Google DeepMind, 코딩·에이전트용 고속 모델 Gemini 4 Hydrogen 발표
Introducing Gemini 4 Hydrogen
Google DeepMind가 Gemini 4 Hydrogen을 발표했다. 일상적인 코딩과 에이전트형 워크플로를 위한 고속·고효율 모델로, Artificial Analysis Intelligence Index에서 기본 high 설정 기준 51점을 기록해 Argon의 50점을 웃돌았다. 가격은 1M 토큰 컨텍스트 전체에 걸쳐 일률적으로 적용되며, 입력 100만 토큰당 $1.50, 출력 $7.50이다. Google AI Studio, Gemini API, Gemini 앱, Google 검색 등에서 오늘부터 이용할 수 있다.
Gemini 4 Hydrogen은 프런티어 모델인 Gemini 4 Carbon 및 Gemini 4 Argon이 깊고 장기적인 추론을 담당하는 것과 달리, 빠른 실행에 특화된 모델로 자리매김했다. 사고 수준은 low, medium, high(기본값), 새로 추가된 xhigh의 4단계이며, xhigh에서는 Artificial Analysis Intelligence Index 점수가 54에 이른다. Gemini 3.8 Flash에서 이전할 경우, high 기본 설정에서 작업 완료가 2.5배 빨라지고, Terminal-Bench 4.1 점수는 18.2%에서 57%로 오르며, 허위 주장은 5분의 1 이하로 줄었다고 밝혔다.
Google Antigravity에는 Carbon과 Hydrogen을 동일 세션 안에서 동적으로 전환하는 Orchestrator가 추가되었다. Terminal-Bench 4.0에서는 Carbon에 근접한 작업 성공률을 유지하면서 쿼터 소비는 평균 24% 줄었고, 완료는 19% 빨랐다. 병렬 에이전트 구성에서는 Carbon이 조율을 맡고 Hydrogen이 워커와 검증 역할을 맡아, 격리된 워크스페이스에서 변경 사항의 구축과 테스트를 동시에 진행할 수 있다.
벤치마크에서는 HLE-Diamond에서 동급 1위인 58.8%, Vals Tax Agent Bench에서 전체 1위인 52.3%, Vals Legal Research Bench에서 공동 1위인 55.8%를 기록했다. Agent Arena에서는 5위이다. 멀티모달에서는 MKA 벤치마크 53.4%, Agents' Last Exam v1.1 71.6%를 보였다. 입력 1M 토큰, 최대 출력 1M 토큰을 지원하며, PDF, 스프레드시트, 음성, 동영상에서 출처가 표기된 보고서를 작성할 수 있다.
Gemini 앱에서는 지시 준수와 도구 호출의 정확도가 향상되었고, Gmail, Google Drive, Airtable, Dropbox 등의 정보도 참조한다. Google Search에서는 여러 조건이나 오타가 포함된 질문의 의도 파악, 시각적 답변, 쿼리 팬아웃 강화를 통한 폭넓은 링크 제시가 개선점으로 꼽힌다.
안전 측면에서는 3.8 Flash 대비 에이전트 작업에서의 경계 침범을 최대 81%, 서비스 미달을 최대 79% 줄였으며, 도구 사용과 코딩 평가에서의 불일치한 행동과 작업 지름길 행위를 12분의 1로 줄였다고 한다. Gray Swan IPI 벤치마크에서는 간접 프롬프트 인젝션에 대한 내성이 2.3배 이상이며, HealthBench Pro에서의 오거부는 0.4% 미만이라고 한다. 제공은 개발자용으로 Google AI Studio와 Gemini API, 기업용으로 Gemini for business 등, 일반 사용자용으로 Gemini 앱과 Google Search를 통해 오늘부터 전 세계에 순차적으로 시작된다.
Carbon·Argon과의 용도 구분, Orchestrator에서의 병행 사용 방식, 가격과 벤치마크 수치가 구체적으로 제시되어 도입 시 모델 선정을 검토하는 데 참고가 된다.
출처: Google DeepMind Blog · deepmind.google