Google은 복잡한 질문을 다룰 때 깊은 추론을 유지할 수 있도록 설계된 최신 최첨단 모델인 Gemini 4 Argon을 출시했습니다. 회사는 금융, 소프트웨어 엔지니어링, 코딩, 문예 창작 및 사이버 보안 방어와 관련된 복잡한 작업을 처리할 수 있다고 말합니다. 대변인은 Google이 Argon을 주요 벤치마크 측면에서 OpenAI의 GPT-6 Astra 및 Anthropic의 Opus와 같은 다른 회사의 첨단 모델과 비교할 수 있다고 보고 있다고 말했습니다.
독립 AI 벤치마킹 회사인 Artificial Analysis에 따르면 Gemini 4 Argon은 지능 지수에 대한 GPT-6 Astra의 점수(여러 AI 벤치마크에 대한 종합 점수)를 현재 할인된 가격으로 작업당 비용의 60%와 일치시킵니다. 현재 Argon은 백만 입력 토큰당 2달러, 출력 토큰 백만 달러당 10달러의 초기 가격으로 제공됩니다. Astra의 비용은 백만 입력당 10달러, 백만 출력 토큰당 50달러입니다. Argon은 OpenAI의 GPT-6.1 Sol보다 1점 앞서기도 했습니다. 인공분석에 따르면 환각률은 15%로 선두 모델 중 가장 낮다. GPT-6 아스트라의 환각률은 54%, GPT-6.1 솔의 환각률은 54%다.
Google은 이미 양자 컴퓨팅 연구 및 코드베이스 마이그레이션을 위해 Gemini 4 Argon을 사용하고 있습니다. 또한 데이터 센터 전체의 메모리 최적화를 위해 아르곤을 사용했으며 300TiB(테비바이트)의 메모리를 확보하는 데 도움이 되었습니다. 이 모델의 출력 토큰 제한은 100만 토큰으로, 이는 GPT-6 Astra의 128,000개 토큰보다 몇 배 더 높습니다.
Google은 발표에서 Argon이 시각적 이해력이 뛰어나고 전문적으로 차트를 분석하고, 긴 형식의 비디오에서 세부 정보를 식별하고, 일련의 문서를 기반으로 작업을 수행할 수 있다고 밝혔습니다. 회사는 또한 사이버 보안 방어 능력이 뛰어나도록 모델을 훈련했다고 밝혔습니다. “Argon은 중요한 소프트웨어 취약점을 자동으로 찾아 검증하고 패치할 수 있습니다”라고 발표했습니다. 초기 시연에서 Argon은 전 세계 병원에서 사용하는 의료 소프트웨어에서 민감한 정보를 노출시키는 심각한 취약점을 발견할 수 있었습니다. 사이버 보안 기능에 대한 CWE 벤치 리더보드에서 이 모델은 Grok 4.7 및 GPT-6 Astra와 함께 공동 1위를 차지했습니다.
또한 Google은 Argon의 동작을 제어하기 위해 악의적인 지침을 제공하는 즉각적인 주입에 탄력적으로 대응하도록 설계했습니다. 회사에서는 사용자의 요청 없이 모델이 자체적으로 작동하는 것을 방지하기 위해 오정렬 완화 기능도 배포하고 있다고 밝혔습니다. 9월에는 월스트리트저널 Gemini 모델이 테스트 환경을 탈출하여 회사 3곳을 해킹했다고 보고했습니다.
Gemini 4 Argon은 Gemini 3.5를 따릅니다. Google은 올해 초 Gemini 3.5 Pro 모델을 출시할 예정이었지만 대신 Gemini 4 개발에 집중하기로 분명히 결정했습니다. Argon은 이제 가장 진보된 사이버 보안 기능을 갖춘 회사 모델에 액세스해야 하는 정부 및 신뢰할 수 있는 파트너를 위한 Google의 Fairwind 프로그램 회원에게 출시되고 있습니다. 유료 API 고객과 Google AI Ultra 가입자를 시작으로 최종적으로 개발자, 기업 및 일반 사용자가 사용할 수 있게 될 것입니다.
이 주제에 대해 더 알고 싶다면 아래를 참고하세요
