구글이 차세대 프런티어 AI 모델 ‘Gemini 4 Argon(제미나이 4 아르곤)’을 공개했다. 복잡하고 장시간 이어지는 작업을 처리하도록 설계됐으며, 한 번에 최대 100만 개의 출력 토큰을 생성할 수 있다.


다만 Gemini 4 Argon을 일반 이용자가 즉시 사용할 수 있는 것은 아니다. 구글은 자사의 페어윈드 프로그램(Fairwind Program)에 참여하는 일부 신뢰할 수 있는 사이버 보안 기관과 파트너에게 먼저 모델을 제공했다.


구글은 초기 이용자들의 실제 사용 평가를 바탕으로 안전장치를 보완한 뒤 개발자와 기업, 일반 소비자로 제공 범위를 확대할 계획이다. 이후 유료 API 고객과 구글 AI 울트라(Google AI Ultra) 구독자에게 우선 제공하지만, 구체적인 출시일은 발표하지 않았다.


Gemini 4 Argon의 가장 큰 특징은 최대 출력 토큰 한도가 기존 6만4,000개에서 100만 개로 확대됐다는 점이다. 이는 입력할 수 있는 문맥 길이가 아니라 모델이 한 번의 작업 과정에서 생성할 수 있는 출력량을 의미한다. 구글은 이를 통해 긴 코드 작업이나 복잡한 조사, 다단계 문제 해결을 중간에 끊지 않고 처리할 수 있다고 설명했다.


구글이 공개한 자체 벤치마크에서는 Gemini 4 Argon이 오픈AI의 GPT-6 Astra와 앤트로픽의 Claude Opus 5.5를 다수의 전문 업무 및 장문 처리 평가에서 앞섰다.


재무·법률·세무·코딩 등 전문 업무 능력을 종합적으로 측정하는 ‘Vals Index’에서 Gemini 4 Argon은 68.9%를 기록했다. GPT-6 Astra는 63.1%, Claude Opus 5.5는 67.0%였다.


25만6,000개에서 100만 개 토큰 구간의 장문 처리 능력을 측정한 ‘GraphWalks’에서는 Gemini 4 Argon이 84.2%를 기록했다. GPT-6 Astra는 71.8%, Claude Opus 5.5는 66.8%였다. 12만8,000개 이하 구간에서 Argon의 점수는 99.7%로 나타났다.


에이전트의 종합적인 문제 해결 능력을 평가하는 ‘Agent’s Last Exam’에서는 Gemini 4 Argon이 39.5%를 기록해 GPT-6 Astra의 34.2%보다 높았다.


소프트웨어 개발 분야에서는 장시간 코딩 작업을 측정하는 ‘DeepSWE v1.1’에서 77.9%, ‘Vibe Code Bench’에서 91.9%를 기록했다. 업무 자동화 평가인 ‘AutomationBench’에서도 51.3%로 1위에 올랐다.


모든 항목에서 경쟁 모델을 앞선 것은 아니다. GPT-6 Astra는 ‘FrontierSWE v2’, ‘Terminal-Bench Science’, ‘OSWorld’에서 가장 높은 점수를 기록했다. Claude Opus 5.5는 ‘Terminal-Bench 4.0’과 ‘PostTrainBench’에서 Gemini 4 Argon보다 높은 결과를 냈다.


공개된 결과를 종합하면 Gemini 4 Argon은 전문 지식 업무와 장문 처리, 일부 장시간 코딩 작업에서 강점을 보였다. 반면 특정 소프트웨어 개발과 터미널 작업, 컴퓨터 조작에서는 GPT-6 Astra와 Claude Opus 5.5가 우위를 유지했다. 해당 점수들은 구글이 공개한 측정 결과로, 일반 공개 이후 독립적인 평가에서는 차이가 발생할 수 있다.


Gemini 4 Argon은 사이버 보안 분야에서 소프트웨어 취약점을 자율적으로 탐색하고 검증한 뒤 수정 패치까지 작성하도록 훈련됐다. 보안 취약점 수정 능력을 평가하는 ‘CWE-bench v1’에서는 68%로 공동 1위를 기록했다.


초기 보안 파트너에게는 방어 능력을 온전히 활용할 수 있도록 일부 사이버 관련 제한을 해제한 버전이 제공된다. 보안 기업 위즈(Wiz)는 공공 기반 시설의 취약점을 찾아 수정하는 ‘Scan for Good’ 프로그램에 해당 모델을 사용하고 있다.


구글은 내부 업무에도 Gemini 4 Argon을 투입했다고 밝혔다. 여러 AI 에이전트가 데이터센터의 메모리 사용 상태를 분석해 실제 적용 단계에서 300TiB 이상의 메모리를 확보했으며, 전체 적용 시 500TiB에서 1PiB의 메모리를 절감할 수 있을 것으로 추산했다.


C와 C++로 작성된 코드를 러스트(Rust)로 변환하는 대규모 작업에도 사용됐다. 구글의 영상 디코더 ‘libgav1’ 사례에서는 3만2,000줄의 SIMD 코드를 러스트 코드로 교체했고, 기존 러스트 이식판보다 실행 속도를 2.7배 높였다고 설명했다. 중요 시스템의 변환 결과는 자동·수동 검토와 에뮬레이션 테스트를 거쳐 적용하고 있다.


구글은 일반 공개에 앞서 사이버 공격과 화학·생물학·방사능·핵 관련 악용, 간접 프롬프트 주입 공격, 사용자 의도에서 벗어난 행동 등을 방지하는 안전장치를 강화하고 있다고 밝혔다. 미국 정부의 자발적 사전 모델 접근 절차에도 참여하고 있다.


API 출시 초기 가격은 입력 토큰 100만 개당 2달러, 한화 약 2,700원이며 출력 토큰 100만 개당 10달러, 약 1만3,600원이다. 캐시된 입력 토큰에는 입력 가격의 95% 할인이 적용된다.


초기 할인 기간이 끝나면 입력 토큰 100만 개당 4달러, 약 5,400원, 출력 토큰 100만 개당 20달러, 약 2만7,100원으로 인상된다. 무료 이용자와 구글 AI 프로 구독자를 대상으로 한 제공 일정은 아직 공개되지 않았다.


출처: https://9to5google.com/2026/09/30/gemini-4-argon-announcement/
참고: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
참고: https://fr.investing.com/news/stock-market-news/google-devoile-gemini-4-argon-son-nouveau-modele-phare-dia-3616367