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Gemini 4 Carbon と Fable 5.2:エージェントコーディングにどちらを選ぶか

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Last updated at Posted at 2026-11-11

この記事は AIHubMix が作成しました。数値は Artificial Analysis の2026年11月11日スナップショットです。Carbon の AIHubMix ライブ検証やスモークテストは実施していません。

TL;DR

  • Fable 5.2 は難しいコード変更と正解率で優位です。
  • Carbon は Terminal-Bench と AutomationBench、非ハルシネーション率で優位です。
  • AA の High では Fable が1タスク9.08ドル・17.3分、Carbon が7.76ドル・25.6分。Medium では Fable の方が安く速い一方、Carbon の AA 指数は高いです。

同じハーネスで比較

評価 Carbon High Fable High
Terminal-Bench 4.0 65.15 59.6
FrontierCode 2.0 40.56 49.13
AutomationBench-AA 77.82 71.36
HLE-Diamond 69.1 73.8
非ハルシネーション 88.58 42.02
正解率 58.27 77.23

同じ High 設定では、どのテストで差が出るのでしょうか。下の図は Carbon から Fable を引いた差を示します。上の表には両モデルの実際のスコアを残しています。

High 設定の Carbon から Fable を引いた差、単位はパーセントポイントです。Terminal-Bench +5.55、FrontierCode -8.57、AutomationBench +6.46、HLE-Diamond -4.70、非ハルシネーション +46.56、正解率 -18.96。

High 設定・Carbon − Fable、単位はパーセントポイントです。出典:Artificial Analysis、2026年11月11日。

正の値は Carbon、負の値は Fable の優位を示します。各行は独立したテストなので、差を合計して総合品質スコアにはできません。ある行の差が大きくても、汎用的な能力の改善が大きいとは限りません。特に、非ハルシネーション率と正解率は別の指標です。

Fable は FrontierCode と HLE、Carbon はターミナル操作と自動化で高い値でした。Carbon の非ハルシネーション率は高い一方、正解率は低いため、指標を混同しないでください。Anthropic の自己申告表は Fable を Xhigh、Carbon を Medium で実行しており、同じ表の中だけで比較します。

デプロイ時の違い

Carbon の Google ネイティブコンテキストは1,048,576トークン、思考は low / medium / high、標準出力は65,536です。Google ネイティブの長文デコードは入力を除いて最大1,048,576までですが、AIHubMix が Carbon について文書化しているのはテキスト入力の Chat Completions だけです。大きな出力、ネイティブコンテキスト、ツール対応はゲートウェイで未確認です。Fable は1Mコンテキスト、無効化できない adaptive thinking、128,000出力、テキスト・画像・PDF入力、30日保持が必要で ZDR は原則使えません。tool_choice の any / tool は400になります。

Fable の公式料金は入力8ドル/100万、出力40ドル/100万、キャッシュ読み取り0.20ドルです。Carbon は11月30日まで2ドル/10ドル、12月1日から4ドル/20ドルです。上の AA タスク料金は標準価格で計算されています。

AIHubMix で2モデルを使う

Carbon のモデル ID は gemini-4-carbon、Fable は claude-fable-5-2 です。AIHubMix の文書上は同じキーと base URL で Chat Completions を呼べますが、Carbon は未検証です。Carbon の入力は AIHubMix ではテキストとして文書化されています。ゲートウェイは別プロバイダーへ再試行することがあるため、挙動が変わる場合があります。以下はリクエスト形状の例で、ライブテスト結果ではありません。

compare.py
for model in ("gemini-4-carbon", "claude-fable-5-2"):
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "Reply with OK."}],
        max_tokens=4096,
    )

まとめ

難しいコードと正解率なら Fable、端末操作と自動化、高い非ハルシネーション率と導入価格なら Carbon を選びます。Medium では Fable の方が安く速く、Carbon の AA 指数が高い点も考慮してください。どちらも High では対話速度向けではありません。

あわせて読みたい:Gemini 4 Carbon シリーズ

参考

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