Google DeepMind, Gemini 4 Argon 제공 시작
Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems
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.
제공 범위는 개발자와 기업을 위한 AI Studio와 Gemini platform의 API, Google AI Ultra 사용자를 위한 Google Antigravity, Google AI Ultra와 Pro 사용자를 위한 Gemini 앱과 검색의 AI 모드다. 캐시된 입력 토큰은 95% 할인된다고 한다. Gemini API는 입출력을 합한 100만 토큰의 상한을 갖추고 있으며, 새로운 연속 프로토콜에 대해서는 문서에서 안내하고 있다.
사내 활용 사례로는 Antigravity에서 에이전트형 코드 제출이 35% 이상 늘고 코드 롤백이 약 3분의 1 줄었다고 설명했다. Chrome에서는 약 600만 행 규모의 레거시 폴더를 분리하는 리팩터링을 수개월 분량의 작업에서 수 주로 단축했다. ADK에서는 하룻밤 자율 작업으로 인메모리 세션 준비 시간을 40%, 콜드 임포트를 21% 줄였다. xTB는 구조 예측이 최대 2.3배, 컨포머 탐색이 1.8배 빨라졌고, Gemma 4 E2B는 A100의 vLLM에서 추론이 2.85배 빨라졌다.
과학 분야에서는 AlphaQubit의 내부 버전을 단일 하드웨어 커널로 변환해 추론 처리량을 거의 두 배로 높였다. arcsin의 양자 회로 구현은 Lean으로 형식 검증되었으며, 기존 CORDIC 기준보다 시공간 비용이 100배 이상 작다. 스텔러레이터에서는 Grad의 추측에 대해 더 넓은 범주의 반례를 발견했다. Gamow Labs에서는 RareBench에서 57%, LabBench에서 52.2%를 기록했고, 세린 에스테라아제 설계에서는 5개의 새로운 설계에서 촉매 활성을 확인했다. 로보틱스에서는 ERQA에서 87%를 기록했으며, Apptronik의 Apollo가 콘홀에서 7회 연속 성공했다고 밝혔다.
안전 측면에서는 Frontier Safety Framework에 따라 평가를 실시했으며, 외부 바이오 레드팀이 우회할 수 있었던 것은 테스트 대상 하위 과제의 1% 미만이었다고 한다. 코딩 벤치마크에서 지름길 행동을 시도한 비율은 2%로 낮아졌다. 실시간 오정렬 모니터링도 도입했다. Gray Swan IPI에서는 15회의 적응형 공격에 대한 공격 성공률을 0.7%로 억제했다. 연구자 1만 명에게는 Antigravity 최상위 이용권을 6개월간 무료로 제공하는 신청을 받고 있으며, 사이버 방어자를 위한 Fairwind Program도 함께 확대한다.
코딩과 과학, 안전성 평가에 이르기까지 구체적인 적용 사례와 제공 조건이 정리되어 있어 실무에서의 활용처를 비교하기 쉽다.
출처: Google DeepMind Blog · deepmind.google