Google, 1M 토큰 출력과 벤치마크 선두 Gemini 4 Argon 공개

Google DeepMind가 복잡한 엔지니어링 및 과학 문제 해결을 목표로 하는 최신 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 공식 출시했다. 이 모델은 Google AI Pro 및 Ultra 구독자에게 Gemini 앱과 Google Antigravity를 통해 제공된다.

주요 성능 지표

Gemini 4 Argon은 지식 작업, 에이전트 코딩, 장문 컨텍스트 추론 등 여러 벤치마크에서 선두권 성능을 기록했다:

• 지식 작업: Vals Index(68.9%)와 AutomationBench(51.3%)에서 최고 점수를 획득하며 GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5를 제쳤다.
• 에이전트 코딩: DeepSWE v1.1에서 77.9%, Vibe Code Bench에서 **91.9%**의 최고 점수를 기록했다.
• 장문 컨텍스트: GraphWalks 벤치마크에서 128k 토큰까지의 BFS에서 **99.7%**의 F1 점수를, 256k에서 1M 토큰 구간에서 **84.2%**를 기록해 경쟁 모델 대비 확장된 컨텍스트 유지 능력이 뛰어나다.
• 과학 및 수학: LABBench 2(88.8%)와 RiemannBench(76.0%)에서 최고 점수를 달성했다.

1M 토큰 출력 윈도우

Gemini 4 Argon의 핵심 특징은 잘림 없이 거대한 산출물을 단일 패스로 생성할 수 있는 1M 토큰 출력 윈도우다. 이를 통해 다음 작업이 가능하다:

• 복잡한 코드 생성: 다중 파일 애플리케이션 스캐폴딩과 방대한 코드베이스 리팩토링을 한 번에 수행한다.
• 과학적 유도: 단계별 수학적 증명과 양자 오류 정정 디코더를 포함해 10만 토큰 이상의 추론 궤적을 완료한다.
• 레거시 번역: 파일 간 의존성을 보존하면서 모놀리식 레거시 파일과 복잡한 데이터베이스 스키마를 끝에서 끝까지 번역한다.

실제 적용 사례 및 파트너

엔터프라이즈 및 연구 워크플로우에서 상당한 효율성 향상이 확인됐다:

• Chrome 팀: Chromium의 4천만 줄 코드베이스 중 600만 줄의 레거시 폴더 리팩토링을 지원해 수개월 걸리던 작업을 몇 주 단축했다.
• xTB (양자 화학): Google Antigravity를 활용해 분자 구조 예측 속도를 2.3배, 컨포머 검색 속도를 1.8배 개선했다.
• Google ADK: 메모리 내 세션 준비 시간을 40% 단축하고 콜드 임포트 속도를 21% 가속했다.
• Gemma 4 E2B 최적화: A100 GPU에서 품질 저하 없이 엔드투엔드 추론 속도를 2.85배 향상시켰다(초당 약 37,900에서 108,000+ 토큰으로).
• Isomorphic Labs: 복잡한 PDF 및 특허 합성 프로세스를 몇 주에서 몇 시간으로 단축했다.
• Box 평가: 200개 이상의 복잡한 합성 종단 차트에서 평가된 모델 중 가장 높은 재현율과 ICD-10 코드 특이도를 기록했으며, 외부 조회 없이 간결한 문제 목록을 생성했다.

안전성 및 연구

Gemini 4 Argon은 간접 프롬프트 인젝션에 대해 가장 탄력적인 모델로 평가된다. 프런티어 안전 프레임워크를 준수하며 합법적인 이중 용도 과학 연구는 허용하고 유해한 요청은 차단한다. 사이버 보안 분야에서는 CWE-Bench(68%)에서 공동 1위를 기록했으며, 의료 인프라 보호를 위한 Wiz의 'Scan for Good' 이니셔티브에 활용되고 있다. 연구 파트너십을 통해 핵융합 물리학의 'Grad 추측'에 대한 새로운 반례를 발견하고, 촉매 활성이 확인된 새로운 효소 설계를 식별했다.