Google DeepMind, Gemini 4 Carbon 제공 시작

Carbon은 복잡한 지식 업무, 소프트웨어 개발, 과학적 추론에서 장기적인 에이전트형 워크플로를 위한 모델이다. Argon은 대부분의 소프트웨어 개발과 지식 업무에 적합한 선택지로 소개되며, Carbon은 다단계 코딩과 디버깅, 자유도 높은 과학 연구처럼 모델 지능의 한계를 시험하는 작업을 겨냥한다. Argon보다 더 많은 토큰을 사용해 깊은 추론과 긴 검증 루프를 돌린다. 독립 벤치마크인 CursorBench 4.0, Perplexity의 WANDR, Zapier의 AutomationBench에서 1위를 차지했으며, 차점 외부 모델보다 작업당 비용이 2배 이상 낮다고 설명했다.

제공 범위는 유료 플랜의 개발자와 기업을 위한 Google AI Studio와 Gemini for Business API, Google AI Ultra 가입자를 위한 Google Antigravity, Gemini 앱, 검색의 AI 모드다. Google Antigravity에서는 /swarm이 프리뷰 중이며, 하나의 프롬프트로 여러 에이전트 팀을 만들고 진행 상황을 실시간으로 추적할 수 있다. Carbon을 설계, 조정, 감사 역할에 배정하고 경량 모델, 병렬 격리 작업공간, 적대적 검증 역할을 결합하는 사용법도 제시됐다.

사이버 보안에서는 Fairwind Program을 통해 제공되는 Carbon for cyber가 취약점 발견(SEC-bench Pro), 악용(ExploitGym), 수정(CWE-bench v1) 주요 벤치마크에서 1위를 차지했다고 한다. Project Fortify 내부 벤치마크에서는 스캔 재현율 100%, 트리아지 정밀도 95%를 기록했다. Wiz 팀은 두 대형 SaaS 제공업체의 스캔에서 2시간 미만에 제로데이 취약점을 찾아냈다고 밝혔다.

과학 분야에서는 AlphaProof Code를 활용해 Signal 암호 프로토콜 기반 코드의 주요 보안 속성을 몇 주 만에 증명한 사례가 있다. 보통 전문가 팀이 수년이 걸리는 작업으로 알려져 있다. 단백질 구조 예측에서는 CASP17 블라인드 테스트 세트의 저상동성 단백질 패밀리 7개에서 확보한 상동체 수가 평균 40배 늘었다. 광범위한 벤치마크는 진행 중이다. 또한 과학자 1만 명을 위한 무료 접근 프로그램이 Carbon까지 확대됐으며, 신청은 계속 받고 있다.

안전성 측면에서는 모의 사이버 공격 환경에서 Carbon이 적응형 레드팀 에이전트의 공격 경로 99%를 차단했고, 시도당 돌파율은 Argon의 3.1%에서 0.8%로 낮아졌다. 375개 과제의 에이전트형 정직성 벤치마크에서는 92%가 합격했으며, Argon은 70%였다. 간접 프롬프트 인젝션에서는 Gray Swan IPI 벤치마크에서 공격 성공률 0%를 달성했지만, 고도화된 공격에 대해서는 개선의 여지가 남아 있다고 밝혔다.