Gemini 4 Argon: Google의 새로운 플래그십 AI 모델의 작동 방식과 기능

Google은 Google 블로그의 회사 발표에 따라 2026년 10월 13일에 개발자, 기업 및 전 세계 소비자에게 Gemini 4 Argon을 출시했습니다. 회사는 이를 짧은 질문과 답변 교환이 아닌 코딩, 금융, 법무, 사이버보안 및 과학의 복잡한 다단계 작업인 '심층 작업'을 목표로 하는 프론티어 모델로 설명합니다.

Gemini 4 Argon이 수행하도록 구축된 것

Google의 출시 게시물에 따르면, Argon은 다단계 작업에 대한 깊은 추론과 문서, 이미지 및 공간 환경에 대한 멀티모달 이해, 그리고 자율 소프트웨어 에이전트로 작동할 수 있는 능력을 결합합니다. 이 모델은 Google이 100만 토큰의 "통합" 입력-출력 제한이라고 부르는 것을 지원하며, 이는 단일 교환이 컨텍스트를 잃지 않고 매우 많은 양의 텍스트, 코드 또는 데이터를 읽고 생성할 수 있다는 의미입니다.

Google은 Argon이 금융, 코딩, 법무 업무 및 세금 준비와 같은 경제적으로 중요한 작업의 성능을 측정한다고 회사가 설명하는 벤치마크인 Vals Index에서 1위를 차지했다고 보고합니다. 회사는 또한 공간 및 물리 문제 해결을 테스트하는 구체화된 추론(ERQA) 벤치마크에서 87%의 점수를 인용하며, Argon이 생물무기 관련 레드팀 테스트에서 1% 미만의 취약점 해제율을 보였다고 언급합니다.

코딩: Chrome 코드베이스에서 GitHub Copilot으로

Google의 발표는 몇 가지 내부 및 고객 사용 사례를 언급합니다. 엔지니어는 Argon을 사용하여 Chromium의 더 큰 약 4,000만 줄의 코드베이스 내에서 약 600만 줄의 레거시 브라우저 기능 폴더를 분리하는 데 도움을 주었고, Python 워크플로우 최적화 작업은 세션 준비 시간을 40% 단축했다고 보고되었습니다. 양자 화학 응용 프로그램은 Argon의 도움으로 2.3배 빠르게 실행되었다고 합니다.

2026년 10월 13일에 GitHub는 Gemini 4 Argon이 GitHub Copilot Pro+, Business 및 Enterprise 요금제 내에서 일반적으로 사용 가능하다고 발표했으며, GitHub 변경 로그에 따르면 Visual Studio Code, Visual Studio, Copilot CLI, JetBrains IDE, Xcode 및 Eclipse의 모델 선택기에서 선택할 수 있습니다. GitHub는 초기 테스트에서 Argon이 이전 Gemini 모델보다 더 많은 코딩 벤치마크 작업을 해결했으며 Copilot CLI에서 가장 큰 이득을 얻었다고 말합니다. 또한 Argon이 완료하기 전에 엣지 케이스를 테스트하여 작업을 확인한다고 언급합니다. Copilot 사용자의 청구는 제공자의 정가로 사용량 기반 가격 책정으로 실행됩니다.

로봇 공학 및 물리 추론

Google Developers 블로그의 별도 게시물은 Argon의 로봇 공학 응용에 중점을 둡니다. Google은 모델이 실제 로봇 카메라 영상, 인간 관점 비디오 또는 손으로 그린 스케치를 물리적으로 보정된 시뮬레이션 환경으로 변환할 수 있으며, 이를 'Real2Sim'이라고 부르는 프로세스를 말합니다. 한 가지 시연에서 Argon은 MuJoCo 물리 시뮬레이션 내에서 작업을 연습한 후 Boston Dynamics Spot 쿼드루페드 로봇에게 물체를 회수 및 처분하도록 지시했습니다.

Google은 또한 Argon이 다른 로봇 제어 모델을 개선하기 위해 시뮬레이션 내에서 합성 훈련 데이터를 생성할 수 있다고 언급하며, 한 시각 언어 행동 모델의 작업 성공률이 Argon 생성 데이터로 훈련한 후 56%에서 75%로 상승했다고 보고합니다. 모델은 개발자 도구에서 gemini-4-argon으로 식별되며, 로봇 공학 작업의 경우 Google AI Studio 및 Google Antigravity를 통해 Google AI Ultra 구독자에게 제공되며, Gemini API의 유료 계층을 통해 사용 가능합니다.

경쟁 모델과의 비교

AI 교육 사이트 DataCamp에서 발표한 독립적인 벤치마크 추적은 Google의 발표된 점수와 경쟁 릴리스를 함께 정리했으며, Argon이 지식 작업 및 장기 컨텍스트 작업에서 선두이지만 일부 순수 코딩 및 터미널 기반 벤치마크에서 경쟁 모델 뒤처진다는 것을 발견했습니다.

DataCamp의 분석은 또한 Argon의 표준 API 가격인 100만 입력 토큰당 $4 및 100만 출력 토큰당 $20이 Claude Opus 5.5의 가격과 일치하는 반면, 100만 토큰당 $2/$10의 입문 가격이 판촉 기간 동안 GPT-6 Astra의 나열된 $10/$50 요금을 낮춘다고 지적했습니다.

가격 책정, 가용성 및 Google이 지금 Argon을 추진하는 이유

Google의 게시물에 따르면, 입문 API 가격(100만 입력 토큰당 $2 및 100만 출력 토큰당 $10, 캐시된 입력에 대해 95% 할인)은 2026년 11월 30일까지 실행되며, 그 후 각각 100만 토큰당 $4 및 $20으로 인상됩니다. 소비자는 AI Pro 또는 AI Ultra 구독을 보유한 경우 Gemini 앱 및 검색의 AI 모드를 통해 Argon에 액세스할 수 있습니다. Antigravity 코딩 환경은 Ultra 구독자로 제한되며, 과학자는 6개월간 무료 고급 Antigravity 액세스를 받을 수 있으며, 검증된 사이버보안 전문가는 Google의 Fairwind 프로그램을 통해 신청할 수 있습니다.

Investing.com에서 전재한 뉴스 통신사 Reuters의 보도는 Google이 DeepMind 연구소에서의 수개월 지연 및 리더십 변화에 따라 OpenAI 및 Anthropic 경쟁사에 대한 진전을 되찾으려고 하면서 Argon을 출시했다고 말하면서 더 광범위한 맥락에서 출시를 배치했습니다. 보도는 Google이 이전에 6월에 예정되어 있던 계획된 Gemini 3.5 Pro 릴리스를 취소했다고 언급합니다. 보도에서 명명된 초기 고객에는 Deloitte, LexisNexis, Ambience Healthcare 및 Isomorphic Labs가 포함되며, Antigravity 내에서 Argon을 사용하는 팀은 에이전트 코드 제출을 35% 이상 증가시키고 코드 롤백을 약 3분의 1 감소시켰다고 보고됩니다.