구글 클라우드 인사이트 최상위 AI 공백 길었던 구글, ‘제미나이 4 아르곤’ 공개…일반 출시는 아직 구글 인사이트 by Miyeon. Jo 2026년 10월 01일 2026년 10월 01일 2.7K 구글이 장기간 이어진 최상위 인공지능(AI) 모델 공백을 깨고 ‘제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon)’을 공개했다. 장시간 소프트웨어 개발과 사이버보안, 전문 지식 업무에서 최상위권 성능을 내세웠다. 다만 일반 이용자는 아직 사용할 수 없다.구글은 9월 30일(현지시각) 자사 공식 블로그를 통해 제미나이 4 제품군의 첫 모델인 아르곤을 출시한다고 밝혔다.다만 구글은 아르곤을 우선 ‘페어윈드 프로그램’을 통해 일부 신뢰할 수 있는 사이버 보안 조직에 우선 제공하며, 미국 정부의 출시 전 모델 평가에도 참여해 안전장치를 보완한 뒤 개발자와 기업, 일반 이용자로 제공 범위를 넓힐 예정이라고 설명했다. 이에 구체적인 일반 출시 시점은 명시되지 않았다.이번 발표는 구글의 최상위 모델 공백이 길어진 가운데 나왔다. 구글은 지난해 11월 제미나이 3를 공개하고 올해 2월 제미나이 3.1 프로를 내놨지만 이후 차세대 최상위 모델 출시는 미뤄졌다. 그 사이 오픈AI와 앤트로픽은 여러 차례 고성능 모델을 내놓으며 코딩과 에이전트 성능 경쟁을 이어갔다.제미나이 4 아르곤은 특히 장시간 코딩 작업에서 성능을 끌어올렸다. 구글 발표에 따르면 실제 소프트웨어 엔지니어링 업무를 평가하는 ‘딥SWE v1.1(DeepSWE v1.1)’에서 77.9%로 최고 기록을 냈다. 금융·코딩·법률·세무 업무를 평가하는 ‘밸스 인덱스(Vals Index)’에서도 1위에 올랐다. 업무 자동화 평가인 오토메이션벤치(AutomationBench)는 51.3%로 1위를 기록했다.코레이 카부크추오글루(Koray Kavukcuoglu) 구글 딥마인드 수석부사장 겸 구글 최고 AI 아키텍트는 “아르곤은 복잡하고 장시간 이어지는 작업에서 깊은 추론을 지속하도록 설계됐다”며 “실제 소프트웨어 엔지니어링과 법률·금융 등 기업 지식 업무, 사이버보안 방어에서 최상위 성능을 제공한다”고 밝혔다.사이버 보안 성능도 강조했다. 구글 발표를 기준으로 소프트웨어 취약점을 찾아 수정하는 능력을 평가하는 ‘CWE-벤치 v1’에서 68%로 오픈AI GPT-6 아스트라와 공동 1위를 기록했다. 제미나이 4 아르곤은 소스코드 없이 실제 웹 시스템을 분석하는 내부 침투 테스트에서도 기존 ‘제미나이 3.8 플래시 사이버’보다 공격 표면 탐색과 취약점 발견, 검증용 공격 코드 작성 성능이 높아졌다.제미나이 4 아르곤은 이미 구글 내부에서 대규모 개발 업무에 활용되고 있다. C·C++ 코드베이스를 러스트(Rust)로 이전하거나 데이터센터의 메모리 사용을 최적화하는 데 투입됐다는 게 회사 측 설명이다. 구글에 따르면 여러 제미나이 4 아르곤 에이전트가 데이터센터 분석을 통해 300테비바이트(TiB) 이상의 메모리를 확보했으며, 전체 절감 규모는 500TiB~1페비바이트(PiB)로 예상된다. 한 번에 출력할 수 있는 토큰도 기존 6만4000개에서 100만개로 확대했다.가격은 일반 출시에 앞서 공개했다. 초기 API 가격은 100만토큰당 입력 2달러, 출력 10달러다. 캐시된 입력 토큰은 입력 가격에서 95% 할인한다. 구글은 향후 유료 API 고객과 구글 AI 울트라(Google AI Ultra) 구독자부터 제공 범위를 확대할 계획이다.카부크추오글루 수석부사장은 “초기 사이버보안 파트너와 신뢰할 수 있는 테스터의 실제 평가와 피드백을 바탕으로 시스템을 강화한 뒤 개발자와 기업, 일반 이용자에게 제공하겠다”고 밝혔다.구글이 정식 출시 시점을 정하지 않은 상태에서 모델명과 성능, 가격까지 먼저 공개한 것은 최근 경쟁사인 오픈AI나 앤트로픽이 보여온 행보와는 다소 차이가 있다. 이는 구글이 최상위 모델 공백이 길어진 상황에서 코딩과 사이버보안 분야의 경쟁력을 먼저 보여줄 필요가 있었던 것으로 풀이된다. 제미나이 4 아르곤의 실제 경쟁력은 향후 일반 공개와 독립적인 외부 평가가 이뤄진 뒤 보다 분명해질 전망이다. 출처 IT조선(https://it.chosun.com) 이전 글 Uber가 클라우드 마이그레이션의 장애물을 제거하면서 네트워크 신뢰성을 향상시킨 방법