Gemini Carbon released by...?

Laut den neuesten Prognosemarktdaten zur Frage „Gemini Carbon released by...?“ haben die Händler einen starken Konsens gebildet.

Derzeit dominiert December 31 den Markt mit einer überwältigenden Gewinnwahrscheinlichkeit von 92,5%. November 30 folgt auf dem zweiten Platz mit 84,5%, während November 15 mit 64% auf dem dritten Platz liegt. Das Wettvolumen dieses Marktes hat bereits $98,1K erreicht, was auf großes Interesse hindeutet.

Um besser einzuschätzen, wo jedes mögliche Ergebnis steht, lässt sich der Markt anhand der impliziten Wahrscheinlichkeit und der Kontraktpreise in drei Handelsstufen unterteilen:

🥇 Stufe 1: Der dominante Spitzenreiter

• December 31 (92,5%): Mit der höchsten Wahrscheinlichkeit wird December 31 vom Orderbuch stark favorisiert. Wer auf dieses Ergebnis setzen will, sieht sich einem „Buy Yes“-Kontraktpreis von 92¢ gegenüber – ein Zeichen hoher Marktüberzeugung. Allein dieser Kontrakt hat $14.5K Volumen erzeugt.

🥈 Stufe 2: Die wichtigsten Herausforderer

• November 30 (84,5%): Als tragfähigste Alternative hält November 30 eine Wahrscheinlichkeit von 84,5%, einzutreten. Seine „Buy Yes“-Anteile werden derzeit zu 85¢ gehandelt.
• November 15 (64%): Auf dem dritten Platz mit 64% Wahrscheinlichkeit zeigt der Markt eine maßvolle Skepsis gegenüber November 15 und behandelt es als Außenseiter, sofern sich die Dynamik nicht ändert.

🥉 Stufe 3: Die Long-Tail-Optionen (zusammen ~0%)

Über die Top-3 hinaus wird ein breites Feld an Makrovariablen und Außenseiter-Ergebnissen verfolgt. Auch wenn ihre Einzelwahrscheinlichkeiten niedrig sind, bilden sie wichtige Absicherungen für spekulative Händler:

• Alternative Optionen: Dazu gehören November 13 (57,5%), November 11 (47,5%) und November 9 (18%).
• Spekulatives Volumen: Trotz geringer statistischer Wahrscheinlichkeit ziehen bestimmte Long-Tail-Kontrakte wie November 6 weiterhin nennenswertes Interesse an.

On October 9, 2026, Business Insider reported that Google employees were internally testing a Gemini 4 model codenamed "Carbon," separate from the checkpoint later released as Gemini 4 Argon (https://www.businessinsider.com/google-employees-test-new-gemini-4-model-argon-barium-carbon-2026-10).

This market will resolve to "Yes" if Google releases "Carbon" or a model confirmed to be the same model referenced in the report described above, and that model is made available to the general public by the listed date (ET). Otherwise, this market will resolve to "No".

A qualifying model must be a Google AI model named "Carbon" (including variants or successor branding such as Gemini Carbon, Gemini 4 Carbon, or similar naming) or be confirmed to be the same model referenced in the report by Google or by a consensus of credible reporting. A model released under any other name, including a new Gemini model (e.g., Gemini 4.1) or an update to Gemini 4 Argon (including an update released under Argon's existing name or model identifier), will qualify only if it is confirmed by the listed date to be the same model previously codenamed "Carbon". Models merely derived from, distilled from, or incorporating improvements from Carbon will not qualify unless confirmed to be the same model.

A qualifying model must be launched and publicly accessible, including via open beta or open rolling waitlist signups. A closed beta or any form of private access will not suffice. The release must either be clearly defined and publicly announced by Google as accessible to the general public, or otherwise be made publicly accessible and explicitly labeled on the company's official website. Labeling errors, placeholder text, or version names displayed on the website that do not correspond to a model that is actually accessible to the general public will not qualify.

The primary resolution source for this market will be official information from Google; however, a consensus of credible reporting will also be used.

Während menschlicher Konsens und spekulatives Volumen den breiteren Prognosemarkt prägen, bieten unsere quantitativen Algorithmen eine datengetriebene Gegenperspektive. Durch Analyse fundamentaler Signale, zugrunde liegender Trends und historischer Verteilungen berechnet unser KI-Bewertungsmodell für jedes Ergebnis eine unabhängige „Fair-Value“-Wahrscheinlichkeit.

Der Vergleich dieses Fair Value mit dem aktuellen Marktwert deckt große Abweichungen auf – die sogenannte Erwartungswert-(EV-)Lücke. Kontrakte mit positiver EV-Lücke sind statistisch unterbewertete Ergebnisse, während eine negative EV-Lücke auf eine mögliche Marktüberreaktion hinweist.

Top-KI-Alpha & fehlbepreiste Arbitrage-Chancen

Auf Basis des jüngsten Datenmodell-Laufs fallen mehrere Schlüsselkontrakte mit deutlichen Abweichungen auf:

• Das am stärksten überbewertete Ergebnis: November 11 wird derzeit zu 47,5% gehandelt, doch unsere KI setzt den Fair Value bei nur 36,5% an. Das erzeugt eine große negative EV-Lücke von -11% und deutet darauf hin, dass die Masse dieses Ergebnis überbewertet.
• Der beste Value-Play (höchster EV): Unser Modell identifiziert November 4 als die attraktivste Value-Chance auf dem Board. Während der Markt ihm nur eine Handelswahrscheinlichkeit von 3,9% zuweist, liegt die Fair-Value-Einschätzung unserer KI bei 12,5% – eine beeindruckende EV-Lücke von +8,6%.
• Unbeachtete Außenseiter: Weitere bemerkenswerte Abweichungen sind November 6 (EV-Lücke: +6,7%) und November 30 (EV-Lücke: +3,5%). Diese Long-Tail-Chancen werden von den Orderbüchern trotz stärkerer statistischer Untermauerung deutlich abgewertet.