구글 Gemini 4 Argon 정식 공개: 출력 1M 토큰, 독립 평가는 GPT-6 Astra와 동점
Gemini 4 Argon 정식 공개
2026년 10월 1일 05:00 KST에는 보안 방어 조직 대상 Fairwind 프로그램에만 제공됐다. 2026년 10월 14일 01:00 KST에 Gemini API 유료 티어, AI Studio, Google Antigravity(Ultra 구독자), Gemini 앱과 검색 AI 모드(Pro, Ultra 구독자)로 정식 출시됐다.
모델 ID, 1M 출력, 가격
모델 ID는 gemini-4-argon이다. 기본 사고 수준은 medium이고 low, medium, high 중 고를 수 있다. 입력과 사고, 출력은 1,048,576 토큰 창을 공유하고 응답은 최대 1M 토큰까지 길어질 수 있다. 11월 30일까지 도입가는 입력 1M 토큰 $2, 캐시 입력 $0.10, 출력(사고 토큰 포함) $10이다. 12월 1일부터는 $4, $0.20, $20이다. 무료 티어와 API의 Google AI Pro 요금제에서는 쓸 수 없다.
출처: Gemini API 문서 ↗
독립 평가는 Astra와 동점
Artificial Analysis 리더보드(2026-10-14)에서 Gemini 4 Argon (high)는 53으로 GPT-6 Astra (max)와 동점이다. Claude Opus 5.5 (max)는 58, Claude Sonnet 5.5 (max)와 Muse Wonder Full은 56이다. Grok 4.8은 이 리더보드에 없고, Grok 4.7 (xhigh)는 46이다. AA-Omniscience 환각률은 Argon 15%, Astra 51%이고 정답률은 Argon 50%, Astra 63%이다. Opus 5.5의 환각률과 정답률은 확인한 출처에 없다. 환각률이 낮은 건 정답을 더 맞혀서가 아니라 모른다고 답하는 비율이 높아서라는 분석이 있다.
구글이 공개한 벤치마크
구글이 공개한 18개 항목에서 Argon은 12개 단독 1위, 1개 공동 1위였다. DeepSWE v1.1은 77.9%, LVBench는 91.7%, FrontierSWE v2는 55.0%, Terminal-bench 4.0은 57.4%다. Harvey Legal Agent Benchmark는 19.6%, AutomationBench는 51.3%, Gray Swan 간접 프롬프트 인젝션 공격 성공률은 0.7%다. Grok과 직접 비교한 코딩 벤치마크 수치는 찾지 못했다.
커뮤니티 반응
HN 발표 스레드는 10월 1일까지 1,579점, 댓글 1,048개였다. 가장 많은 불만은 아직 아무도 못 쓴다는 점이었고, 벤치마크 신뢰 문제가 뒤를 이었다. Reddit r/singularity에서는 15% 환각률에 관심이 가장 컸고, 비용 우위는 도입가 기준이며 정가로는 Astra보다 비싸다는 지적이 나왔다. Bloomberg는 일부 구글 직원이 실제 코딩 성능을 의심한다고 보도했고, 구글은 이를 반박했다.
결론부터: 구글이 새 최상위 모델 Gemini 4 Argon을 10월 14일 새벽(KST) 전 세계에 풀었다. 구글 자체 표에서는 18개 벤치마크 중 12개 1위지만, Artificial Analysis 리더보드(2026-10-14)에서는 Argon (high)가 GPT-6 Astra (max)와 동점(53)이고 Claude Opus 5.5 (max) 58보다 낮다. 눈에 띄는 차이는 환각률(15%)과 한 번에 1M 토큰까지 나오는 출력 길이다.
언제, 무엇이 나왔나
- 발표: 2026년 10월 1일 05:00 KST. 처음에는 보안 방어 조직 대상 Fairwind 프로그램에만 제공했다. (구글 블로그)
- 정식 출시: 2026년 10월 14일 01:00 KST. Gemini API 유료 티어, AI Studio, Google Antigravity(Ultra 구독자), Gemini 앱과 검색 AI 모드(Pro, Ultra 구독자)에 순차 적용. (구글 블로그)
- 모델 ID:
gemini-4-argon. 기본 사고 수준은 medium이고 low, medium, high 중 고를 수 있다. (Gemini API 문서)
핵심 기능
- 입력과 사고, 출력이 하나의 1,048,576 토큰 창을 공유한다. 응답 하나가 64K를 넘어 최대 1M 토큰까지 길어질 수 있다(Long decode). (Gemini API 문서)
- Antigravity에서
/goal실행과 멀티 에이전트 조율용 모델로 고를 수 있다. (AI Studio 개발자 가이드)/goal이 하네스에서 어떻게 판정하는지는 Claude Code와 Codex의 /goal 비교에 정리되어 있다. - 보안 방어 특화. 취약점을 찾고 검증하고 패치하도록 학습했고, 신뢰된 방어 조직에는 사이버 가드레일 없이 제공한다. (구글 블로그)
- 구글 내부 사례(구글 발표): C/C++ 코드의 Rust 이전, libgav1 디코더를 기존 Rust 포트 대비 2.7배 빠르게, 데이터센터 메모리 300 TiB 이상 절감.
가격
| 구분 | 11월 30일까지(도입가) | 12월 1일부터 |
|---|---|---|
| 입력 (1M 토큰) | $2 | $4 |
| 캐시 입력 (1M 토큰) | $0.10 | $0.20 |
| 출력, 사고 토큰 포함 (1M 토큰) | $10 | $20 |
무료 티어와 API의 Google AI Pro 요금제에서는 쓸 수 없다. (Gemini API 문서)
경쟁 모델과 비교
독립 평가 (Artificial Analysis)
| Artificial Analysis 지능 지수 | Artificial Analysis 지능 지수 |
|---|---|
| Claude Opus 5.5 (max) | 58 |
| Claude Sonnet 5.5 (max) | 56 |
| Muse Wonder Full (Meta) | 56 |
| GPT-6 Astra (max) | 53 |
| Gemini 4 Argon (high) | 53 |
| GPT-6.1 Sol (max) | 52 |
| Grok 4.7 (xhigh) | 46 |
| MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi) | 46 |
| Qwen3.8 Max | 45 |
| GLM-5.3 (max) | 45 |
| Kimi K3 (max) | 44 |
| Gemini 3.8 Flash (high) | 41 |
| DeepSeek V4.1 Flash (max) | 39 |
| 모델 | 지능 지수 |
|---|---|
| Claude Opus 5.5 (max) | 58 |
| Claude Sonnet 5.5 (max) | 56 |
| Muse Wonder Full (Meta) | 56 |
| GPT-6 Astra (max) | 53 |
| Gemini 4 Argon (high) | 53 |
| GPT-6.1 Sol (max) | 52 |
| Grok 4.7 (xhigh) | 46 |
| MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi) | 46 |
| Qwen3.8 Max | 45 |
| GLM-5.3 (max) | 45 |
| Kimi K3 (max) | 44 |
| Gemini 3.8 Flash (high) | 41 |
| DeepSeek V4.1 Flash (max) | 39 |
출처: Artificial Analysis 리더보드 (2026-10-14 기준). Grok 4.8은 이 날짜의 리더보드에 없다. 목록에 있는 Grok은 Grok 4.7 (xhigh)로 46이다.
| AA-Omniscience (%) | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| 환각률 | 15% | 51% | N/A |
| 정답률 | 50% | 63% | N/A |
| 항목 | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| 환각률 (AA-Omniscience, 낮을수록 좋음) | 15% | 51% | 미공개 |
| 정답률 (AA-Omniscience) | 50% | 63% | 미공개 |
출처: AT Pulse, endue 정리 (둘 다 Artificial Analysis 수치 인용). 환각률이 낮은 건 정답을 더 맞혀서가 아니라 "모른다"고 답하는 비율이 높아서라는 분석이 있다.
구글 공개 벤치마크
| 구글 공개 벤치마크 (%) | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 77.9% | 74.1% | 74.2% |
| LVBench | 91.7% | 87.5% | 83.7% |
| FrontierSWE v2 | 55.0% | 65.5% | N/A |
| Terminal-bench 4.0 | 57.4% | N/A | 66.4% |
| 벤치마크 | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 (장기 소프트웨어 작업) | 77.9% | 74.1% | 74.2% |
| LVBench (긴 영상 이해) | 91.7% | 87.5% | 83.7% |
| FrontierSWE v2 | 55.0% | 65.5% | 미공개 |
| Terminal-bench 4.0 | 57.4% | 미공개 | 66.4% |
출처: 구글 발표 표를 옮긴 VentureBeat. 구글이 공개한 18개 항목에서 Argon은 12개 단독 1위, 1개 공동 1위였다. 표에서 "미공개"는 확인한 출처에 수치가 없다는 뜻이다. Grok과 직접 비교한 수치는 찾지 못했다.
업무 자동화와 보안 벤치마크
| 벤치마크 | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 | Grok 4.8 |
|---|---|---|---|---|
| Harvey Legal Agent Benchmark (법률 리서치, 높을수록 좋음) | 19.6% | 5.4% | 3.8% | 미공개 |
| AutomationBench (Zapier 업무 실행, 높을수록 좋음) | 51.3% | 41.4% | 42.5% | 미공개 |
| Gray Swan 간접 프롬프트 인젝션 공격 성공률 (낮을수록 좋음) | 0.7% | 8.5% | 1.0% | 51.8% |
출처: 구글 발표 자료를 옮긴 VentureBeat. Gray Swan 수치는 공격이 성공한 비율이라 낮을수록 방어를 잘한 것이다.
커뮤니티 반응
- Hacker News: 발표 스레드가 10월 1일까지 1,579점, 댓글 1,048개. 가장 많은 불만은 "아직 아무도 못 쓴다"였고, 벤치마크 신뢰 문제가 뒤를 이었다. (endue 정리, HN)
- HN의 엇갈린 평가: "Opus 5.5 High와 지능, 작업당 비용이 거의 같다"는 의견과 "실망스럽다"는 의견이 맞섰다. (HN)
- Reddit r/singularity: 15% 환각률에 대한 관심이 가장 컸다. 동시에 "AA가 말한 비용 우위는 도입가 기준이고, 정가로는 Astra보다 비싸다"는 지적도 나왔다. (Reddit)
- 구글 내부 회의론: Bloomberg가 일부 직원이 실제 코딩 성능을 의심한다고 보도했고, 구글은 이를 반박했다. (AT Pulse)
X에서 나온 사용 사례
이 글들은 2026년 10월 14일 정식 공개 이후에 올라왔다. 결과는 각 작성자의 주장이다.
복셀 F1 자동차. Antigravity, high.
Gemini 4 Argon high in Antigravity just simple prompt: > voxel art of mercedes amg f1 car one shot btw
Tripo 3D, Blender MCP, Argon medium으로 만든 드래곤.
Gemini 4 Argon flying dragon test, all custom made assets, no animations or video gen Tripo 3D for mesh (via browser control not MCP) + Blender MCP + Argon 4 Medium = not bad for one shot?
Gemini Argon 4 campire test via Blender MCP this is NOT an animated video or generated in anyway this is a .blend file made entirely out of Blender this is amazing? i thought it misunderstood and made a video lmaoo
원프롬프트 게임 7개가 모두 첫 실행에 동작. 출력 132K 토큰, $1.34.
Gemini 4 Argon dropped this morning. I threw my 7-game one-shot gauntlet at it within the hour. 7/7 on the first try. Zero edits. $1.34 total. Every game loaded and ran with no fixes. About 6 minutes, 132K output tokens. What should I run next?
같은 드론쇼 프롬프트. Argon은 출시가 기준 7분, $0.65. Opus 5.5는 91분, $16.57.
Google just opened Gemini 4 Argon. Same prompt as Opus 5.5, Muse and GLM: 1,000+ drones over the Seine, finale "CHEZ DOM". One shot. 1. Argon: cleanest. $0.65*, 7 min 2. Opus: most cinematic. $16.57, 91 min 3. Muse: gold arch in the way 4. GLM: lost finale *launch price
아직 확실하지 않은 것
- Terminal-bench 4.0은 출처마다 수치가 다르다. 이 글은 구글 공식 표를 옮긴 VentureBeat 수치(Argon 57.4%, Opus 5.5 66.4%)를 썼다.
- 구글 내부 성과 사례는 모두 구글 자체 발표다.