Gemini 4 Argon 이 오늘부터 전 세계 개발자와 기업을 위해 API를 통해 AI Studio 및 Gemini 플랫폼에서 제공되며, Google AI Ultra 구독자 에게는 Google Antigravity에서, Google AI Ultra 및 Pro 구독자에게는 Gemini 앱 및 Search의 AI Mode.
에서 제공됩니다. Argon은 코딩, 금융, 법률, 사이버보안, 과학 등 여러 분야의 복잡한 실제 과제에서 심층 작업에 탁월한 성능을 발휘합니다. 다단계 작업에서의 깊이와 정밀함 덕분에 Argon은 여러 분야의 벤치마크, 1위를 차지하며, Vals Index, 금융, 코딩, 법률, 세무 업무 등 중요한 경제 부문에서 모델 성능을 측정하는
이 모델은 오늘부터 백만 입력 토큰당 $2, 백만 출력 토큰당 $10의 도입 가격 1 – 백만 입력 토큰당 $2, 백만 출력 토큰당 $10(캐시된 입력 토큰은 95% 할인)의 가격으로 출시됩니다.
Google 내부 팀, 기업, 연구 커뮤니티는 이미 Argon을 활용해 여러 분야에서 상당한 성과를 거두고 있습니다:
- 대규모 코드베이스 리팩토링 및 최적화와 같은 주요 엔지니어링 문제 해결
- 법률, 금융, 과학 등 여러 분야의 비즈니스 워크플로우 최적화
- 중요한 사이버보안 취약점 발견 및 패치
- 양자 컴퓨팅, 핵융합, 생명과학 분야의 새로운 돌파구 마련
복잡한 엔지니어링 과제 해결
Google에서는 가장 어려운 엔지니어링 문제에 Argon을 활용해 왔습니다. 지난 몇 주 동안 소프트웨어 엔지니어들은 그 어느 때보다 빠르게 고품질 코드를 출시했습니다. Antigravity의 Argon은 팀의 에이전틱 코드 제출을 35% 이상 늘리는 동시에 코드 롤백을 거의 1/3 수준으로 줄이는 데 기여했습니다.
- Chrome의 브라우저 기능 코드 정리: Argon은 Chrome 팀이 Chromium의 4,000만 줄 코드베이스 안에 있는 약 600만 줄 규모의 레거시 브라우저 기능 폴더로부터 핵심 웹페이지 처리를 분리하는 작업을 도왔습니다. 한 번에 여러 개의 깔끔한 코드 변경을 처리하며, Argon은 수백 개의 파일에 걸친 아키텍처 리팩터링을 팀이 완료하도록 도와 몇 달 걸릴 작업을 몇 주 만에 끝냈습니다. 전 세계 수십억 명의 Chrome 사용자에게 이는 웹페이지를 탭, 사이드 패널, 플로팅 창 사이에서 새로고침 없이 부드럽게 이동할 수 있게 하여 브라우저 크래시 유형 전체를 없애는 결과를 가져올 것입니다.
- 프로덕션 Python 코드베이스를 몇 시간 만에 최적화: Antigravity의 Argon은 Google의 오픈소스 Agent Development Kit (ADK)인, 엔터프라이즈 에이전트를 구동하는 프레임워크를 만드는 팀이 성능 엔지니어링을 더욱 발전시키도록 돕고 있습니다. 팀은 Argon에게 .agents/skills 규칙집과 기존 앱을 깨뜨리지 않고 프레임워크 오버헤드를 제거하겠다는 한 단락 분량의 목표를 주었습니다. 밤새 자율적으로 작동한 Argon은 현재 google/adk-python에 반영된최적화들을 도출해냈으며, 이를 통해 긴 세션에서 메모리 내 세션 준비 시간이 40% 단축되고 콜드 임포트가 21% 빨라졌습니다. 자세한 내용은 엔지니어링 심층 분석 을 참고하세요.
- 양자화학 오픈소스 패키지 최적화: xTB(Semiempirical Extended Tight-Binding)는 분자 대상으로 가장 많이 인용되는 오픈소스 양자화학 패키지 중 하나입니다. 과학자들은 이를 사용해 분자의 3D 구조를 예측하고 대량의 약품 및 소재 후보를 스크리닝합니다. Antigravity의 Argon을 사용해 당사 연구진은 xTB가 분자 구조 예측 시 최대 2.3배, 컨포머 탐색 시 1.8배 더 빨라지도록 만들었습니다. 해당 변경 사항은 GitHub의 공식 xTB 저장소에 기여되었습니다.
- 우리의 오픈 Gemma 모델을 거의 3배 빠르게 만들기: Argon을 사용하여 vLLM을 통해 A100에서 2.85x의 엔드투엔드 추론 속도 향상을 달성했습니다(Gemma 4 E2B에서 초당 약 37,900개에서 108,000개 이상의 토큰으로 처리량 가속). 단 며칠 만에 100% 토큰 일치율과 품질 저하 없이 이뤄낸 결과로, 보통이라면 수개월이 걸리는 과정입니다. 어텐션 튜닝부터 speculative decoding까지 모든 것을 최적화한 업스트림 풀 리퀘스트 를 확인하여 정확한 변경 사항을 살펴보세요.
- 복잡한 3D 시각화 구현: Argon은 이전 Gemini 모델에 비해 공간 추론, 수학적 정밀도, 시각 코딩에서 큰 발전을 이루었습니다. Antigravity에서 /goal 같은 슬래시 명령어와 커스텀 스킬을 활용한 멀티 에이전트 루프를 요청하여, Googlers는 Argon으로 브라우저에서 직접 렌더링할 수 있는 순수 코드로 복잡한 3D 시각화, 고피델리티 게임, 인터랙티브 애니메이션을 프로토타이핑하고 있습니다.
Argon은 Antigravity의 멀티 에이전트 시각 비평 루프를 사용하여 매우 상세한 파고다 모델을 제작했습니다. 이 모델은 Blender에서 사실적인 건축, 식물 및 조명을 갖춘 다중 건물 사원 단지를 자율적으로 조형했습니다.
Argon은 Antigravity의 멀티 에이전트 루프를 사용하여 실제 책상 사진을 플레이 가능한 미니어처 레이싱 게임으로 만들었습니다. 책상 물체, 방, 레이스트랙은 Blender MCP로 모델링 및 충돌 검사를 했고, Nano Banana로 텍스처링했으며, Three.js에서 Gemini Omni Flash의 물리, 커스텀 셰이더, 자동차 엔진 사운드로 연결되었습니다. 지금 사용해 보기 Google AI Studio에서.
Antigravity의 Argon은 Python 스크립트를 작성하여 멀티 에이전트 시각 비평 루프를 통해 절차적으로 복잡한 3D 게임을 조형, 리깅, 애니메이션 및 PBR 베이킹한 후, GLSL 셰이더, 파괴 물리, 싱글 플레이어 AI와 함께 Three.js로 웹에 연결했습니다. 지금 사용해 보기 Google AI Studio에서.
외부 라이브러리 없이 100% 순수 Python으로, Argon은 커스텀 비디오 도구와 오디오 믹서를 갖춘 자체 3D 레이 트레이싱 엔진을 작성하여 햇빛이 비치는 도서관을 처음부터 구축하고 문서화했으며, Gemini 3.8 TTS 내레이션과 Lyria 3.5의 음악으로 이 비디오를 제작, 해설, 편집했습니다. 소스 코드.
보기 Antigravity에서 단일 Nano Banana 이미지에서 시작하여, Argon은 자율 루프에서 Blender MCP를 구동하며 카메라 그리드를 정렬하고, 고딕 건축물을 조형하고, 오디오 반응형 조명을 연출하여 완성된 3D 장면을 만듭니다.
핵심 비즈니스 및 전문 워크플로우의 변화
Argon은 법률, 금융, 과학, 코딩 분야에서 프론티어 추론, 심층 시각 인지, 확장된 도메인 지식, 더 강력한 작성 능력을 결합하여 고위험 전문 워크플로우를 지원합니다. 명확하게 소통하며 사용자를 항상 상황에 포함시키고, 이전의 어떤 Gemini 모델보다도 스타일 지시를 잘 따릅니다. Argon은 불확실한 표현을 줄여 더 직접적으로 질문에 답하고, 불필요하게 반복하지 않으며, 응답 전체에서 상투적인 표현을 피합니다.
얼리 액세스 프로그램에 참여한 엔터프라이즈 고객과 스타트업은 이미 Argon으로 큰 성과를 거두고 있습니다.
엄격한 그라운딩을 유지하면서 고급 추론 및 멀티모달 기능을 활용하여, Argon은 심층 멀티모달 문서 이해, 종단적 데이터 분석, 인터랙티브 분석 샌드박스에서 탁월한 성능을 보입니다.
Argon이 약 50 GB의 항공 LiDAR 스캔, GIS 방 벡터, 미국 의회도서관 CAD 도면, NPS 아카이브를 종합하여 Chaco Canyon의 3D 모델을 재구성하고, 파편화된 고고학 기록을 탐험 가능한 디지털 유산 사이트로 바꾸는 과정을 확인해 보세요. 지금 사용해 보기 Google AI Studio에서.
Gemini 앱에서 Argon은 프로젝트 컨텍스트가 가득한 비정형 폴더를 가져와 커스텀 스킬을 사용해 고객을 위한 깔끔한 제안서 덱으로 포맷합니다. 그런 다음 Gemini가 덱을 작성하여 고객에게 이메일로 보내는 동시에, 예약된 작업으로 향후 들어오는 모든 고객 요청에 대한 자동화된 워크플로우를 만듭니다.
Argon이 3개의 오픈소스 저장소의 데이터를 종합하여 인체의 3D 탐험에서 해부학적 층을 벗겨 보고, 임상 메타데이터를 검사하고, 생체역학을 트리거할 수 있는 의료 학습 도구를 만드는 과정을 시청해 보세요.
Gemini macOS 앱에서 Antigravity를 사용하는 Argon은 Nano Banana로 소파의 새 다리에 대한 디자인 반복안을 생성한 후, 그중 하나에 대해 3D 프린팅 가능한 파일을 생성합니다. 치수 스케치와 소파 사진에서 시작하여 Argon은 소파에 맞는 올바른 크기의 모델을 제작합니다.
Isomorphic Labs에서 팀은 Argon을 파트너로 사용하여 신약 발견 및 설계 연구 워크플로우를 가속화하고 있습니다. Argon은 복잡한 PDF와 특허를 신속하게 종합하여 관련 정보를 추출함으로써, 일반적으로 수주가 걸리는 과정을 몇 시간으로 단축합니다.
연구자 및 도메인 전문가와 함께 현실 세계의 영향 가속화
연구자, 엔지니어, 보안 전문가는 이미 Argon을 사용하여 사이버 방어, 과학, 수학, 로봇공학의 한계를 넓히고 있습니다. Argon은 사이버 방어자와 연구자가 가설을 검증하고, 중요한 코드베이스와 형식 증명을 자율적으로 감사하며, 미묘한 제로데이 취약점과 논리 결함을 포착하도록 돕고 있습니다.
최첨단 사이버 기능을 더 많은 신뢰할 수 있는 방어자에게 제공
오늘부터 수백 곳의 추가 Fairwind Program 파트너사로 확대를 시작합니다.
Wiz 는 이미 공공의 이익을 위해 무료로 중요 인프라를 보호하는 "Scan for Good" 이니셔티브에 Argon을 사용하고 있습니다. 얼리 액세스를 통해 Wiz는 여러 고위험 분야에서 Argon의 실제 영향력을 입증했습니다:
- 민감한 정부 데이터 보호: 오랜 사이버 회복력 프로그램의 일환으로 연방 기관과 협력하여, Argon은 민감한 데이터와 정부 인프라 노출 위험이 있는 취약점을 사전에 식별하고 해소하는 데 기여했습니다. 이러한 노력은 중요한 보안 부문 개발 세부 정보의 노출과 특화 모델에 대한 무단 접근을 방지하는 데 도움이 되었습니다.
- 핵심 의료 인프라 보호: Wiz는 또한 Argon을 활용해 중요한 의료 인프라를 보호했습니다. 복잡한 취약점을 연계(chaining)하여, 이 모델은 팀이 마스터 키를 노출하고 관리자 권한을 부여했던 공개 파일 다운로드 우회 취약점을 발견하고 신속히 수정하도록 도왔습니다. Argon은 단순히 취약점을 발견하는 데 그치지 않고 수십만 건의 개인 환자 기록을 사전에 보호했습니다.
새로운 과학적 돌파구 열기
Argon은 이미 과학계 전반에서 실제 영향을 미치고 있습니다. 여러 분야의 과학자와 전문가들의 새로운 발견을 가능하게 합니다.
- 양자 컴퓨팅: Argon은 양자 오류 정정과 알고리즘 설계 양쪽에서 연구자들의 진전을 가속화하는 데 도움을 주고 있습니다. 오류 디코더가 양자 하드웨어의 속도를 실시간으로 따라갈 수 있도록, Argon은 ML 양자 오류 정정 디코더인 AlphaQubit의 내부 버전을 단일하고 고도로 최적화된 하드웨어 커널로 변환하여 추론 처리량을 거의 두 배로 높였습니다. 이를 통해 더 크고 강력한 모델을 배포하고 더 큰 양자 장치로 확장하면서도 엄격한 실시간 기준을 계속 충족할 수 있습니다. Argon은 또한 양자 서브루틴의 시공간 비용을 줄이고 있습니다. 최근 양자 시뮬레이션 알고리즘의 구성 요소인 arcsin의 경우, Argon이 작성하고 Lean에서 형식적으로 검증한 구현은 공개된 양자 CORDIC 베이스라인 대비 시공간 비용을 100배 이상 절감하여, 최적화된 양자 회로 표준 라이브러리를 향한 한 걸음이 되었습니다.
- 핵융합: 스텔라레이터는 무한한 청정 융합 에너지의 유력 후보로 꼽히는 놀랍도록 복잡한 기계이지만, 그 3D 자기장을 최적화하는 것은 악명 높게 어렵습니다. 1967년以来 “Grad의 추측”이라 불린 오랜 가설은 이러한 자기장에 대한 정확한 수학적 해를 찾는 것이 불가능하다고 여겨졌으나, 최근 메릴랜드 대학의 Matt Landreman 교수를 포함한 연구자들이 반례를 발견했습니다. 이제 Google의 팀이 Landreman 교수와 함께 Grad의 추측에 대한 더 광범위한 반례 부류를 발견했습니다. 이러한 새로운 해들은 융합 연구 커뮤니티에 스텔라레이터 시뮬레이션 코드를 검증할 수 있는 신뢰할 수 있는 벤치마크를 제공하며, 이 코드들은 미래 설계에 유용한 도구입니다.
- 희귀질환 연구: Gamow Labs의 연구진은 Argon을 사용해 희귀 발달성 폐 질환을 앓는 신생아의 비식별화 게놈을 분석했습니다. 한 사례에서 Argon은 일반 소프트웨어가 수년간 놓쳤던 염색체 재배열을 정확히 찾아내고, 왜 탐지되지 않았는지 설명했습니다. 실제 임상 및 실험실 데이터에서 파생된 Gamow Labs의 비공개 평가에서 Argon은 RareBench (희귀질환 진단 지원에서 57%)와 LabBench (실험실 추론에서 52.2%)에서 최고 성적을 기록했습니다. 이러한 발전은 희귀 질환에 직면한 가족들에게 더 빠른 진단으로 이어질 수 있습니다. 자세한 내용은 블로그 2 를 참조하세요.
- 효소 설계: 정밀한 반응성을 지닌 효소를 설계하는 것은 매우 느린 작업으로, 종종 수개월에 걸친 맞춤형 모델 튜닝과 후보 스크리닝이 필요합니다. 세린 에스터레이즈는 표적 분자의 에스터 결합을 절단하는 효소 부류로, 재활용과 의약품, 바이오연료, 세제 제조에 널리 사용됩니다. 우리 과학자들은 Argon과 함께 세린 에스터레이즈를 설계했으며, 에스터 결합이 절단되면 자외선 아래에서 발광하는 벤치마크 분자 4MU-acetate를 표적으로 삼았습니다. 몇 시간 만에 Argon은 관련 데이터를 수집하고, 모델 튜닝을 수행하고, 여러 생화학 기반 필터를 적용하여 최종 5가지 신규 설계를 도출했습니다. 이후 실험실 테스트에서 이 설계들 전반에 걸쳐 견고한 촉매 활성이 확인되었습니다. 성공적인 효소 생성의 속도와 용이성은 바이오매뉴팩처링, 그린 케미스트리, 신약 개발과 같은 분야에서 효소 공학의 급속한 가속화 가능성을 보여줍니다.
연구 속도를 더욱 높이기 위해, 저희는 10,000명의 과학자에게 자격, 용량 및 선정 조건에 따라 6개월 동안 Google Antigravity의 최고 사용 등급을 무료로 제공합니다(순차적으로 온보딩 진행). 지원은 지금 오픈.
로보틱스 개발 가속화
고급 시각-의미 추론, 깊은 물리적 이해, 자율적인 코드 생성을 결합함으로써 Argon은 로보틱스 스택 전반에서 새로운 워크플로우를 열어주고 물리적 AGI를 향한 진전을 가속화합니다. 이러한 능력의 도약은 Argon의 다음 벤치마크 성과에 잘 드러납니다. 신체화 추론(Embodied Reasoning, ERQA) 벤치마크, 이는 모델이 3D 환경에서 물리적·공간적 문제를 이해하고 해결하는 능력을 시험하는 벤치마크입니다. 순수 추론에만 의존하여 Argon은 다른 모든 프론티어 모델을 능가하며 87%의 점수를 기록했습니다.
이러한 기능이 실제로 작동하는 모습을 보여주기 위해, 우리는 Argon이 단순히 시청하는 것만으로 분포 외(out-of-distribution) 신체 기술을 학습하는 능력을 테스트했습니다. 내부 테스트에서 Argon은 인간이 콘홀(cornhole)을 하는 원시 영상을 시청하고, 환경의 공간 좌표를 매핑하고, 필요한 전신 관절 움직임을 계산했습니다. 이어서 자율적으로 시뮬레이션 코드를 작성했습니다. 그런 다음 이를 전송했을 때 Apptronik의 아폴로 휴머노이드(Apollo humanoid)는 실제 환경 시험에서 로봇이 연속 7골을 빠르게 성공시켰습니다.
이 "Video-to-Sim-to-Real" 파이프라인은 수 주가 걸리는 수작업 시뮬레이션 모델링을 단 몇 시간으로 압축하여, 일반적인 비디오를 로봇공학을 위한 확장 가능한 무한 훈련 공간으로 바꿔줍니다. 이것이 로봇공학의 개발 속도를 어떻게 가속화하는지에 대해 자세히 알아보려면 저희 개발자 블로그.
Argon을 책임 있고 안전하게 개발하기
안전과 보안은 Google의 모델 개발에 있어 기본이 되는 요소입니다. Argon은 매우 뛰어난 성능을 갖춘 모델이기 때문에, 다양한 제3자 파트너들과 협력하여 특정 모델 역량과 안전장치에 대한 측정을 진행했습니다. Gemini 4 Argon은 지금까지 가장 포괄적인 안전 및 보안 스택을 대표합니다:
- 오용 및 탈옥(jailbreak) 방어: 병원 소프트웨어 패치나 바이오엔지니어링 가속화에 도움이 되는 동일한 코딩 및 과학 역량은 악의적인 행위자에 대한 강력한 보호 장치도 필요로 합니다. 당사는 Frontier Safety Framework에 따라 여러 도메인에 걸쳐 Argon의 강화된 역량을 평가했으며, 탈옥 저항성, 모니터링, 시행을 결합한 다층 방어 스택을 배치했습니다. 이를 통해 견고성이 크게 향상되었습니다. 예를 들어, 외부 바이오 레드팀 테스트에서는 당사가 테스트하는 바이오 하위 작업 중 1% 미만만 해제할 수 있었습니다. 또한 익스플로잇 코드 작성부터 위험한 생물학 물질 지원에 이르는 위험한 요청과 관련하여, Argon은 이전 모델들보다 유해한 요청을 이행하지 않는 데 훨씬 뛰어납니다. 모델을 스트레스 테스트하기 위해 고안된 적대적 집합에서 위반은 거의 2배 감소했으며, 이 또한 이전 Gemini 모델들보다 훨씬 우수한 결과입니다.
- 에이전트 정렬 및 실시간 모니터링: 에이전트가 점점 더 뛰어난 문제 해결사가 됨에 따라, 권한 오류나 실패하는 테스트 같은 장애물에 부딪혔을 때 승인되지 않은 지름길을 택하며 과도하게 작업을 서둘러 끝내려 하지 않도록 보장해야 합니다.
- 먼저, 우리는 Argon이 시스템 경계를 존중하고, 부정적인 결과를 정직하게 보고하며, 되돌릴 수 없는 조치를 취하기 전에 인간의 확인을 기다리도록 훈련했습니다. 모델이 성과를 숨길 유인이 없는 코딩 벤치마크에서, 지름길 시도는 Gemini 4 Argon에서 단 2%로 감소했으며, 이는 이전 Gemini 모델들에 비해 우리의 최고 성과입니다.
- 둘째, 심층 방어(defense-in-depth) 계층으로서, 에이전트의 단계별 추론과 행동을 읽어 의도하지 않은 우회 작업을 실시간으로 탐지하고 차단하는 자동화된 정렬 이탈 모니터를 구축했습니다. 우리는 내부 배포, 능력 평가, 강화 학습 훈련 실행 전반에서 이 모니터를 사용했으며, 훈련 중 모델의 생각에 대해 엄격하게 페널티를 부여하지 않음으로써 그 추론이 투명하고 감시 가능한 상태로 유지되도록 했습니다.
- 프롬프트 인젝션 저항성: 에이전트가 웹페이지를 탐색하거나, 이메일을 읽거나, 코드를 검토할 때, 작업을 탈취하도록 설계된 숨겨진 악성 지시문을 만날 수 있습니다. 적대적 훈련과 자동화된 레드팀링을 통해 Argon은 Gray Swan Indirect Prompt Injection(IPI) 벤치마크에서 선두를 차지했으며, 15회의 적응형 공격 시도에 대한 공격 성공률을 0.7%까지 낮췄습니다.
자세한 내용은 다음을 참조하십시오: Gemini 4 Argon 모델 카드.
오늘 바로 시작하세요
Argon은 매우 복잡한 과학, 코딩 및 에이전틱 문제를 더 오래, 더 열심히 해결합니다. 이는 Gemini API를 통해 업계 최고 수준인 통합 입출력 1M 토큰 한도로 가능해졌습니다. 자세한 내용은 문서를 참조하세요. 개발자 그리고 기업 새로운 continuation 프로토콜에 대해 알아보고 필요에 맞는 적절한 설정을 확인하세요. Argon은 오늘 전 세계적으로 출시됩니다:
- 개발자를 위한 안내: Gemini API 유료 등급으로 빌드하고, Google AI Ultra 구독자라면 Google Antigravity, AI Studio, Android Studio에서 사용해 볼 수 있습니다.
- 기업용: Gemini for business, API, 그리고 Google Antigravity에서 사용해 보세요.
- 일반 사용자를 위해: Google AI Ultra 또는 Pro 구독자라면 오늘부터 Gemini 앱과 검색의 AI Mode에서 사용해 보세요.
- 과학자 및 연구자를 위해: 자격 요건, 수용 능력 및 선정 기준에 따라 Google Antigravity의 최고 사용 등급을 6개월 동안 무료로 이용할 수 있는 기회에 지원하세요(순차적으로 온보딩 진행). 지원이 지금 열렸습니다.
- 사이버 보안 방어자를 위해: 에 지원하여 Fairwind Program 사이버 가드레일이 적용되지 않은 Argon에 상시(rolling basis) 접근 권한을 받으세요.
Gemini 4 Argon은 시작에 불과합니다. Gemini 4 제품군의 나머지 모델도 여러분께 선보일 수 있기를 기대합니다.