제미나이 4 아르곤: 가장 까다로운 난제를 해결하도록 설계된 모델

이제 개발자와 기업 고객은 제미나이 API(Gemini API)를 통해 제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon)을 이용할 수 있습니다. 구글 AI 구독자 ¹ 역시 구글 안티그래비티(Google Antigravity), 제미나이 앱(Gemini app), 구글 검색의 AI 모드(AI Mode in Search)를 통해 전 세계 어디서나 제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon)을 만나볼 수 있습니다.

아르곤은 코딩, 금융, 법률, 사이버 보안, 과학을 비롯한 다양한 분야에서 복잡한 실제 과제를 해결하기 위한 심층 작업(Deep work)에 뛰어난 역량을 발휘합니다. 여러 단계에 걸친 작업에서도 깊이 있는 추론과 정밀함을 바탕으로 아르곤은 다양한 분야의 벤치마크에서 타 프론티어 모델들을 능가하는 성능을 기록했으며, 금융, 코딩, 법률, 세무 등 주요경제 분야의 모델 성능을 평가하는 Vals Index에서는 1위를 차지했습니다.

제미나이 4 아르곤은 오늘부터 출시 기념 특가 ² 로 입력 토큰 1백만 개당 2달러, 출력 토큰 1백만 개당 10달러에 제공됩니다(캐시된 입력 토큰은 95% 할인 적용).

구글 내부 팀을 비롯해 다양한 기업과 연구 커뮤니티에서는 이미 제미나이 4 아르곤을 활용해 여러 분야에서 의미 있는 성과를 거두고 있습니다:

• 대규모 코드베이스 리팩토링 및 최적화와 같은 주요 엔지니어링 난제 해결
• 법률, 금융, 과학 등 다양한 도메인 전반의 비즈니스 워크플로우 최적화
• 치명적인 사이버 보안 취약점 탐지 및 패치
• 양자 컴퓨팅, 핵융합, 생명과학 분야의 새로운 과학적 혁신 견인

복잡한 엔지니어링 과제 해결

구글은 내부에서 직면한 가장 까다로운 엔지니어링 과제를 해결하는 데 제미나이 4 아르곤을 활용하고 있습니다. 지난 몇 주 동안 구글 소프트웨어 엔지니어들은 이전보다 빠른 속도로 고품질 코드를 배포해 왔습니다. 각 팀은 안티그래비티에 적용된 제미나이 4 아르곤을 활용해 에이전트 기반 코드 제출(agentic code submissions)을 35% 이상 늘리는 동시에, 코드 롤백(rollback)은 약 3분의 1 가까이 줄였습니다.

• 크롬(Chrome) 브라우저 기능 코드 구조 개선: 제미나이 4 아르곤은 크롬 팀이 4,000만 줄 규모의 크로미움(Chromium) 코드베이스 내 약 600만 줄에 달하는 레거시 브라우저 기능 폴더에서 핵심 웹페이지 처리 코드를 분리하는 작업을 도왔습니다. 제미나이 4 아르곤은 여러 개의 깔끔한 코드 변경 사항을 연속 처리(piping)하며 수백 개의 파일에 걸친 아키텍처 리팩토링을 지원했고, 수개월이 걸릴 작업을 단 몇 주 만에 완료했습니다. 이를 통해 전 세계 수십억 명의 크롬 이용자들은 실행 중인 웹페이지를 새로고침할 필요 없이 탭, 사이드 패널, 플로팅 창 사이에서 자유롭게 이동할 수 있게 되며, 특정 유형의 브라우저 충돌 현상도 완전히 해소될 것으로 기대됩니다.

• 몇 시간 만에 프로덕션 파이썬(Python) 코드베이스 최적화: 안티그래비티 내 제미나이 4 아르곤은 엔터프라이즈 에이전트를 구동하는 프레임워크인 구글 오픈소스 에이전트 개발 키트(Agent Development Kit, ADK) 개발팀의 성능 최적화 작업을 지원하고 있습니다. 개발팀은 제미나이 4 아르곤에 .agents/skills 규칙서(rulebook)와 함께 기존 애플리케이션의 작동을 유지하면서 프레임워크 오버헤드를 제거하라는 한 단락 분량의 목표를 부여했습니다. 제미나이 4 아르곤은 밤사이 자율적으로 작업을 수행해 최적화 방안을 도출했으며, 현재 google/adk-python에 실제 반영된 이 변경 사항을 통해 장기 세션의 인메모리(in-memory) 세션 준비 시간을 40% 단축하고 콜드 임포트(cold import) 속도를 21% 높였습니다.
• 양자화학 오픈소스 패키지 최적화: xTB(Semiempirical Extended Tight-Binding)는 분자 연구 분야에서 가장 많이 인용되는 오픈소스 양자화학 패키지 중 하나입니다. 과학자들은 분자의 3차원 구조를 예측하고 다양한 신약 및 신소재 후보 물질을 선별하는 데 xTB를 활용합니다. 구글 연구진은 안티그래비티에서 제미나이 4 아르곤을 활용해 xTB의 분자 구조 예측 속도를 최대 2.3배, 이성질체 탐색(conformer search) 속도를 1.8배 향상시켰습니다. 이러한 변경 사항은 깃허브(GitHub)의 공식 xTB 저장소에 기여(contribute)되었습니다.
• 오픈 모델 젬마(Gemma) 구동 속도 약 3배 향상: 구글은 제미나이 4 아르곤을 활용해 통상 수개월이 걸리던 작업을 단 며칠 만에 수행하며, 100% 토큰 정합성(token parity)을 유지하고 품질 저하 없이 A100 환경에서 vLLM을 통한 엔드투엔드(end-to-end) 추론 속도를 2.85배 높였습니다.젬마 4 E2B 기준 처리량은 초당 약 37,900 토큰에서 108,000 토큰 이상으로 증가했습니다. 어텐션 튜닝(attention tuning)부터 추측 디코딩(speculative decoding)에 이르는 구체적인 최적화 내용은 업스트림 풀 리퀘스트(pull requests)에서 확인할 수 있습니다.
• 복잡한 3D 시각화 구현: 제미나이 4 아르곤은 이전 제미나이 모델 대비 공간 추론, 수학적 정밀도, 시각적코딩 역량이 크게 향상됐습니다. 구글 임직원들은 안티그래비티에서 /goal과 같은 슬래시 명령어와 맞춤형 스킬(custom skills)을 활용한 멀티 에이전트 루프 프롬프팅을 통해, 브라우저에서 직접 렌더링할 수 있는 순수 코드(vanilla code) 기반의 복잡한 3D 시각화, 고화질 게임, 인터랙티브 애니메이션 프로토타입을 제작하고 있습니다.

핵심 비즈니스 및 전문 실무 워크플로우 혁신

제미나이 4 아르곤은 프론티어급 추론 능력과 정교한 시각적 인식, 폭넓은 전문 분야 지식, 그리고 향상된 글쓰기 역량을 결합해법률·금융·과학·코딩 등 고도의 전문성이 요구되는 실무 워크플로우를 지원합니다. 또한 명확한 의사소통을 통해 이용자가 작업 진행 상황을 지속적으로 파악할 수 있도록 돕고, 이전 제미나이 모델보다 스타일 지침을 더욱 정확하게 준수합니다. 제미나이 4 아르곤은 모호한 표현(hedging)을 줄여 질문에 보다 직관적이고 명확하게 답하며, 불필요한 반복을 피하고 상투적인 표현(cliché)을 배제한 결과물을 제공합니다.

얼리 액세스 프로그램에 참여한 기업 고객과 스타트업들은 이미 제미나이 4 아르곤을 통해 괄목할 만한 성과를 거두고 있습니다.

제미나이 4 아르곤은 고도화된 추론 및 멀티모달 역량과 엄격한 사실 기반 근거(grounding)를 바탕으로, 심층적인 멀티모달 문서 이해, 종단적 데이터 분석(longitudinal data analysis), 인터랙티브 분석 샌드박스 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

연구진 및 분야별 전문가들과 함께 실질적인 사회적 영향력 창출 가속화

연구진, 엔지니어, 보안 전문가들은 이미 제미나이 4 아르곤을 활용해 사이버 방어, 과학, 수학, 로보틱스 분야에서 새로운 가능성을 탐구하고 있습니다. 제미나이 4 아르곤은 사이버 보안 담당자와 연구진이 가설을 검증하고, 핵심 코드베이스와 형식 증명(formal proofs)을 자율적으로 감사하며, 미세한 제로데이(zero-day) 취약점과 논리적 결함을 찾아내도록 돕고 있습니다.

신뢰할 수 있는 더 많은 보안 전문가에게 최첨단 사이버 보안 역량 제공

오늘부터 구글은 페어윈드 프로그램(Fairwind Program)의 파트너를 수백 곳 이상 추가로 확대합니다.

위즈(Wiz)는 이미 주요 인프라를 공익 목적으로 무상 보호하는 ‘스캔 포 굿(Scan for Good)’ 이니셔티브에 제미나이 4 아르곤을 활용하고 있습니다. 위즈는 모델 얼리 액세스를 통해 핵심 의료 인프라를 비롯한 여러 고위험 산업 분야에서 제미나이 4 아르곤의 실질적인 활용 가능성을 입증했습니다.

제미나이 4 아르곤은 여러 취약점이 연쇄적으로 악용될 수 있는 경로를 추적(chaining)해, 의료용 소프트웨어에서 마스터 키 노출과 관리자 권한 탈취로 이어질 수 있는 공개 파일 다운로드 우회 취약점을 발견하고 신속히 수정하도록 도왔습니다. 이처럼 제미나이 4 아르곤은 단순한 취약점 탐지를 넘어, 수십만 건의 민감한 환자 의료 기록을 선제적으로 보호하는 데 기여했습니다.

새로운 과학적 돌파구 마련

제미나이 4 아르곤은 다양한 분야의 과학자와 전문가들이 새로운 발견을 이뤄내도록 지원하며 과학 커뮤니티 전반에서도 이미 실질적인 변화를 만들어내고 있습니다.

• 양자 컴퓨팅: 제미나이 4 아르곤은 연구진이 양자 오류 정정(quantum error correction)과 알고리즘 설계 분야에서 연구를 더욱 빠르게 진행하도록 돕고 있습니다. 오류 디코더가 양자 하드웨어의 속도에 맞춰 실시간으로 작동할 수 있도록, 제미나이 4 아르곤은 구글의 머신러닝 기반 양자 오류 정정 디코더인 알파큐비트(AlphaQubit)의 내부 버전을 고도로 최적화된 단일 하드웨어 커널로 변환했습니다. 그 결과 추론 처리량이 거의 두배로 증가했으며, 엄격한 실시간 처리 기준을 충족하면서도 더 크고 뛰어난 성능의 모델을 배포하고 더 큰 규모의 양자 기기로 확장할 수 있는 기반을 마련했습니다. 제미나이 4 아르곤은 양자 서브루틴의 시공간 비용(spacetime costs) 또한 줄이고 있습니다. 최신 양자 시뮬레이션 알고리즘의 핵심 구성 요소인 아크사인(arcsin)의 경우, 제미나이 4 아르곤이 작성하고 정리 증명기 ‘린(Lean)’을 통해 형식 검증을 마친 구현체는 기존 발표된 양자 CORDIC 기준 베이스라인 대비 시공간 비용을 100배 이상 절감하며 최적화된 양자 회로 표준 라이브러리 구축을 향한 의미 있는 진전을 이뤄냈습니다.
• 핵 융합: 스텔러레이터(Stellarators)는 무한한 청정 핵융합 에너지를 실현할 유력한 기술 중 하나로 꼽히는 정교한 장치입니다. 하지만 3차원 자기장을 최적화하는 작업은 매우 까다로운 과제로 알려져 있습니다. 1967년부터 오랫동안 이어져 온 가설인 ‘그래드의 추측(Grad’s conjecture)’은 이러한 자기장에 대한 정확한 수학적 해를 구하는것이 불가능하다고 전제했으나, 최근 메릴랜드 대학교(University of Maryland) 맷 랜드레먼(Matt Landreman) 교수를 비롯한 연구진이 이 가설에 대한 반례를 발견한 바 있습니다. 구글 연구팀은 랜드레먼 교수와 협력해 그래드의 추측에 대한 더욱 광범위한 반례군을 새롭게 발견했습니다. 이러한 해법은 핵융합 학계에 스텔러레이터 시뮬레이션 코드를 검증할 수 있는 신뢰도 높은 벤치마크를 제공하며, 향후 핵융합 장치 설계에 중요한 도구로 활용될 것으로 기대됩니다.
• 효소 설계: 정밀한 반응성을 갖춘 효소를 설계하는 작업은 통상 수개월에 걸친 맞춤형 모델 튜닝과 후보 물질 스크리닝을 필요로 합니다. 세린 에스테라아제(Serine esterases)는 표적 분자의 에스테르 결합을 절단하는 효소군으로, 재활용은 물론 의약품, 바이오 연료, 세제 제조 등에 폭넓게 활용됩니다. 구글 과학자들은 아르곤과 협력해 에스테르 결합이 끊어지면 자외선(UV) 아래에서 빛을 내는 벤치마크 분자인 ‘4MU-아세테이트(4MU-acetate)’를 표적으로 하는 세린 에스테라아제를 설계했습니다. 아르곤은 불과 몇 시간 만에 관련 데이터를 수집하고 모델 튜닝을 수행한 뒤, 생화학적 원리에 기반한 다중 필터를 도출해 총 5개의 새로운 최종 설계안을 완성했습니다. 이어진 실험실 검증 결과, 해당 설계안들 전반에서 강력한 촉매 활성이 확인되었습니다. 이처럼 빠르고 손쉽게 성공적인 효소를 생성해 낸 사례는 바이오 제조, 친환경 화학(green chemistry), 신약 개발 등의 분야에서 효소 엔지니어링을 획기적으로 가속화할 수 있는 제미나이 4 아르곤의 잠재력을 보여줍니다.

연구 속도를 더욱 높이기 위해, 구글은 선정된 과학자 1만명에게 구글 안티그래비티의 최상위 사용량 등급을 6개월간 무료 제공합니다. 자격 요건, 수용 인원 및 선발 기준에 따라 순차적으로 이용할 수 있으며 신청 페이지에서 지원할 수 있습니다.

로보틱스 개발 가속화

아르곤은 고도화된 시각-언어적 추론(visual-semantic reasoning)과 깊이 있는 물리적 이해, 그리고 자율 코드 생성 역량을 하나로 결합해 로보틱스 스택 전반의 워크플로우를 혁신하고 물리적 범용인공지능(Physical AGI)을 향한 진전을 앞당기고 있습니다. 이러한 비약적인 역량의 발전은 3D 환경에서 물리적·공간적 문제를 이해하고 해결하는 능력을 평가하는 체화 추론(Embodied Reasoning, ERQA) 벤치마크 성과에서도 입증됩니다. 아르곤은 순수 추론 능력만으로 87%의 점수를 기록하며 다른 모든 프론티어 모델을 상회하는 성능을 기록했습니다.

이러한 역량이 실제로 어떻게 작동하는지 입증하기 위해, 구글은 아르곤이 단순히 관찰하는 것만으로 학습 데이터 분포를 벗어난(out-of-distribution) 새로운 물리적 기술을 습득할 수 있는지 테스트했습니다. 자체 내부 테스트에서 아르곤은 사람이 콘홀(cornhole, 주머니 던지기 게임)을 하는 영상을 시청한 뒤, 주변 환경의 공간 좌표를 매핑하고 이에 필요한 전신 관절 움직임을 계산해 냈으며, 이후 스스로 시뮬레이션 코드까지 작성했습니다. 이렇게 생성된 코드를 앱트로닉(Apptronik)의 휴머노이드 로봇 ‘아폴로(Apollo)’에 적용한 결과, 로봇은 실제 환경에서 진행된 테스트에서 연속 7번의 정확한 슛을 성공시켰습니다.

이 ‘비디오-시뮬레이션-실세계 기술(Video-to-Sim-to-Real)’ 파이프라인은 수주일이 걸리던 수동 시뮬레이션 모델링 과정을 단 몇 시간으로 단축하며, 일반 영상을 피지컬 AI 구동을 위한 확장 가능하고 무한한 학습 환경으로 변환합니다. 이 기술이 로보틱스 개발 속도를 어떻게 가속화하는지에 대한 자세한 내용은 구글 개발자 블로그에서 확인해 보세요.

책임감 있고 안전한 아르곤 개발

안전과 보안은 구글 모델 개발의 핵심 기반입니다. 아르곤은 매우 뛰어난 역량을 갖춘 모델인 만큼, 구글은 특정 모델 역량과 안전장치를 측정하기 위해 다양한 외부 파트너들과 협력했습니다.. 제미나이 4 아르곤은 역대 가장 포괄적인 안전 및 보안 스택을 갖추고 있습니다:

• 오용 및 탈옥(Jailbreak) 방어: 보안 담당자가 병원 소프트웨어를 강화하거나 생명공학 연구를 가속화하도록 돕는 코딩 및 과학적 역량은 악의적인 행위자의 악용을 막기 위한 강력한 안전장치를 필요로 합니다. 구글은 프론티어 안전 프레임워크(Frontier Safety Framework)에 따라 여러 영역에 걸쳐 아르곤의 고도화된 역량을 평가했으며, 탈옥 저항성, 모니터링, 정책 집행을 결합한 다층적 방어 스택을 구축했습니다. 이를 통해 모델의 견고성이 크게 향상되었으며, 일례로 외부 바이오 레드팀 (Bio Red Team) 의 평가 결과, 전체 테스트 바이오 하위 과제 중 해제 가능한 비율은 1% 미만에 불과했습니다. 또한 취약점 코드 작성부터 위험 바이오 물질 관련 지원에 이르기까지, 위험한 요청에 대해아르곤이 유해 요청을 거부하는 능력은 이전 모델 대비 크게 향상되었습니다. 모델의 스트레스를 테스트하기 위한 적대적 평가셋에서도 위반율이 약 2배 감소했으며 이는 이전 제미나이 모델들을 크게 상회하는 수준입니다.
• 에이전트 정렬 및 실시간 모니터링: 에이전트의 문제 해결 능력이 고도화됨에 따라, 권한 오류나 테스트 실패 같은 난관에 부딪혔을 때 승인되지 않은 편법으로 과업을 무리하게 완수하려 하지않도록 제어하는 것이 중요합니다.
  • 첫째, 구글은 아르곤이 시스템 경계를 준수하고, 부정적인 결과도 정직하게 보고하며, 되돌릴 수 없는 작업을 수행하기 전에는 반드시 사람의 확인을 거치도록 학습시켰습니다. 모델이 스스로 행동을 제어할 유인이 없는 코딩 벤치마크에서도 제미나이 4 아르곤의 편법 시도 비율은 단 2%에 불과했으며, 이는 이전 제미나이 모델들과 비교해 가장 우수한 결과입니다.
  • 둘째, 심층 방어(defense-in-depth) 체계의 일환으로, 에이전트의 단계별 추론 과정과 행동을 읽어 의도치 않은 우회 시도를 실시간으로 포착하고 차단하는 자동화된 정렬 불일치 모니터(automated misalignment monitor)를 구축했습니다. 구글은 이 모니터를 내부 배포, 역량 평가, 강화학습 훈련 과정 전반에 적용했으며, 훈련 중 모델의 사고 과정 자체에 불이익을 주는 것을 지양함으로써 추론 과정이 투명하고 모니터링 가능한 상태로 유지되도록 했습니다.
• 프롬프트 주입 방어 성능: AI 에이전트가 웹페이지를 탐색하거나 이메일을 읽고 코드를 검수할 때, 수행 중이던 작업을 탈취하도록 설계된 숨겨진 악성 지시사항에 노출될 수 있습니다. 아르곤은 적대적 학습과 자동화된 레드팀 평가를 통해그레이 스완 간접 프롬프트 주입(Gray Swan IPI) 벤치마크에서 15회의 적응형 공격 시도 에 걸친 공격 성공률을 0.7%까지 낮추며 선두를 기록했습니다.

구글의 안전성 테스트 방식과 위험 완화 조치에 대해 더 자세히 알고싶다면 제미나이 4 안전 및 보안 보고서(Gemini 4 Safety and Security Report)를 확인해 보세요.

지금 바로 시작해 보세요

아르곤은 고도로 복잡한 과학, 코딩, 에이전트 과업을 위해 더 오래, 더 깊이 있게 작동합니다. 이는 제미나이 API를 통해 제공되는 업계 최고 수준의 1백만 통합 입출력 토큰 한도(1M unified input-output token limit)를 기반으로 구현되었습니다. 새로운 연속 실행 프로토콜(continuation protocol)에 대해 알아보고 목적에 맞는 최적의 환경을 설정하려면 개발자 문서를 참고하시기 바랍니다. 아르곤은 오늘부터 전 세계에 순차 출시됩니다:

• 개발자: 구글 AI 스튜디오(Google AI Studio) 및 안드로이드 스튜디오(Android Studio)에서 제미나이 API 유료 플랜, 또는 구글 AI 울트라 구독자를 위한 AI 스튜디오 및 구글의 에이전트 중심 개발 플랫폼인 구글 안티그래비티에서 개발을 시작해 보세요.
• 기업 고객: 비즈니스용 제미나이, 제미나이 API, 그리고 구글 안티그래비티에서 만나보실 수 있습니다.
• 과학자 및 연구원: 구글 안티그래비티의 최고 사용량 플랜을 6개월간 무상으로 이용할 수 있는 프로그램에 지원해 보세요(자격 요건, 수용 인원 및 선발 기준에 따라 순차 승인 진행). 현재 신청 페이지에서 접수 중입니다.
• 사이버 보안 전문가: 페어윈드 프로그램(Fairwind Program)에 지원하시면 순차적인 승인을 거쳐 사이버 가드레일이 해제된 아르곤 모델에 대한 액세스 권한을 부여받으실 수 있습니다.
• 일반 이용자: 구글 AI 울트라 또는 프로 구독자라면 오늘부터 제미나이 앱과 구글 검색의 AI 모드에서 바로 이용해 보실 수 있습니다.