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Gemini 4 Argon: 새 모델 Google DeepMind

떠다니는 크리스털과 부드러운 조명 노드 네트워크를 갖춘 밝은 스튜디오

2026년 9월 30일, Google DeepMind는 Gemini 제품군의 새로운 프론티어 모델인 Gemini 4 Argon를 발표했습니다. Fairwind Program 프로그램을 통해 신뢰할 수 있는 사이버 보안 전문가로 구성된 소규모 집단에 출시되고 있으며 회사는 나중에 유료 API 사용자와 Google AI Ultra 가입자를 시작으로 개발자, 회사 및 소비자를 대상으로 더 광범위한 출시를 약속합니다.

모델이 한 번에 해결하는 긴 다단계 문제의 구성표

Gemini 4 Argon는 무엇을 할 수 있나요?

이번 발표에서는 모델이 강력한 결과를 보여주는 세 가지 주요 영역을 언급합니다.

  • 프로그램 작성. 이 모델은 일상적인 디버깅부터 대규모 코드베이스 마이그레이션까지 실제 엔지니어링 문제를 해결합니다. Google은 Argon이 실제 개발에서 장기간의 다단계 작업에 대한 성능을 측정하는 DeepSWE v1.1 벤치마크(77.9%)에서 최고 점수를 업데이트했다고 밝혔습니다.
  • 기업 지식 작업. 법률 및 금융에 관해 말하자면, Argon은 해당 분야의 경제적 영향을 측정하는 Vals Index의 선두 주자이며 Vals Finance Agent v2(다단계 금융 조사) 및 Harvey's Legal Agent Benchmark(법률 조사 및 문서 준비)에서 선도적인 결과를 보여줍니다. 비즈니스 작업의 엔드투엔드 실행을 측정하는 Zapier의 AutomationBench에서는 이 모델이 51.3%의 점수로 1위를 차지했습니다.
  • 사이버 보안 보호. Argon은 취약점을 자동으로 찾아 테스트하고 패치하도록 훈련되었습니다. 취약점 제거를 평가하는 CWE-bench v1 벤치마크에서 이 모델은 68%의 결과로 1위를 공유했습니다. 이 모델은 보호 잠재력을 최대한 활용하기 위해 '사이버 제한자' 없이 신뢰할 수 있는 방어자와 내부 Google 팀에 제공됩니다.

시각적 정보 작업이 특히 강조됩니다. 모델은 전문적인 그래프를 구문 분석하고, 긴 비디오에서 세부 정보를 찾고, 일련의 문서에 대해 작업합니다. 장편 영상 이해도를 측정하는 LVBench 벤치마크에서 Argon은 91.7%의 점수를 획득했습니다.

건축: 드러나는 것과 드러나지 않는 것

Google DeepMind 발표에서는 Gemini 4 Argon의 기술 아키텍처를 공개하지 않습니다. 매개변수 수, 레이어 구조, 학습 데이터도 공개되지 않습니다. 회사는 모델을 동작, 즉 긴 다단계 워크플로 전반에 걸쳐 심층적인 추론을 유지하는 능력으로 설명합니다. 따라서 우리는 구체적인 아키텍처 세부 사항을 제공하지 않습니다. 이는 공식 소스에 없으며 모델 디자인을 발명하지 않습니다.

출금 한도 - 100만 토큰

주요 공식 변경 사항 중 하나는 출금 한도가 이전 64,000개에서 100만 개로 확장되었다는 것입니다. 모델에 깊이 생각하고 단일 궤적에서 수십만 개의 토큰을 생성할 수 있는 여유가 있으면 한 번에 복잡한 문제를 처리합니다. 이것은 긴 다단계 작업에 대해 명시된 내기입니다.

Argon이 Google 내에서 이미 사용되는 방법

회사는 내부 사용의 구체적인 예를 제공합니다.

  • 양자 알고리즘. 아르곤은 연구자들이 루틴의 리소스(큐비트 × 게이트)를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 한 예에서 모델은 게시된 기준보다 몇 분 만에 40% 더 나은 성능을 보였습니다.
  • 메모리 절약. Argon의 Agents는 전체 서버 제품군에 대한 프로파일링을 분석하고 메모리 최적화를 수행하여 롤아웃 후 300TiB 이상의 공간을 확보했습니다. 총 추정치는 500TiB~1PiB입니다.
  • 코드 마이그레이션. Argon 에이전트는 re2 및 libgav1과 같은 라이브러리의 수만 라인부터 Fuchsia Zircon 커널의 80만 라인 이상까지 C/C++의 코드베이스를 Rust로 변환합니다. libgav1의 경우 에이전트는 32,000줄의 SIMD 코드를 교체하고 동일한 비디오로 Rust 포트보다 2.7배 빠르게 작동하는 보안 비디오 디코더를 얻었습니다.

폭넓게 출시되기 전의 안전성

대량 출시에 앞서 Google은 보호 메커니즘을 강화하고 있습니다. 모델은 합법적인 과학적 목표를 유지하면서 위험한 요청(사이버 위협, 화학, 생물학, 방사능 및 핵 시나리오)을 거부해야 합니다. 프롬프트의 간접 주입에 대한 저항은 별도로 선언됩니다. Gray Swan IPI 벤치마크에 따르면 Argon이 선두입니다. 또 다른 방향은 사용자의 의도에서 벗어나는 것을 제어하는 ​​것입니다. 시스템은 일련의 추론과 모델의 동작을 모니터링하고 필요한 경우 실행을 중지합니다.

가격 및 접근성

Google은 도입 기간의 시작 가격을 지정합니다. 입력 토큰 100만 개에 2달러, 출력 토큰 100만 개에 10달러, 캐시된 입력 토큰은 진입 가격에서 95% 할인됩니다. 입문 기간이 끝난 후 가격은 입력 토큰 100만개에 4달러, 출력 토큰 100만개에 20달러입니다. 발표 시점에는 공개 액세스가 없습니다. 신뢰할 수 있는 테스터와 방어자만 모델을 수신하므로 향후 상용 출시에 대한 가격이 제공됩니다.

Gemini 4 Argon부터 NeuralSpace까지는 무엇인가요?

이 모델은 아직 당사 웹사이트에 없습니다. 어디에서도 공개적으로 접근할 수 없습니다. 우리는 릴리스를 모니터링하고 있으며 상황이 바뀌면 알려 드리겠습니다. 그 사이에 채팅 그리고 섹션 "암호" 다른 현재 모델로 작업할 수 있습니다.