구글이 10월 AI 관련 발표를 정리한 기사를 공개했다. 중심은 Gemini 4 Argon과 Gemini 4 Carbon, 그리고 월드 모델 Genie 4다. Argon은 Google AI Studio, Gemini API, Gemini 앱 등을 통해 제공되며, Carbon은 미국 정부와 일부 사이버 방어 기관이 참여하는 사전 테스트 단계에 있다.
선정 이유: Gemini 4 Argon·Carbon과 Genie 4를 중심으로, 10월 Google의 AI 관련 발표를 분야별로 정리해 전체 흐름을 파악하기 좋다.
Google은 Gemini 4 Carbon을 우선 선정된 사이버보안 방어자들에게 먼저 제공한다고 밝혔다. 소프트웨어 취약점 발견, 악용 가능성 확인, 수정안 작성에 쓸 수 있는 최신 모델이다. Google DeepMind의 Fairwind Program을 통해 접근을 넓힌 뒤 개발자, 기업, 일반 사용자에게 확대할 계획이다. 입력은 100만 토큰당 $2, 출력은 $10이다.
Google DeepMind가 Gemini 4 Carbon을 발표했으나, 이용은 심사를 통과한 사이버 보안 방어 담당자에게만 한정된다. Artificial Analysis Intelligence Index 5.0에서 종합 1위인 59점을 기록했으며, 17개 벤치마크 중 15개에서 1위를 차지한 것으로 알려졌다. 일반 대상 API 제공은 "가능한 한 빨리"라고만 밝혀졌다.
구글은 10월 28일 블로그를 통해 새로운 프런티어 모델 Gemini 4 Carbon을 발표했다. Artificial Analysis Intelligence Index v5.0에서 59점을 기록해 Claude Opus 5.5를 1점 앞섰다. 당분간은 Fairwind Program의 승인을 받은 일부 사이버 방어 담당자만 이용할 수 있으며, 일반 제공 시기는 밝혀지지 않았다.
Google DeepMind는 Gemini 4 Carbon을 발표하고 Artificial Analysis의 Intelligence Index v5에서 59점으로 1위를 차지했다고 밝혔다. 우선 제공 대상은 Fairwind Program을 통해 신뢰받는 사이버 방어 담당자이며, 개발자 대상 일반 제공은 "가능한 한 빨리"로 예정돼 있다. 코딩에서는 Antigravity CLI로 측정한 결과가 Claude Code 상의 Opus 5.5에 못 미치는 등 분야별로 평가가 엇갈린다.
Google은 현실적인 인터랙티브 시뮬레이션을 생성하고 사용자의 지시에 즉각 반응하는 멀티모달 모델 "Genie 4"를 발표했다. 영상뿐 아니라 물체의 물리적 움직임과 공간 음향도 생성할 수 있다. 현재는 신뢰할 수 있는 파트너를 대상으로 한 비공개 리서치 프리뷰이며, 향후 Google AI Ultra 구독자, Gemini API, Google AI Studio에서도 제공될 예정이다.
Google가 최신 프런티어 모델 Gemini 4 Carbon을 발표했다. Artificial Analysis의 Intelligence Index v5.0에서 59점을 받아 Claude Opus 5.5(58점), GPT-6 Astra(57점), Argon(50점)을 앞질렀다. 다만 제공 대상은 Fairwind Program을 통한 일부 사이버보안 방어 담당자로 한정되며, 도입 기간 중 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 100만 토큰당 $10이다.
Google DeepMind는 2026년 10월 27일 Genie 4를 발표했으며, 현재는 신뢰할 수 있는 테스터를 대상으로 프리뷰를 제공하고 있다. Project Genie의 Google AI Ultra 가입자 대상 제공과 일부 API 및 Google AI Studio 파트너 대상 제공은 "곧 공개"로 되어 있으며, 일반 공개 일정은 발표되지 않았다. 해상도, 프레임레트, 매개변수 수, 수치 벤치마크 결과, API 가격은 확인한 자료에 공개되어 있지 않다.
Google DeepMind는 Genie 3의 후속인 월드 모델 Genie 4를 발표했다. 장면을 프레임 단위로 계산하며, 키보드 조작과 텍스트 프롬프트에 반응한다. 음성과 등장인물의 대화도 생성하며, 현재는 일부 테스터만 리서치 프리뷰로 이용할 수 있다.
Google DeepMind는 월드 모델 Genie 4를 리서치 프리뷰로 공개했다. 시뮬레이션 도중 프롬프트를 입력해 장면을 바꿀 수 있으며, 음악과 환경음, 대화 음성도 실시간으로 생성한다. 신뢰할 수 있는 테스터가 이용할 수 있으며, 몇 주 안에 Google AI Ultra의 Project Genie 등으로 확대될 예정이다.
Google DeepMind가 월드 모델 Genie 4를 발표했다. 실시간 대화형 시뮬레이션에서 사실감이 향상됐으며, 음악, 환경음, 대화 음성을 월드와 동시에 생성할 수 있는 네이티브 멀티모달 모델이다. 현재는 신뢰할 수 있는 테스터를 대상으로 한 리서치 프리뷰로 제공되며, Google AI Ultra의 Project Genie 등에 순차적으로 확대될 예정이다.
Google DeepMind가 월드 모델 Genie 4를 발표했다. Genie 3에서 여러 면으로 개선되었으며, 더 사실적인 물리 표현과 인물 묘사를 내세운다. 업데이트된 Gemini 모델의 활용이 개선의 한 요인으로 꼽히며, 이용에는 높은 요금이 필요할 수 있다.
Google이 인터랙티브 체험을 생성하는 월드 모델 Genie 4를 발표했다. 더 사실적인 세계 생성, 자연어 프롬프트를 통한 실시간 업데이트, 음성 생성을 지원하며 시뮬레이션에는 Gemini 3.8 Flash를 사용한다. 생성할 수 있는 체험은 약 2분으로, 이전 모델 Genie 3의 1분에서 늘어났다. 우선 'trusted testers'를 대상으로 한 research preview로 제공된다.
구글은 Gemini 4 세대의 첫 모델인 Gemini 4 Argon을 일반에 공개했으며, Google AI Pro 및 Ultra 구독자가 Gemini 앱에서 사용할 수 있게 됐다. Artificial Analysis Intelligence Index에서는 53점으로 GPT-6 Astra와 나란히 올랐고, API 도입 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10이다.
선정 이유: Google 자사 비교표와 제3자 Intelligence Index를 나란히 제시하고 가격도 경쟁사와 대비하고 있어, 성능과 비용상의 위치를 파악하기 쉽다.
Google DeepMind, 텍스트·이미지·동영상 프레임·오디오를 하나의 벡터 공간에 매핑하는 오픈 웨이트 임베딩 모델 EmbeddingGemma 2 공개
Latent Space의 AINews는 Gemini 4 Argon이 일반 제공(GA)으로 전환됐다고 전했다. 도입 가격은 입력·출력 100만 토큰당 $2/$10이며, 11월 30일 이후에는 $4/$20이 된다. 이와 함께 AIE NYC 기조연설, 독립 평가, Anthropic의 버전 관리 개편, OpenAI의 내부 조사 등도 정리했다.
Google DeepMind가 Gemini 4 Argon의 안전성과 보안 대응을 공개했다. 시뮬레이션 기반 사이버 공격 12개 시나리오를 모두 해결했으며, 코딩에서의 부정 지름길 비율은 2%까지 낮아졌다. Argon의 단계적 일반 제공과 Fairwind Program 대상 확대도 시작됐다.
선정 이유: 악용 방지, 미스얼라인먼트 모니터링, 프롬프트 인젝션 내성의 세 겹 구조로, 구체적인 수치를 들어 안전 대책을 설명하고 있다.
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Google이 Gemini 4 Argon의 안전성과 보안 대응을 공개했다. 사이버 공격 시나리오 12건을 모두 해결했으며, 실시간 방어와 감시도 겹겹이 적용했다. 프롬프트 인젝션 내성은 Gray Swan의 IPI 벤치마크에서 측정했고, 15회 적응형 공격에서의 성공률을 0.7%로 억제했다. Argon은 널리 제공이 시작됐으며 Fairwind Program도 확대된다.
선정 이유: 악용 방지, 미스얼라인먼트 감시, 프롬프트 인젝션 내성이라는 세 가지 방어를 평가 결과의 수치와 함께 정리하고 있어, 설계 사고방식을 비교하기 쉽다.
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Google DeepMind가 Gemini 4 Argon을 공개했다. 물리 이해, 코드 생성, 시각·의미 추론이 크게 발전했다고 밝혔으며, Embodied Reasoning(ERQA) 벤치마크에서 순수 추론만으로 87%를 기록해 다른 프런티어 모델을 앞선다고 설명했다. gemini-4-argon이라는 이름으로 Google AI Studio, Gemini API, Google Antigravity에서 사용할 수 있다.
선정 이유: 로봇 제어와 Real2Sim 등 네 개 영역의 구체적인 프롬프트 예시가 실려 있어, 물리 추론 모델의 활용법을 자신의 작업에 옮겨 검토하기 쉽다.
Google DeepMind는 최신 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 API, Google Antigravity, Gemini 앱, 검색의 AI 모드에서 제공하기 시작했다. 도입 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10이며, Vals Index에서 1위를 차지했다고 한다. 코딩, 금융, 법무, 사이버 보안, 과학 등 복잡한 업무를 상정하고 있다.
선정 이유: 코딩과 과학, 안전성 평가에 이르기까지 구체적인 적용 사례와 제공 조건이 정리되어 있어 실무에서의 활용처를 비교하기 쉽다.
Google DeepMind가 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드를 공통 임베딩 공간에 매핑하는 오픈 임베딩 모델 EmbeddingGemma 2를 공개했다. Gemma 4 아키텍처를 기반으로 한 740M 파라미터 모델이며 Apache 2.0 라이선스로 제공된다. MTEB Code 점수는 68.76에서 78.68로 올랐고, 컨텍스트 윈도우는 8K 토큰으로 확대됐다.
Google DeepMind는 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 발표하고, 신뢰받는 사이버 방어 담당자를 위한 Fairwind Program을 통해 제공을 시작했다. DeepSWE v1.1에서 77.9%를 기록했으며, 출력 토큰 상한은 기존 64K에서 1M으로 확대됐다. 개발자, 기업, 일반 사용자에게는 가드레일을 개선한 뒤 가능한 한 빨리 제공할 방침이며, 도입 가격은 입력 $2, 출력 $10이다(모두 100만 토큰당).
선정 이유: 사내 활용 사례, 벤치마크 결과, 단계적 제공 방침과 안전 대책이 하나의 발표에 담겨 있어 모델의 위치를 파악하기 쉽다.
Google DeepMind는 음성 생성 모델 Gemini 3.8 Flash TTS와 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS를 발표했다. Flash TTS는 자연어 프롬프트로 목소리를 새로 만들고 줄 단위 연기 지시를 지원하며, Flash-Lite TTS는 대량 처리와 비용 효율에 특화되어 있다. 두 모델은 오늘부터 Gemini API와 Google AI Studio에서 제공되고 있다.
Google DeepMind는 음성 대화 모델 Gemini 3.8 Live와 Gemini 3.8 Live Extended Thinking을 발표했다. 전자는 규모와 비용 효율, 후자는 복잡한 작업을 위해 설계되었다. Extended Thinking은 Artificial Analysis의 Speech to Speech Quality Index에서 종합 1위(82.6)를 차지했으며, 두 모델 모두 오늘부터 순차적으로 제공된다.
선정 이유: 비용을 중시하는 Live와 고난도 작업용 Extended Thinking, 두 모델의 포지셔닝과 벤치마크 결과, 제공 범위가 한눈에 정리되어 있다.
Google DeepMind와 Google Research는 글로벌 기상 AI 모델 WeatherNext 3를 발표했다. 실시간 위성 데이터를 학습에 활용하며, 최대 5km 해상도로 매시간 예보를 생성한다. Search, Gemini, Maps, Google Maps Platform, Cloud 등에 오늘부터 순차적으로 탑재되며, 강수 예보는 하루 이상 앞선 시점에서 최대 50% 정확도가 향상된다고 밝혔다.
선정 이유: 위성 데이터를 직접 학습하는 방식과 5km 해상도 등, 이전 세대인 WeatherNext 2와의 차이가 수치로 정리되어 있어 개선점을 파악하기 쉽다.
Google DeepMind가 음성 인식 모델 Gemini 3.5 Transcribe를 발표했다. 원본 음성에서 말 고치기와 군더더기 말(필러)을 다듬은 정리된 텍스트를 바로 출력하며, 85개 이상의 언어를 자동으로 감지해 받아쓴다. Gemini API와 Gemini Enterprise Agent Platform에서 퍼블릭 프리뷰로 제공된다.
Google DeepMind는 코딩과 에이전트용 최신 Flash 모델 Gemini 3.7 Flash를 발표했다. 3.6 Flash 공개 3주 만이며, FrontierCode 1.1 Main은 34.4%에서 43.6%로, DeepSWE v1.1은 49.0%에서 65.3%로 향상됐다. 도입 가격은 입력 100만 토큰당 $0.75, 출력 100만 토큰당 $3.75이며, 연말까지 적용된다.
Google Research는 Gemini와 Project Astra를 기반으로 실시간 영상 진찰을 수행하는 연구용 AI 시스템 AMIE (Video)를 공개했다. 100개 시나리오, 300건의 모의 진료를 대상으로 한 무작위 배정 연구에서 핵심 임상 역량이 일차 진료의(PCP)와 동등하다고 평가됐다. 다만 평가는 모의 환자를 활용한 환경으로 제한되어 있어, 실제 환자를 대상으로 한 검증이 다음 과제로 꼽힌다.
Google DeepMind는 사이클론의 진로, 강도, 바람 구조를 단일 모델로 예측하는 WeatherNext를 Nature 논문으로 발표하고, WeatherNext 2와 WeatherNext Cyclones의 코드 및 모델 가중치를 공개했다고 밝혔다. 3일 앞의 예측이 기존 모델의 2일 앞 예측 정확도에 해당하며, 평균적으로 하루치 예측 정확도가 더해진다고 한다. 소형 버전인 WeatherNext 2-mini도 함께 공개됐으며, 무료 Colab 노트북에서 단일 TPU로 실행된다.
선정 이유: 단일 모델로 진로, 강도, 바람 구조를 예측하는 방식과 가중치 및 코드의 공개 범위가 구체적으로 제시되어, 기상 분야에서의 재활용을 검토할 자료가 된다.
Google DeepMind가 로봇을 위한 '신체성 추론' 모델 Gemini Robotics ER 2를 공개했다. 영상 이해, 작업 오케스트레이션, 다중 로봇 협업을 지원하며 ER 1.6에서 성능이 강화됐다. Gemini API와 Google AI Studio를 통해 개발자에게 제공되며, Gemini Enterprise Agent Platform에서는 비공개 프리뷰로 제공된다.
Google DeepMind가 로봇용 Gemini Robotics 2를 발표했다. VLA인 Gemini Robotics 2, 추론 모델인 Gemini Robotics ER 2, 온디바이스용 Gemini Robotics On-Device 2 등 3개 모델로 구성되며, 휴머노이드의 전신 제어와 여러 로봇의 협업을 가능하게 한다. ER 2는 Google AI Studio에서 이용할 수 있고, VLA와 On-Device 모델은 조기 액세스 파트너를 대상으로 제공된다.
선정 이유: 전신 제어, 섬세한 손 조작, 여러 로봇의 협업을 3개 모델의 역할 분담으로 정리해 제공 범위와 적응에 필요한 데이터 양을 확인하기 쉽다.
Google는 에이전트 구축용으로 Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, 3.5 Flash Cyber를 발표했다. 3.6 Flash는 Artificial Analysis Index에서 3.5 Flash보다 출력 토큰이 17% 적으며, 가격은 입력 $1.50/1M, 출력 $7.50/1M이다. 3.6 Flash와 3.5 Flash-Lite는 같은 날부터 Gemini API 등에서 이용할 수 있다.
선정 이유: 3.6 Flash와 Flash-Lite의 가격, 속도, 벤치마크 수치가 나란히 제시되어 있어 에이전트 용도에서 모델 선택을 비교하기 쉽다.
Google DeepMind는 가장 빠르고 저렴한 이미지 모델 Nano Banana 2 Lite와 동영상 생성·대화형 편집 모델 Gemini Omni Flash를 개발자용으로 제공하기 시작했다. Nano Banana 2 Lite는 1K 이미지당 $0.034이며, text-to-image 출력은 4초가 걸린다. Omni Flash는 동영상 출력 1초당 $0.10이다. 두 모델 모두 Google AI Studio와 gemini API에서 이용할 수 있다.
선정 이유: 이미지 생성과 동영상 생성 두 모델을 연결해 쓰는 방식과 가격 및 제한 사항이 구체적으로 제시되어 있어, 개발 도입 여부를 판단하는 자료가 된다.
Google DeepMind가 텍스트 확산(diffusion) 방식을 채택한 26B MoE 오픈 모델 DiffusionGemma를 Apache 2.0 라이선스로 공개했다. 전용 GPU에서 최대 4배 빠른 추론을 구현하며, 단일 NVIDIA H100에서 초당 1000개 이상의 토큰, NVIDIA GeForce RTX 5090에서 초당 700개 이상의 토큰을 출력한다. 다만 출력 품질은 표준 Gemma 4보다 낮아, 높은 품질이 필요한 용도에는 Gemma 4를 권장하고 있다.
선정 이유: 자기회귀 모델과의 속도 차이가 발생하는 원리, 로컬 추론에 적합한 조건, 클라우드 배포에서는 장점이 줄어드는 지점이 정리되어 있어 용도를 가늠하기에 유용하다.
Google DeepMind가 노트북용 멀티모달 모델 Gemma 4 12B를 발표했다. 이미지와 음성 입력을 인코더 없이 LLM 본체에 직접 전달하는 구조이며, 16GB VRAM 또는 통합 메모리에서 동작한다. Apache 2.0 라이선스로 공개되었으며, Hugging Face와 Kaggle에서 가중치를 내려받을 수 있다.
선정 이유: 이미지와 음성을 인코더 없이 LLM 본체에 직접 입력하는 구조와 16GB에서 동작하는 메모리 요건이 제시되어 있어, 로컬 운용을 판단하는 데 참고가 된다.
Google DeepMind가 Gemini 3.5 패밀리의 첫 번째 모델인 Gemini 3.5 Flash를 공개했다. Terminal-Bench 2.1에서 76.2%, GDPval-AA에서 1656 Elo, MCP Atlas에서 83.6%를 기록했으며, Gemini 3.1 Pro를 웃돈다고 밝혔다. Gemini 앱과 AI Mode, Google AI Studio, Gemini Enterprise 등에서 오늘부터 이용할 수 있으며, 3.5 Pro는 다음 달 출시될 예정이다.
선정 이유: Terminal-Bench 2.1과 MCP Atlas의 수치, 그리고 제공처가 함께 제시되어 속도와 성능의 균형을 판단하는 자료가 된다.