Gemini 4 Argon: 새로운 기능, 벤치마크, 가격

Google이 Gemini 4 Argon을 발표했습니다. 길고 복잡한 다단계 워크플로우 전반에 걸쳐 심층적인 추론을 지속하도록 설계된 새로운 프론티어 모델입니다. 핵심 가치 제안은 실제 소프트웨어 엔지니어링, 법률·금융 등 엔터프라이즈 지식 업무, 사이버 보안 방어에서의 프론티어 성능입니다 — 단 하나의 프롬프트가 아닌 수많은 단계를 거쳐야 하는 작업들입니다. 이 가이드에서는 새로운 기능, Google이 공개한 벤치마크, 비용, 100만 출력 토큰 한도로의 도약, 그리고 우선 접근 대상을 다룹니다.

Gemini 4 Argon이란?

Gemini 4 Argon은 Google의 최신 프론티어 모델로, "프론티어 인텔리전스의 새로운 시대"로 자리매김하고 있습니다. Google은 이 모델이 복잡한 장기적 워크플로우 전반에 걸쳐 심층적인 추론을 지속하고, 실제 소프트웨어 엔지니어링, 법률·금융 등 엔터프라이즈 지식 업무, 사이버 보안 방어에서 프론티어 성능을 발휘하도록 설계되었다고 설명합니다 (Google).

2026년 9월 30일에 발표된 Argon은 일반적인 모델 출시와 달리 첫날부터 광범위하게 제공되지 않습니다 — Google은 Fairwind 프로그램을 통해 신뢰할 수 있는 사이버 방어 전문가들에게 먼저 배포한 후, 가드레일을 강화하면서 개발자, 기업, 일반 사용자로 확대할 예정입니다 (Google).

Gemini 4 Argon의 새로운 기능

개발자들에게 가장 주목할 만한 변화는 단일 패스에서 더 오래 사고할 수 있는 능력입니다.

• 100만 출력 토큰 한도. Google은 모델의 출력 토큰 한도를 기존 64K에서 업계 최고 수준인 100만 토큰으로 대폭 확장했습니다. 모델이 하나의 궤적에서 수십만 개의 토큰을 생성할 여유 공간을 갖게 되면, 추론의 깊이가 새로운 수준에 도달하고 어려운 문제를 한 번에 해결할 수 있다는 것이 Google의 주장입니다 (Google).
• 장기적 작업 집중. Argon은 계획 수립, 도구 사용, 그리고 일상적인 디버깅부터 대규모 코드베이스 마이그레이션에 이르기까지 수많은 단계에 걸쳐 작업을 지속하는 태스크에 최적화되어 있습니다.
• 멀티모달 지식 업무. Google은 시각적 이해가 필요한 작업에서의 강점을 강조합니다 — 전문적인 차트 분석, 긴 영상에서 세부 정보 추출, 일련의 문서에 걸친 작업 수행 등입니다.

참고로, 이번 릴리스는 Google의 최근 Gemini 3.8 Flash 업데이트보다 훨씬 큰 규모입니다. Argon은 비용 효율적인 대용량 작업이 아닌, 가장 어렵고 긴 작업을 위한 프론티어급 모델입니다.

Gemini 4 Argon 벤치마크

아래의 모든 수치는 Google의 출시 자료에서 가져온 것이므로, 독립적인 테스트가 아닌 벤더 보고 벤치마크로 이해하시기 바랍니다 (Google).

• DeepSWE v1.1 (장기적 소프트웨어 엔지니어링): 77.9%, Google은 이를 실제 장기적 엔지니어링 작업에서의 새로운 최고 수준이라고 평가합니다.
• Vals Index: Argon은 금융, 코딩, 법률, 세무 업무 전반의 경제적 영향을 미국 GDP 기여도로 가중 측정하는 이 지수에서 선두 모델입니다.
• AutomationBench (Zapier): 핵심 비즈니스 기능 전반의 엔드투엔드 실행을 측정하는 이 벤치마크에서 51.3%로 1위를 기록했습니다.
• LVBench (긴 영상 이해): 91.7%, Google은 이를 최고 수준이라고 인용합니다.
• CWE-bench v1 (취약점 수정): 68%의 최고 점수로 공동 1위를 기록했습니다.

Google은 내부 결과도 공유했습니다. Argon이 양자 연구자들이 몇 분 만에 기존 발표된 기준선을 40% 초과 달성하도록 도왔으며, Argon 에이전트가 동일한 출력으로 기존 Rust 포트보다 2.7배 빠르게 실행되는 Rust 비디오 디코더(libgav1용)를 생성했다고 밝혔습니다. 이는 재현 가능한 벤치마크가 아닌 예시적인 내부 사례로 이해하시기 바랍니다.

Gemini 4 Argon 가격

Google은 초기 도입 가격을 다음과 같이 책정했습니다:

• 입력 토큰 100만 개당 $2
• 출력 토큰 100만 개당 $10
• 캐시된 입력 토큰은 입력 토큰 가격의 95% 할인 적용

초기 도입 기간 이후에는 표준 가격이 입력 100만 개당 $4, 출력 100만 개당 $20으로 인상됩니다 (Google). Argon을 기반으로 계획을 세우고 있다면, 100만 토큰 출력 한도와 프론티어 출력 가격이 결합될 경우 토큰이 많은 긴 궤적은 비용이 빠르게 증가할 수 있다는 점을 유의하세요 — 입력뿐만 아니라 출력 비용도 예산에 반영하세요.

방어적 사이버 보안에서의 선도

사이버 보안은 이번 출시의 핵심입니다. Google은 Argon을 방어에 매우 뛰어난 모델로 훈련시켰습니다. 이 모델은 중요한 소프트웨어 취약점을 자율적으로 찾아내고, 검증하고, 패치할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 방어 전문가와 Google 내부 팀에게는 전체 프론티어급 방어 능력을 활용할 수 있도록 사이버 가드레일 없이 Argon을 제공할 예정이라고 Google은 밝혔습니다 (Google).

Google이 인용한 초기 사례 중 하나: 보안 벤더 Wiz가 Scan for Good 이니셔티브를 통해 Argon을 활용하여 전 세계 병원에서 사용되는 의료 소프트웨어 전반에 걸쳐 민감한 개인 정보를 노출시키는 심각한 취약점을 발견했습니다 — Google은 이전 프론티어 모델들이 놓쳤던 심각한 위험이라고 밝혔습니다.

이는 Google이 Gemini 3.8 Flash Cyber 변형으로 시작한 사이버 방향을 이어받아, 자율적인 취약점 발견 및 패치 기능을 프론티어급 모델로 확장한 것입니다.

안전성과 단계적 출시

Argon은 사이버를 포함한 프론티어급 기능을 제공하기 때문에, Google은 광범위한 출시 전에 접근을 제한하고 안전장치를 강화하고 있습니다. Google은 다음과 같이 밝혔습니다:

• 출시 전 모델 접근을 위한 미국 정부의 자발적 프로세스에 참여 중입니다.
• 합법적인 이중 사용 연구를 보존하면서 Frontier Safety Framework에 따라 유해한 사이버 및 CBRN(화학·생물·방사선·핵) 요청을 거부합니다.
• 컨텍스트에 숨겨진 악의적인 지시가 모델을 탈취하려는 간접 프롬프트 인젝션(indirect prompt injection)에 대한 방어를 강화하고 있습니다 — Google은 Gray Swan의 간접 프롬프트 인젝션 벤치마크에서 선도적인 견고성을 주장합니다.
• Argon의 사고 과정과 행동을 모니터링하여 정렬 불일치를 감지하고 필요 시 실행을 중단합니다 (Google).

Gemini 4 Argon 접근 대상 및 시기

접근은 단계적으로 이루어집니다:

• 현재: Fairwind 프로그램을 통한 신뢰할 수 있는 사이버 방어 전문가 및 Google 내부 팀.
• 다음: 유료 API 고객 및 Google AI Ultra 구독자를 시작으로 개발자, 기업, 일반 사용자로 확대.

요약하면, Argon은 아직 일반 공개 출시가 아닙니다. 에이전트를 개발한다면, 지금 당장 프로토타입을 만들기보다는 미리 계획을 세우고 유료 API 개방을 주시하는 것이 현실적입니다.

에이전트를 개발한다면 주목해야 할까요?

Argon의 설계 — 긴 궤적, 대규모 도구 사용, 100만 출력 한도 — 는 코드베이스 마이그레이션, 다단계 금융·법률 리서치, 수많은 파일에 걸친 보안 수정 등 에이전트 워크로드에 직접적으로 대응합니다. 아직 열린 질문은 프론티어 출력 가격에서의 비용과 Fairwind 외부에서 실제로 호출할 수 있는 시기입니다. 그때까지는 최신 Gemini 3.8 Flash가 대용량 에이전트 루프를 위한 접근 가능한 옵션으로 남아 있습니다.

나만의 AI 인력으로 실현하기

Gemini 4 Argon과 같은 프론티어 모델은 실제 다단계 작업 — 계획 수립, 도구 호출, 작업 완료 — 으로 조율하는 무언가가 있어야만 유용합니다. Eigent는 오픈소스 "Cowork" 데스크톱 앱으로, 로컬에서 실행되는 멀티 에이전트 인력입니다. 데이터를 내 컴퓨터에 보관하면서 강력한 모델을 코딩, 리서치, 문서 워크플로우에 활용할 수 있습니다. 에이전트 인력이 GitHub PR 검토를 처리하는 방법을 확인하거나, 코딩 및 에이전트를 위한 Gemini 3.8 Flash 분석을 읽어보세요. Eigent 다운로드로 나만의 AI 인력을 구축하세요.