Google, 코딩 및 사이버 방어를 위한 Gemini 4 Argon 프론티어 모델 발표

Google은 2026년 9월 30일 Gemini 4 Argon을 발표하면서 이를 실무 소프트웨어 엔지니어링, 법률 및 재무와 같은 기업 지식 업무, 그리고 사이버 보안 방어를 위한 새로운 프론티어 모델이라고 설명했습니다. 이 모델은 Google의 Fairwind Program을 통해 신뢰받는 사이버 방어자에게 먼저 제공되며, 도입 초기 가격은 입력 토큰 100만 개당 $2입니다.

The Keyword에 대한 게시물, Google DeepMind 부사장 겸 Google 수석 AI 아키텍트인 Koray Kavukcuoglu는 이 수준의 프론티어 기능을 안전하게 출시하려면 단계적 접근이 필요하다고 말했습니다. Google은 미국 정부의 사전 모델 접근을 위한 자발적 절차에 적극 참여하고 있으며 접근을 점진적으로 확대하면서 초기 테스트 사용자들의 피드백을 지속적으로 수집해 가드레일을 개선해 나가겠다고 밝혔습니다.

Argon의 도입 초기 가격은 입력 토큰 100만 개당 $2, 출력 토큰 100만 개당 $10이며, 캐시된 입력 토큰은 입력 토큰 가격의 95% 할인된 가격으로 제공됩니다. 발표에 포함된 각주에 따르면 도입 초기 기간이 종료된 후에는 입력 토큰 100만 개당 $4, 출력 토큰 100만 개당 $20으로 가격이 인상된다고 명시했습니다.

내부 배포 및 확대된 출력 토큰 제한

Google에 따르면 Argon은 이미 내부 워크플로우를 지원하고 있으며, 수천 명의 직원이 특화된 코딩 작업, 심층 연구 수행, 고품질 문서 작성에서 모델의 강점을 강조하고 있습니다. 회사는 해당 배포 사례를 여러 개 보고했습니다. Argon은 Google의 양자 컴퓨팅 연구원들이 중요한 애플리케이션의 병목 현상을 일으키는 서브루틴의 시공간 자원(큐비트 × 게이트)을 최적화하도록 돕고 있으며, 한 사례에서는 몇 분 만에 기존 기준치를 40% 능가했습니다. Argon 에이전트 팀은 전체 데이터센터의 프로파일링 텔레메트리를 분석해 메모리 최적화를 자동으로 식별·적용했으며, 배포 후 300 TiB 이상의 메모리를 해제했으며 전체적으로는 500 TiB에서 1 PiB에 달하는 절감 효과를 예상하고 있습니다.

Google은 Argon 에이전트가 회사 전반에 걸쳐 C/C++ 코드베이스를 Rust로 마이그레이션하고 있으며, re2와 libgav1 같은 핵심 라이브러리의 수만 줄 규모에서부터 Fuchsia OS Zircon 커널의 80만 줄 이상까지 확대하고 있다고 밝혔습니다. 이러한 시스템들의 중요성을 고려해 대규모 리팩터링은 자동 및 수동 감시, 에뮬레이션 테스트, 검토를 거쳐 프로덕션에 배포되기 전에 철저히 진행되고 있습니다.

비디오 디코딩을 위한 Google의 오픈소스 소프트웨어인 libgav1의 경우, Argon 에이전트는 기존 Rust 포트를 기반으로 프로파일 가이드 실험을 여러 차례 수행하고 컴파일러 출력을 분석하여 32 K줄의 SIMD 코드를 교체했습니다. Google은 이 결과가 메모리 안전성을 갖춘 비디오 디코더로, Rust 포트보다 2.7배 빠르게 실행되며 영상 출력은 동일하다고 밝혔습니다.

보다 길고 복잡한 사용 사례를 지원하기 위해 Google은 모델의 출력 토큰 제한을 기존 64 K 토큰에서 1 M 토큰으로 확대했으며, 이를 업계 최고 수준이라고 설명했습니다.

기업 벤치마크 및 사이버 보안 방어

Google은 Argon이 실제 장기 소프트웨어 엔지니어링 작업의 성능을 측정하는 DeepSWE v1.1 벤치마크에서 77.9% 점수로 새로운 최첨단 수준을 기록했다고 보고했습니다. 회사는 Argon을 금융, 코딩, 법률, 세무 작업 전반에 걸친 경제적 영향을 측정하고 각 부문을 미국 GDP 기여도에 따라 가중치를 부여하는 Vals Index에서 선도 모델로 설명하며, 다단계 금융 연구를 위한 Vals Finance Agent v2와 법률 연구 및 초안을 위한 Harvey’s Legal Agent Benchmark에서도 유사하게 선두 성능을 보인다고 밝혔습니다.

Zapier의 핵심 비즈니스 기능 전반에 걸친 엔드‑투‑엔드 실행을 측정하는 AutomationBench 벤치마크에서 Google은 Argon이 51.3점으로 1위를 차지했다고 보고했습니다. 장시간 비디오 이해를 측정하는 LVBench에서는 91.7점이라는 최첨단 점수를 기록했으며, Argon이 전문 차트 분석을 수행하고 장시간 비디오에서 세부 정보를 식별하며 일련의 문서를 기반으로 조치를 취할 수 있다고 밝혔습니다.

Google은 Argon을 스스로 중요한 소프트웨어 취약점을 찾아내고 검증하며 패치하도록 훈련했으며, 사이버 가드레일 없이 신뢰받는 방어자와 자체 내부 팀에 모델을 제공할 예정이라고 밝혔습니다. Wiz는 이미 Scan for Good 이니셔티브를 통해 Argon을 사용하고 있으며, 이는 고위험 노출을 찾아 무료로 중요한 공공 인프라를 보호하는 프로그램입니다. Google은 이 모델이 전 세계 병원에서 사용되는 의료 소프트웨어 전반에 걸쳐 민감한 개인 정보를 노출하는 중요한 취약점을 발견했으며, 이전 프론티어 모델이 놓친 심각한 위험을 식별했다고 전했습니다.

보안 취약점 해결 능력을 평가하는 CWE-bench v1에서 Google은 Argon이 68%라는 최고 점수로 1위와 동점이라고 보고했습니다. 회사는 Argon이 내부 취약점 벤치마크에서 20개 프로그래밍 언어에 걸친 복잡한 코드베이스의 노출을 또한 발견했으며, Wiz의 내부 블랙박스 침투 테스트 벤치마크에서 Gemini 3.8 Flash Cyber보다 우수한 성능을 보였다고 밝혔습니다.

The Fairwind Program, Google이 2026년 9월 2일에 출시한, 은 정부와 신뢰할 수 있는 파트너가 회사의 사이버 방어 도구를 사용할 수 있도록 제한된 접근 권한을 부여하는 프로그램입니다. 참여 조직은 내부 사이버 보안, 사고 대응 또는 침투 테스트 팀 직원에 대한 접근을 제한하고 다중 인증과 같은 보호 조치를 배포하는 운영 표준에 동의합니다. Google은 전 세계적으로 650개가 넘는 파트너가 프로그램에 참여하고 있으며, 첫 번째 제공에서는 Gemini 3.8 Flash Cyber와 CodeMender 하네스를 결합해 방어자가 취약점을 찾고, 검증하며, 수정하도록 지원한다고 밝혔습니다.

최전선 보호 조치 및 단계적 출시

Google은 Argon의 광범위한 제공 전에 네 가지 영역에서 최전선 보호 조치를 강화하고 있다고 밝혔습니다. 오용 방어를 위해, 이 모델은 유해한 사이버 및 화학, 생물학, 방사능, 핵 관련 요청을 거부하도록 설계되었으며, Google의 최전선 안전 프레임워크 하에서 정당한 이중 사용 과학 연구는 허용합니다. 회사는 오용을 감지하기 위해 모델의 내부 활성화를 모니터링하는 기술을 개선하고 있으며, 이러한 보호 조치는 수동 및 자동 공격 방식을 사용하는 내부 및 외부 레드팀에 의해 견고성 테스트를 거쳤다고 전했습니다.

Google은 Argon을 간접 프롬프트 인젝션에 가장 강인한 모델이라고 설명하며, 악의적인 명령이나 컨텍스트를 이용해 모델 행동을 탈취하려는 시도에 대해 자동 레드팀 및 적대적 학습을 통한 Gray Swan의 간접 프롬프트 인젝션 벤치마크에서 선도적인 견고성을 보고했습니다.

회사 역시 Argon의 사고 흐름과 행동을 모니터링하고 필요 시 실행을 중단하는 정렬 불일치 완화 기능을 배포하고 있습니다. Google은 유사한 시스템이 훈련 실행을 감시하고 전담 사고 대응 팀에 알림을 보냈으며, 결과를 훈련에 다시 투입하지 않도록 신중한 예방 조치를 취했다고 밝혔습니다. 마지막으로, Google은 고위험 훈련이나 평가가 시작되기 전에 샌드박스 환경을 격리하고 봉인하여 강화하고 있으며, 이는 에이전트 제어 로드맵과 일치한다고 전했습니다.

Google은 초기 사이버 방어자 및 신뢰받는 테스터 그룹의 피드백이 Argon을 개발자, 기업 및 소비자에게 출시하기 전에 시스템을 강화하는 데 도움이 될 것이라며, 유료 API 고객과 Google AI Ultra 구독자를 시작으로 가능한 한 빨리 제공될 예정이라고 밝혔습니다.