Hay además un límite de uso diario. Google no explica por qué deja fuera la UE.
Gemini 4 Argon ya tenía en AI Mode una lista de países sin España ni la UE, según la copia de la ayuda del 16 de octubre. AI Mode funciona en España. La limitación documentada aquí afecta al selector de Carbon en la Búsqueda. Google anuncia también Carbon para Ultra en la aplicación de Gemini.
Google lo reserva para las tareas más largas
Google presenta Carbon como una opción para problemas con varios pasos y trabajos que requieren explorar o verificar resultados durante más tiempo. Según el anuncio, utiliza más tokens que Argon y este sigue siendo la opción recomendada por Google para la mayoría del trabajo. El acceso empezó con defensores de ciberseguridad antes de abrirse a otros públicos. Esa fase y las pruebas del fabricante explican parte de la atención al lanzamiento.
Cuarto en Artificial Analysis, primero en Arena con pocos votos
Medidas de terceros consultadas el 11 de noviembre de 2026:
| Evaluador | Resultado de Carbon | Posición |
|---|---|---|
| Artificial Analysis, Intelligence Index | 60 (Fable 5.2 de Anthropic, 65) | 4.º |
| Vals AI, Vals Index v2.2 | 70,45 % (primero, 71,31 %) | 3.º |
| Arena, texto (preliminar) | 1.526 puntos ±10, con 4.282 votos (Argon, 1.522) | 1.º |
En Arena, la diferencia con Argon cabe en el margen que muestra la clasificación. En la ficha de Artificial Analysis, Carbon en modo alto generó 205 millones de tokens de salida para completar el índice, frente a una mediana de 72,8 millones, y tardó unos 26 minutos por tarea. Son mediciones de sus pruebas por API, sin datos sobre la velocidad de una consulta en AI Mode.
Qué cambia al medir AI Mode
De la Búsqueda, Google dice poco. Robby Stein, vicepresidente de producto de la Búsqueda, habla de razonamiento más profundo y de seguir mejor las instrucciones. Rajan Patel, también de Google, dice que entiende mejor la intención y permite conversaciones más largas en AI Mode. Ninguno de los dos, ni la ayuda, menciona cómo elige o cita fuentes.
En AI Mode, Carbon se elige en el menú. El modelo que se usa por defecto sigue siendo una opción distinta. Las comparativas generales miden tareas y condiciones concretas y quedan por ver los efectos sobre la selección y las citas de fuentes en la Búsqueda.
Si sigues la visibilidad en AI Mode en México, Colombia u otro mercado admitido, anota el país, el plan y el modelo en cada prueba. Compara Carbon y el modo por defecto con las mismas consultas antes de atribuir diferencias al modelo.


