Google은 소프트웨어 엔지니어링, 금융 연구, 법률 문서 작성, 사이버 방어와 같이 다단계 reasoning이 필요한 장기 전문 업무를 위한 인공지능 모델 Gemini 4 Argon을 발표했다. 회사는 이 모델이 출력 한도를 기존 6만 4천 토큰에서 100만 토큰으로 높여, 긴 작업 흐름을 처리하고 하나의 작업 안에서 광범위한 결과물을 생성할 수 있다고 밝혔다.
일반 공개에 앞선 제한적 출시
Google은 Fairwind 프로그램을 통해 신뢰할 수 있는 사이버 보안 방어자 그룹에 Argon을 제공하기 시작했다. 또한 출시 전에 모델에 접근할 수 있도록 하는 미국 정부의 자발적 절차에 참여하고 있다고 밝혔으며, 테스터들의 피드백을 수집하고 보호 메커니즘을 개선한 뒤 접근 범위를 점진적으로 확대할 계획이다.
도입 기간의 가격은 입력 토큰 100만 개당 2달러, 출력 토큰 100만 개당 10달러로 시작하며, 캐시된 입력 토큰에는 95% 할인이 적용된다. 도입 기간이 끝나면 가격은 토큰 100만 개당 입력 4달러, 출력 20달러로 인상된다. Google은 더 폭넓은 제공을 유료 API 고객과 Google AI Ultra 가입자부터 시작한 뒤 개발자, 기업, 소비자에게 확대할 것이라고 밝혔다.
프로그래밍 및 기업 업무 성능
Google에 따르면 Argon은 장기 소프트웨어 엔지니어링 업무를 위한 DeepSWE v1.1 벤치마크에서 77.9%를 기록했으며, 금융·프로그래밍·법률·세무 분야의 경제적 영향을 측정하는 Vals 지수에서 선두를 차지했다. 또한 Zapier의 AutomationBench에서 51.3%로 1위를 차지했고, 장시간 동영상 이해를 평가하는 LVBench에서 91.7%를 기록했다.
Google 내부에서는 이 모델이 양자 컴퓨팅 알고리즘 개선, 데이터센터의 메모리 사용량 데이터 분석, C 및 C++ 코드베이스의 Rust 마이그레이션에 사용됐다. 회사는 메모리 개선을 적용한 결과 300테라바이트 이상을 확보했으며, 전체 절감량은 500테라바이트에서 1페타바이트 사이로 추정된다고 밝혔다. libgav1 라이브러리에서는 Argon이 약 3만 2천 줄의 SIMD 코드를 대체했으며, 그 결과 기존 Rust 포트보다 2.7배 빠른 Rust 버전이 만들어졌고 동영상 출력은 동일하게 유지됐다. Google은 마이그레이션 작업이 프로덕션에 배포되기 전에 감사, 테스트, 검토를 거친다고 강조했다.
사이버 방어에 대한 특별한 초점
Google은 소프트웨어 취약점을 자율적으로 탐지하고 검증하며 수정하도록 Argon을 훈련했다. 회사에 따르면 Wiz는 공공 인프라 보호를 위한 Scan for Good 이니셔티브에서 이 모델을 사용하고 있으며, 초기 시험에서 전 세계 병원들이 사용하는 의료 소프트웨어에서 민감한 개인정보를 노출시키던 치명적 취약점을 발견했다. 취약점 수정에 관한 CWE-bench v1에서 Argon은 68%의 점수로 공동 1위를 차지했다.
실질적으로 무엇이 달라지는가?
Argon은 짧은 답변에 모델을 사용하는 방식에서 분석, 실행, 검토를 포함하는 장기 전문 작업 흐름을 실행하는 방식으로의 전환을 의미한다. 그러나 언급된 결과는 Google 또는 그 파트너와 특정 벤치마크에서 나온 것이며, 모든 프로덕션 환경에서 비슷한 성능을 보인다는 의미는 아니다. 또한 현재 제공 범위는 제한적이며, Google은 안전성 테스트, 오용 저항성 개선, 간접적인 지시 주입 및 비정렬 위험에 대한 개선을 조건으로 일반 접근을 허용하고 있다.
회사는 모델의 행동과 절차를 모니터링하고, 훈련 및 고위험 평가에 사용되는 환경의 격리를 강화하고 있다고 밝혔다. 또한 Argon은 신뢰할 수 있는 방어자와 내부 팀을 대상으로 일부 사이버 보안 보호 장치 없이 먼저 제공될 예정이며, 이는 잠재적인 방어 역량을 높이는 결정인 동시에 사용자 선정과 운영 감독을 출시 안전성의 핵심 요소로 만든다.