자료 / Gemini 4 Argon
2026.10.01 · GEMINI 4 ARGON
성능표는 앞섰고,
일반 공개는 아직입니다
코딩과 업무의 강점부터 가격과 이용 범위까지. 발표 소식과 실제 사용 가능 여부를 나눠 살펴봅니다.
코딩·업무 자동화 등 일부 시험에서 앞섭니다.
도입가와 이후 단가를 구분해야 합니다.
일반 공개와 한국 일정은 미발표입니다.
01. 공개는 됐지만, 누구나 쓰는 단계는 아닙니다
구글은 미국 시간 2026년 9월 30일 Gemini 4 Argon을 발표했습니다. 현재 접근 대상은 Fairwind 프로그램의 신뢰받는 사이버 방어자와 초기 평가자입니다.
- 발표 소식과 내 계정에서 실제로 사용할 수 있는지는 따로 확인해야 합니다.
- “성능 1위”는 특정 시험의 결과입니다. 모든 업무를 가장 잘한다는 뜻으로 읽으면 안 됩니다.
근거: 구글 공식 발표 · 2026.10.01 확인
02. 기존의 출시 예상과 이번 발표를 구분하세요
출시 전에는 이름과 일정에 관한 예상이 많았습니다. 이번에 확인할 이름은 Gemini 4 Argon입니다. 지난 자료의 출시 전망과 오늘의 공식 발표를 구분해 읽으세요.
- 예전에 예고되거나 보도된 모델을 모두 출시된 제품으로 취급하지 않습니다.
- 기존 Gemini 4 전망 자료는 당시의 기록으로 보존합니다.
근거: 구글 공식 발표 · 2026.10.01 확인
03. 코딩·전문 업무·보안에 초점을 맞췄습니다
여러 단계를 거치는 실제 소프트웨어 작업
법률·금융 자료를 조사하고 정리하는 일
취약점을 찾고 검증하고 수정하는 일
- 짧은 질문 한 번보다 자료와 도구를 오가며 오래 수행하는 업무가 주요 설명 대상입니다.
- 직장인은 자기 업무와 가까운 평가부터 살펴보세요. 코딩 점수만으로 보고서 품질을 판단하기는 어렵습니다.
근거: Google DeepMind 모델 소개 · 2026.10.01 확인
04. 어떤 시험에서 앞섰나요?
아래는 구글이 공개한 비교표의 일부입니다. 점수는 해당 시험과 실행 조건에서 나온 결과입니다.
| 시험 | Gemini 4 Argon | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 · 코딩 | 77.9% | 74.2% | 74.1% |
| AutomationBench · 업무 자동화 | 51.3% | 42.5% | 41.4% |
| LVBench · 긴 영상 이해 | 91.7% | 83.7% | 87.5% |
| CWE-bench v1 · 취약점 수정 | 68.0% | 67.0% | 68.0% |
- 첫 세 시험은 이 비교표에서 Argon이 앞섭니다. 보안 시험은 Astra와 공동입니다.
- 시험마다 측정하는 일이 다릅니다. 점수를 서로 합쳐 하나의 종합 순위로 만들지는 않았습니다.
근거: Google DeepMind 공식 성능표 · 2026.10.01 확인
근거: 평가 방법 문서 · 2026.10.01 확인
05. 출력 한도 100만 토큰은 무엇인가요?
이전 출력 한도
64K
약 6만 4천 토큰
Argon 출력 한도
1M
100만 토큰
- 토큰은 모델이 처리하는 텍스트의 단위입니다. 한국어 글자 수와 일대일로 같지 않습니다.
- 출력에는 모델이 추론하는 과정에 쓰는 토큰도 포함될 수 있습니다. 화면에 보이는 답변을 100만 토큰까지 보장한다는 의미는 아닙니다.
- 넓어진 한도와 별개로 긴 답변의 정확성·비용·대기 시간은 확인해야 합니다.
근거: 출력 한도 확대 설명 · 2026.10.01 확인
06. API 도입가와 이후 가격을 나눠 보세요
아래 금액은 100만 토큰당 미국 달러입니다. 개발자용 API 단가이며 Gemini 앱의 월 구독료가 아닙니다.
| 구분 | 입력 | 출력 | 캐시 입력 |
|---|---|---|---|
| 도입 기간 | $2 | $10 | $0.10 |
| 도입 기간 종료 후 | $4 | $20 | $0.20 |
- 구글은 캐시 입력을 입력 단가보다 95% 저렴하게 안내했습니다.
- 도입 기간의 종료 날짜는 발표문에 없습니다.
- “반값”이라는 표현에는 비교 대상과 도입가 여부를 함께 적어야 합니다. 실제 청구액은 사용량에 따라 달라집니다.
근거: API 도입가와 각주 · 2026.10.01 확인
07. 모든 코딩 시험에서 이긴 것은 아닙니다
같은 공식 표에서도 다른 모델이 앞선 시험이 있습니다. 원본 대본의 외부 평가 수치 대신 현재 확인한 공식 표를 보여드립니다.
| 시험 | Gemini 4 Argon | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| FrontierSWE v2 | 55.0% | 62.3% | 65.5% |
| Terminal-bench 4.0 | 57.4% | 66.4% | 58.2% |
| PostTrainBench | 45.3% | 49.3% | 44.3% |
출력 단가 $10/100만 토큰에서 1만 토큰은 $0.10, 5만 토큰은 $0.50입니다. 입력 요금과 기타 비용은 별도입니다. 이는 계산 예시이며 실제 평균 사용량 측정값은 아닙니다.
- 익숙한 업무를 같은 자료·완료 기준으로 비교해 보세요.
- 수정 횟수와 사람의 검토 시간까지 기록하면 비용 차이를 판단하기 쉽습니다.
근거: Google DeepMind 공식 성능표 · 2026.10.01 확인
08. 왜 보안 전문가부터 제공하나요?
취약점을 스스로 찾고 고치는 기능은 방어에 유용합니다. 구글은 더 넓은 배포 전에 오용 방지와 안전장치를 보강한다고 설명합니다.
- 미국 정부의 자발적 출시 전 접근 절차에 참여하고 있습니다.
- 프롬프트 인젝션 방어와 행동 감시 등도 발표했습니다. 안전장치가 모든 위험을 없앤다는 보장은 아닙니다.
근거: 단계적 제공과 안전장치 · 2026.10.01 확인
09. 한국에서는 언제 쓸 수 있나요?
공식 발표는 더 넓은 제공을 유료 API 고객과 Google AI Ultra 구독자부터 시작한다고 설명합니다. 일반 공개 날짜와 한국 제공 일정은 명시하지 않았습니다.
- Ultra 구독만으로 오늘 Argon을 바로 쓸 수 있다고 해석하지 마세요.
- 내 계정의 모델 선택 화면과 공식 제공 안내를 확인하세요.
- 일정 확인 전에는 이 모델만을 전제로 업무를 준비하지 않는 편이 좋습니다.
근거: Rolling out soon · 2026.10.01 확인
10. 공개되면 이렇게 비교해 보세요
평소 하는 작은 업무 하나를 골라 현재 쓰는 AI와 같은 조건으로 비교해 보세요.
첨부 보고서의 결정 사항과 미정인 내용을 각각 정리해 줘. 모든 항목에 원문 위치를 붙이고 근거가 없는 내용은 추정이라고 표시해 줘. 결과는 한 페이지 분량으로 작성해 줘.
지금 구독을 바꾸는 게 좋을까요?
이 자료만으로 구독 변경을 판단하기는 어렵습니다. 실제 접근 가능 여부와 평소 업무의 결과를 확인한 뒤 결정하세요.
성능표 점수가 높으면 내 업무도 잘하나요?
시험 조건과 업무가 다를 수 있습니다. 원문 확인이 필요한 보고서나 표 작업을 직접 비교하세요.
100만 토큰을 늘 사용해야 하나요?
출력 한도는 최대 범위입니다. 필요한 분량과 완료 기준을 정하고 사용량을 확인하세요.
자료 기준과 확인일
원본 대본·팩트 작성: 2026.10.01 · 공식 발표·성능표 재확인: 2026.10.01
첨부 대본의 10개 장면을 글과 도표로 정리했습니다. 성능 수치는 구글의 공개 비교표이며 이 자료는 모델 직접 사용 시험 결과가 아닙니다. 외부 평가와 공식 표가 다른 수치는 현재 확인 가능한 공식 표로 맞췄습니다.