Google DeepMind
Google Gemini 4 Argon 공개, Vals Index 1위 차세대 모델
한마디로
구글이 코딩, 금융, 법률, 과학처럼 여러 단계를 거쳐야 하는 어려운 업무에 강한 새 AI 모델을 내놓은 거예요
무슨 내용인가
Google DeepMind가 Gemini 4 Argon을 AI Studio와 Gemini 플랫폼 API로 전 세계에 공개했습니다. Google AI Ultra 구독자는 Antigravity에서, Ultra와 Pro 구독자는 Gemini 앱과 검색의 AI Mode에서 쓸 수 있어요. 구글은 금융, 코딩, 법률, 세무 등 핵심 산업 분야의 성능을 재는 Vals Index에서 다른 최상위 모델을 제치고 1위를 했다고 밝혔습니다. 출시 기념 가격은 입력 토큰 100만 개당 2달러, 출력 토큰 100만 개당 10달러이고, 캐시된 입력 토큰은 95% 할인돼요. 구글 내부에서는 Antigravity 기반 에이전틱 코드 제출이 35% 이상 늘고 코드 롤백은 3분의 1 가까이 줄었으며, Chrome의 수백 개 파일에 걸친 구조 개편과 Gemma 4 E2B의 추론 속도 2.85배 향상(초당 약 3만 7,900개에서 10만 8,000개 이상 토큰)에 활용했다고 합니다. 이 밖에 양자 오류 정정 디코더 최적화, 희귀질환 유전체 분석, 효소 설계, 사이버 취약점 점검(Wiz의 Scan for Good) 등 과학과 보안 사례도 함께 소개했어요.
에디터 노트 | FactStack
Vals Index 1위와 코드 롤백 3분의 1 감소는 구글이 직접 측정해서 발표한 수치라서, 내 업무 데이터로 검증하기 전까지는 참고용으로만 보는 게 안전합니다. 실무자가 눈여겨볼 건 출시 기념 가격과 캐시 입력 95% 할인입니다. 긴 시스템 프롬프트나 사내 문서를 반복해서 넣는 RAG, 에이전트 워크플로우라면 단가 구조가 곧 도입 가능 여부를 가르니까요. 다만 기념 가격이 영구 가격은 아니므로, 파일럿을 돌릴 때는 정가 기준으로도 손익을 계산해 두고 기존 모델과 같은 과제로 정확도와 비용을 나란히 비교해 보세요.
실무 시사점
입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러의 도입 가격에 캐시 입력 95% 할인까지 붙어 있어, 법률, 금융, 코딩 업무 자동화를 검토하는 팀이라면 도입 비용과 성과를 비교해볼 만합니다
태그
용어 풀이
- Gemini 4 Argon
- 구글이 공개한 최신 Gemini 계열 AI 모델로, 코딩·금융·법률·과학 같은 복잡한 업무를 겨냥해요
- Google DeepMind
- 구글의 AI 연구 조직으로 Gemini 모델을 만드는 곳이에요
- Antigravity
- 구글이 제공하는 에이전트 기반 코딩 개발 환경이에요
- Vals Index
- 금융·코딩·법률·세무 등 산업 분야별 모델 성능을 재는 벤치마크 지수예요
이 기사를 근거로 쓴 FactStack 분석
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