Gemini 4 Argon: 가장 어려운 문제를 해결하도록 설계되다
Argon은 코딩, 금융, 법률, 사이버 보안, 과학을 포함한 다양한 영역의 복잡하고 실제적인 작업에서 깊이 있는 작업을 수행하는 데 탁월합니다. 다단계 작업 전반에 걸친 그 깊이와 정밀도는 Argon이 여러 도메인에 걸쳐 벤치마크에서 다른 최첨단 모델들을 능가하게 하여, 금융, 코딩, 법률 및 세금 업무와 같은 중요 경제 부문 전반의 모델 성능을 측정하는 Vals Index에서 #1 순위를 차지하게 했습니다.
본 모델은 오늘 소개 가격으로 출시됩니다. 입력 토큰 백만 개당 $2, 출력 토큰 백만 개당 $10이며 (캐시된 입력 토큰은 95% 할인 적용).
Google의 팀들, 기업 전반, 그리고 연구 커뮤니티에서 이미 Argon을 사용하여 다음과 같은 분야에 걸쳐 상당한 영향을 창출하고 있습니다:
- 대규모 코드베이스 리팩토링 및 최적화와 같은 주요 엔지니어링 문제 해결
- 법률, 금융, 과학과 같은 도메인 전반의 비즈니스 워크플로우 최적화
- 중요한 사이버 보안 취약점 발견 및 패치
- 양자 컴퓨팅, 핵융합, 생명과학 분야에서 새로운 돌파구 가능하게 함
복잡한 엔지니어링 작업 해결하기
Google에서는 가장 어려운 엔지니어링 문제에 Argon을 사용해 왔습니다. 지난 몇 주 동안 소프트웨어 엔지니어들은 그 어느 때보다 빠르게 고품질의 코드를 배포하고 있습니다. Antigravity 내의 Argon은 팀들이 에이전트적 코드 제출(agentic code submissions)을 35% 이상 증가시키는 동시에 코드 롤백(code rollbacks)을 거의 3분의 1만큼 줄이는 데 도움을 주었습니다.
Chrome 브라우저 기능 코드 분리: Argon은 Chrome 팀이 Chromium의 4천만 라인 규모 코드베이스 안에 담겨 있던 약 600만 라인의 레거시(legacy) 브라우저 기능을 핵심 웹페이지 처리 로직과 분리하는 데 도움을 주었습니다. 여러 개의 깨끗한 코드 변경 사항들을 한 번에 통합하면서, Argon은 팀이 수백 개의 파일에 걸쳐 진행하던 아키텍처 리팩토링(architectural refactor)을 완료할 수 있도록 도왔으며, 몇 달간의 작업을 몇 주 만에 끝낼 수 있게 했습니다. Chrome의 전 세계 수십억 사용자들에게 이는 라이브 웹페이지가 새로고침 없이 탭, 사이드 패널, 플로팅 창 사이를 유연하게 이동할 수 있는 기능을 구현하여, 브라우저 충돌의 한 가지 전체 범주를 제거할 것입니다.
생산 환경 Python 코드베이스 몇 시간 만에 최적화: Argon은 기업용 에이전트(agent)를 구동하는 프레임워크인 Google의 오픈소스 Agent Development Kit (ADK) 팀을 지원하며, 이들의 성능 엔지니어링(performance engineering) 역량을 한 단계 끌어올리고 있습니다. 팀은 Argon에게 .agents/skills 규칙서와 기존 앱을 망가뜨리지 않으면서 프레임워크 오버헤드(framework overhead)를 제거하라는 단락짜리 목표를 제시했습니다. 밤새 자율적으로 작업한 Argon은, 이제 google/adk-python에 적용된 최적화 방안들을 찾아냈으며, 이는 장시간 세션에서 메모리 내 세션 준비 시간을 40% 단축하고 콜드 임포트(cold imports) 속도를 21% 향상시켰습니다. 더 자세한 내용은 엔지니어링 심층 분석 글을 읽어보세요.양자 화학 오픈소스 패키지 최적화: xTB (Semiempirical Extended Tight-Binding)는 분자를 위한 가장 많이 인용되는 오픈소스 양자 화학(quantum chemistry) 패키지 중 하나입니다. 과학자들은 이를 사용하여 분자의 3D 구조를 예측하고, 수많은 약물 및 재료 후보 물질을 선별합니다. Argon을 Antigravity에서 사용함으로써, 저희 연구진은 xTB가 분자 구조 예측 속도를 최대 2.3배, 컨포머 검색(conformer search) 속도를 1.8배까지 빠르게 만들었습니다.
변경 사항은 GitHub의 공식 xTB 저장소에 기여되었습니다.**오픈 Gemma 모델을 거의 세 배 더 빠르게 만들기:**Argon을 사용하여 vLLM으로 A100에서 엔드투엔드 추론 속도를 2.85배 향상시켰습니다 (Gemma 4 E2B에서 처리량(throughput)을 ~37,900개에서 108,000개 토큰/초 이상으로 가속). 이 과정은 단지 며칠 만에 이루어졌으며, 보통 몇 달이 걸리는 작업입니다. 어텐션 튜닝부터 추측 디코딩(speculative decoding)까지 모든 것을 최적화한 상위 풀 리퀘스트를 확인하여 정확한 변경 사항을 살펴보세요.**복잡한 3D 시각화 구현:**Argon은 이전 Gemini 모델과 비교하여 공간 추론, 수학적 정밀도, 비주얼 코딩에서 큰 개선을 가져왔습니다. /goal 같은 슬래시 명령어를 사용하고 Antigravity에서 사용자 지정 스킬이 있는 다중 에이전트 루프를 프롬프트함으로써, Googler들은 Argon을 사용하여 복잡한 3D 시각화, 고정밀 게임, 그리고 브라우저에 직접 렌더링할 수 있는 인터랙티브 애니메이션의 프로토타입을 순수 코드(vanilla code)로 만들고 있습니다.
Argon은 Antigravity에서 다중 에이전트 비주얼 비평 루프를 사용하여 사원(Pagoda)의 매우 상세한 모델을 구축했습니다. 이 모델은 Blender에서 사실적인 건축물, 식생 및 조명을 갖춘 복합 건물 단지를 자율적으로 조각했습니다.
Argon은 Antigravity의 다중 에이전트 루프를 사용하여 실제 책상 사진을 플레이 가능한 미니어처 레이싱 게임으로 변환했습니다. 책상의 물체, 방, 트랙은 Blender MCP를 사용해 모델링하고 충돌 검사를 거쳤으며, Nano Banana로 텍스처링되었고, Gemini Omni Flash에서 가져온 물리 엔진, 사용자 지정 셰이더, 차량 엔진 오디오와 Three.js로 연결되었습니다. Google AI Studio에서 지금 바로 시도해보세요.
Argon은 Antigravity에서 다중 에이전트 비주얼 비평 루프를 사용하여 복잡한 3D 게임을 절차적으로 조각하고(procedurally sculpt), 리깅하고(rig), 애니메이션화하며, PBR-베이크(PBR-bake)하는 Python 스크립트를 작성했습니다. 이후 GLSL 셰이더, 파편 물리 엔진(shatter physics), 그리고 싱글 플레이어 AI를 갖춘 Three.js로 웹에 연결했습니다. Google AI Studio에서 지금 바로 시도해보세요.
외부 라이브러리 없이 100% 순수 Python으로, Argon은 자체적인 3D 레이 트레이싱 엔진과 맞춤형 비디오 도구 및 오디오 믹서를 작성하여 햇빛이 비치는 도서관을 처음부터 구축하고 문서화했으며, Gemini 3.8 TTS 음성 녹음과 Lyria 3.5의 음악으로 이 비디오를 제작, 내레이션, 조립했습니다. 소스 코드를 확인하세요.
Antigravity의 단일 Nano Banana 이미지에서 시작하여, Argon은 Blender MCP를 자율 루프(autonomous loop)로 구동하며 카메라 그리드 정렬, 고딕 건축물 조각, 오디오 반응형 조명 연출 등을 수행하여 완성된 3D 장면을 만듭니다.
중요한 비즈니스 및 전문 워크플로우 변환하기
Argon은 법률, 금융, 과학, 코딩 등 다양한 분야에서 최첨단 추론(frontier reasoning), 심층 시각 인식(deep visual perception), 확장된 도메인 지식(expanded domain knowledge), 그리고 강화된 작문 능력(stronger writing capabilities)을 결합하여 고위험 전문 워크플로우를 지원합니다. Argon은 명확하게 소통하며 사용자를 상황에 머물게 하고, 이전 Gemini 모델들보다 스타일 지침을 더 잘 따릅니다. 또한 질문에 대해 망설임 없이 더 직접적으로 답변하고, 불필요한 반복을 줄이며, 응답 전반에서 진부한 표현(clichés)을 생략합니다.
베타 접근 프로그램에 참여한 엔터프라이즈 고객 및 스타트업들은 이미 Argon을 통해 강력한 성과를 보고 있습니다.
엄격한 접지(strict grounding)를 유지하면서 고급 추론 및 멀티모달 기능(multimodal capabilities)을 활용하는 Argon은 심층적인 멀티모달 문서 이해, 종단적 데이터 분석(longitudinal data analysis), 그리고 대화형 분석 샌드박스(interactive analytical sandboxes)에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
Argon이 Airborne LiDAR 스캔 약 50GB, GIS 방 벡터(GIS room vectors), Library of Congress CAD 도면, NPS 아카이브 등을 합성하여 차코 캐니언(Chaco Canyon)의 3D 모델을 재구성하는 과정을 확인하고, 파편화된 고고학 기록을 탐색 가능한 디지털 유산 현장으로 변환합니다. Google AI Studio에서 지금 사용해 보세요.
Gemini 앱에서 Argon은 프로젝트 컨텍스트가 가득한 비정형 폴더를 받아서 맞춤형 스킬(custom skill)을 사용하여 고객을 위한 깔끔한 제안 덱(proposal deck)으로 만듭니다. 그런 다음 Gemini는 이 덱을 초안 작성하고 고객에게 이메일로 보내는 동시에, 예약된 작업을 통해 향후 들어오는 모든 고객 요청에 대한 자동화된 워크플로우를 생성합니다.
Argon이 3개의 오픈 소스 리포지토리에서 데이터를 합성하여, 해부학적 층을 벗겨내고 임상 메타데이터를 검사하며 인체 3D 탐색에서 생체 역학(biomechanics)을 작동시킬 수 있는 의료 학습 도구를 만듭니다.
Argon은 Gemini macOS 앱의 Antigravity 기능을 사용하여 Nano Banana로 소파용 새 다리의 디자인 반복 작업을 생성한 다음, 그중 하나에 대한 3D 프린팅 파일을 생성합니다. 측정 스케치와 소파 사진으로 시작하여 Argon은 소파에 맞게 정확한 크기로 모델을 구축합니다.
Isomorphic Labs에서는 팀이 Argon을 파트너로 사용하여 신약 발견 및 설계 연구 워크플로우를 가속화하고 있습니다. Argon은 복잡한 PDF와 특허 문서를 빠르게 합성하여 관련 정보를 추출할 수 있으며, 이 과정은 보통 몇 주가 걸리던 것을 몇 시간으로 단축시킵니다.
연구원 및 도메인 전문가와의 실제 영향력 가속화
연구원, 엔지니어, 보안 전문가는 이미 Argon을 사용하여 사이버 방어, 과학, 수학, 로봇 공학의 경계를 넓히고 있습니다. 이는 사이버 방어자 및 연구원이 가설을 테스트하고, 중요 코드베이스와 형식 증명(formal proofs)을 자율적으로 감사하며, 미묘한 제로데이 취약점과 논리적 결함을 포착하는 데 도움을 줍니다.
더 많은 신뢰할 수 있는 방어자에게 최첨단 사이버 역량 제공
오늘부터 우리는 수백 개의 추가 Fairwind Program 파트너들에게 확장을 시작합니다.
Wiz는 이미 공공의 선과 무료로 중요 인프라를 보호하는 'Scan for Good' 이니셔티브에 Argon을 사용하고 있습니다. 모델에 대한 초기 액세스를 통해 Wiz는 여러 고위험 분야에서 Argon의 실제 영향력을 시연했습니다:
민감한 정부 데이터 보호: 오랜 기간 진행된 사이버 복원력 프로그램의 일환으로, 그리고 연방 기관과의 협력을 통해 Argon은 민감한 데이터를 노출시키고 정부 인프라에 위험을 초래할 수 있는 취약점을 사전에 식별하고 수정하는 데 도움을 주었습니다. 이 노력은 핵심 보안 부문 개발 세부 정보가 노출되거나 전문 모델에 대한 무단 접근을 방지하는 데 기여했습니다.핵심 의료 인프라 보호: Wiz 또한 Argon을 사용하여 중요한 의료 인프라를 보호했습니다. 복잡한 취약점들을 연결함으로써, 이 모델은 팀이 마스터 키를 노출시키고 관리자 액세스 권한을 부여했던 공개 파일 다운로드 우회(bypass)를 발견하고 신속하게 수정하는 데 도움을 주었습니다. Argon은 단순히 취약점을 찾아내는 것을 넘어 수십만 건의 개인 환자 기록을 사전에 보호했습니다.### 새로운 과학적 돌파구 열기
Argon은 이미 여러 도메인의 과학자와 전문가들에게 혁신적인 발견을 가능하게 하며, 과학계 전반에 걸쳐 실제적인 영향을 미치고 있습니다.
