Gemini 4 Argon, 100만 토큰과 장기 추론으로 복잡한 업무를 수행하는 AI 모델

복잡한 소프트웨어 개발부터 법률·금융 조사, 사이버 방어까지 AI가 한 번의 짧은 응답을 넘어 장시간 이어지는 작업을 수행해야 하는 업무가 늘고 있습니다. Google은 이러한 장기·다단계 작업을 목표로 Gemini 4 Argon을 발표했습니다.
Gemini 4 Argon은 출력 토큰 한도를 기존 64K에서 100만 토큰으로 확대하고, 장시간 추론과 자율적인 작업 수행에 초점을 맞춘 것이 특징입니다. Google 내부에서는 실제 코드 변환과 메모리 최적화 등에 활용되고 있으며, 소프트웨어 개발과 업무 자동화, 사이버 방어 관련 평가에서도 높은 성능을 기록했다고 밝혔습니다.
이번 글에서는 Gemini 4 Argon의 핵심 특징부터 실제 활용 사례, 성능 평가, 자율적인 사이버 방어 기능, 안전장치와 향후 제공 계획까지 살펴보겠습니다.

반응형

Gemini 4 Argon의 핵심 특징

Gemini 4 Argon은 단순한 질의응답보다 복잡한 문제를 여러 단계에 걸쳐 처리하는 작업에 초점을 맞춘 모델입니다.
특히 소프트웨어 엔지니어링, 법률·금융과 같은 기업 지식 업무, 사이버 방어 등을 주요 활용 영역으로 제시하고 있습니다.
가장 눈에 띄는 변화 중 하나는 출력 토큰 한도입니다.
기존 64K였던 출력 토큰 한도를 100만 토큰까지 확대해 한 번의 실행 과정에서 수십만 토큰을 생성하고 복잡한 문제를 장시간 추론할 수 있도록 했습니다.
이를 통해 일상적인 디버깅뿐만 아니라 대규모 코드베이스 전환, 알고리듬 설계와 같은 장기 작업에도 활용할 수 있다는 설명입니다.

Google 내부에서 실제 업무에 활용

Gemini 4 Argon은 발표와 동시에 단순한 연구용 모델에 머무르지 않고 Google 내부 업무에도 활용되고 있습니다.
Google에 따르면 수천 명의 직원이 Argon을 내부 업무에 사용하고 있으며, 전문 코딩 작업과 심층 조사, 글쓰기 품질 등에서 강점을 확인했습니다.
대표적인 사례가 메모리 최적화입니다.
Argon 에이전트 팀은 전체 서버군에서 수집한 프로파일링 원격 측정 데이터를 분석하고, 개선할 수 있는 부분을 자율적으로 찾아 적용했습니다. 그 결과 배포 이후 300TiB 이상의 메모리를 확보했으며, 총 절감량은 500TiB에서 1PiB 규모로 추정했습니다.
AI가 단순히 분석 결과를 알려주는 것을 넘어 대규모 시스템에서 개선 지점을 찾아내고 실제 최적화 작업에 활용된 사례라는 점에서 주목할 만합니다.

C/C++에서 Rust로 전환하는 대규모 코드 작업

Google은 Gemini 4 Argon을 기존 C/C++ 코드를 Rust로 전환하는 작업에도 활용하고 있습니다.
대상에는 re2, libgav1과 같은 핵심 라이브러리부터 Fuchsia OS의 Zircon 커널 80만 줄 이상에 이르는 대규모 코드가 포함됩니다.
특히 오픈소스 비디오 디코더인 libgav1에서는 기존 Rust 포트의 SIMD 코드 약 3만 2,000줄을 교체했습니다.
Argon은 반복적인 프로파일 기반 실험과 컴파일러 출력 분석을 통해 컴파일러가 자동 벡터화를 수행할 수 있는 안전한 Rust 코드를 생성하는 데 활용됐습니다.
Google의 설명에 따르면 완성된 디코더는 메모리 안전성과 동일한 영상 출력을 유지하면서 기존 Rust 포트보다 2.7배 빠르게 실행됐습니다.
다만 이러한 대규모 시스템 코드는 바로 프로덕션에 적용하는 방식이 아니라 자동·수동 감사, 에뮬레이션 테스트와 검토를 거치는 방식으로 진행되고 있습니다.

장기 소프트웨어 개발과 기업 업무 성능

Gemini 4 Argon은 장시간 이어지는 소프트웨어 개발 작업을 평가하는 **DeepSWE v1.1에서 77.9%**를 기록했다고 Google은 밝혔습니다.
기업 업무 영역에서도 금융, 코딩, 법률, 세무 업무를 대상으로 한 Vals Index에서 선두 성능을 기록했으며, 다단계 금융 조사와 법률 조사·문서 작성 관련 평가에서도 높은 성능을 보였다고 설명했습니다.
업무 자동화 영역에서는 핵심 기업 업무를 처음부터 끝까지 수행하는 능력을 평가하는 **Zapier AutomationBench에서 51.3%**를 기록했다고 밝혔습니다.
시각 정보가 필요한 업무도 지원합니다.
전문 차트 분석, 긴 영상에서 세부 정보를 찾는 작업, 여러 문서를 기반으로 행동을 수행하는 작업 등이 가능하며, 긴 영상 이해 평가인 LVBench에서는 **91.7%**를 기록했다고 Google은 발표했습니다.

양자 알고리듬과 메모리 최적화에도 활용

Google은 Gemini 4 Argon의 활용 분야가 일반적인 코딩 작업에만 국한되지 않는다고 소개했습니다.
양자 알고리듬 최적화에서는 중요한 응용 분야의 병목이 되는 서브루틴의 큐비트 × 게이트 시공간 자원을 최적화하는 데 활용했습니다.
한 사례에서는 몇 분 만에 공개된 기준 대비 40% 개선을 달성했다고 설명합니다.
이와 함께 서버 메모리 최적화, 대규모 코드 전환 등 사람이 많은 시간과 반복 작업을 투입해야 하는 엔지니어링 업무에도 Argon을 적용하고 있습니다.

자율적인 사이버 방어 기능

Gemini 4 Argon에서 또 하나의 중요한 영역은 사이버 방어입니다.
Google은 Argon이 중대한 소프트웨어 취약점을 발견하고 검증한 뒤 패치하는 작업까지 수행하도록 훈련됐다고 밝혔습니다.
Wiz의 Scan for Good 프로그램에서도 Argon을 활용하고 있으며, 초기 사례에서 전 세계 병원에서 사용하는 의료 소프트웨어의 민감한 개인정보 노출 취약점을 발견했다고 설명했습니다.
취약점 수정 능력을 평가하는 CWE-bench v1에서는 68%로 공동 1위를 기록했습니다.
또한 Google 내부 취약점 평가에서는 20개 프로그래밍 언어에 걸친 복잡한 코드베이스에서 다양한 노출을 찾아냈으며, 소스 코드 없이 실행 중인 웹 시스템을 대상으로 하는 블랙박스 침투 테스트에서도 공격 표면 탐색과 취약점 식별, 검증용 개념 증명 생성 능력을 평가했다고 밝혔습니다.

공개 확대를 앞두고 적용하는 네 가지 안전장치

강력한 에이전트형 AI가 실제 시스템에서 자율적으로 작업할수록 성능뿐 아니라 통제가 중요해집니다.
Google은 Gemini 4 Argon의 공개 범위를 확대하기 전에 네 가지 방향의 안전장치를 강화하고 있습니다.

1. 오용 방지

사이버 공격이나 CBRN 공격과 관련된 유해 요청을 거부하면서 정당한 이중 용도 과학 연구는 허용하는 방향으로 설계하고 있습니다.
또한 모델 내부 활성화 감시와 수동·자동 레드팀 테스트 등을 통해 오용 방지 체계를 강화하고 있습니다.

2. 프롬프트 인젝션 방어

악성 지시나 문맥을 통해 AI의 행동을 바꾸는 간접 프롬프트 인젝션에도 대응합니다.
Google은 Argon이 자사 모델 가운데 가장 높은 수준의 저항성을 보였다고 설명했으며, 자동 레드팀 테스트와 적대적 훈련을 진행했습니다.
다만 Google 역시 복잡한 공격에 대응하기 위해 지속적인 경계와 여러 단계의 방어가 필요하다고 설명하고 있습니다.

3. 사용자 의도를 벗어난 행동 감시

에이전트가 사용자가 의도하지 않은 방식으로 작업을 수행하지 않도록 사고 과정과 행동을 감시하고, 필요한 경우 실행을 중단하는 체계를 적용합니다.
훈련 과정에서도 유사한 시스템으로 감시하고 전담 사고 대응팀에 경보를 보내도록 구성하고 있습니다.

4. 시스템 격리와 강화

고위험 훈련이나 평가를 진행하기 전에 샌드박스 환경을 격리하고 봉쇄하는 방식으로 시스템을 보호합니다.
Google은 모델의 역량이 발전하는 만큼 안전한 테스트 환경과 에이전트 보안 체계 역시 함께 발전해야 한다는 방향을 제시하고 있습니다.

단계적으로 확대되는 Gemini 4 Argon 제공

Gemini 4 Argon은 처음부터 모든 사용자에게 공개되는 방식이 아닙니다.
현재는 Fairwind Program을 통해 신뢰할 수 있는 사이버 방어 담당자를 중심으로 제공 범위를 점진적으로 확대하고 있습니다.
초기 테스트 참여자의 실제 환경 평가와 피드백을 통해 가드레일을 개선한 뒤 개발자, 기업, 일반 사용자로 제공 범위를 확대할 계획입니다.
초기 가격은 100만 토큰 기준으로 입력 2달러, 출력 10달러이며, 초기 할인 기간이 종료되면 입력 4달러, 출력 20달러가 적용됩니다. 캐시된 입력에는 입력 가격 대비 95% 할인이 적용됩니다.
향후에는 유료 API 고객과 Google AI Ultra 구독자를 시작으로 제공 범위를 확대할 예정입니다.

728x90

Gemini 4 Argon의 핵심은 단순히 더 많은 정보를 생성하는 AI가 아니라 복잡한 작업을 장시간 이어서 수행할 수 있는 AI에 있습니다.
100만 토큰의 출력 한도는 긴 추론과 대규모 코드 작업을 지원하기 위한 기반이며, 실제 Google 내부에서는 코드의 Rust 전환, 메모리 최적화, 양자 알고리듬 최적화 등에 활용되고 있습니다.
또한 소프트웨어 개발과 기업 업무 자동화, 사이버 방어 분야의 평가 결과를 통해 장기적인 다단계 작업을 주요 목표로 삼고 있음을 확인할 수 있습니다.
다만 자율적인 AI의 활용 범위가 커질수록 오용, 프롬프트 인젝션, 의도하지 않은 행동과 같은 위험을 함께 관리해야 합니다. Google 역시 Argon의 공개 확대 과정에서 안전장치와 실제 환경 테스트를 함께 강화하고 있습니다.
결국 Gemini 4 Argon이 보여주는 방향은 질문에 답하는 AI에서 복잡한 업무를 지속적으로 수행하는 에이전트형 AI로의 확장이라고 볼 수 있습니다. 앞으로 개발, 기업 지식 업무, 사이버 방어 등에서 이러한 장기 작업 능력이 실제 업무 방식에 어떤 변화를 가져올지 주목할 필요가 있습니다.

300x250

https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/

Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence