Model· 글로벌· 2026년 10월 29일
구글 제미나이 4 카본 공개 — AA 종합 지수 59점 1위, 사이버보안 강화·접근은 보안 전문가부터
구글이 종합 성능 평가 1위를 다시 가져왔다
구글 딥마인드가 10월 28일(현지시간) Gemini 4 Carbon을 공개했다. Artificial Analysis Intelligence Index v5에서 59점으로 1위에 올랐고 사이버보안과 장시간 자율 작업을 강화했다. 다만 접근은 일부 보안 전문가에게만 열려 있고, 일반 출시 일정은 공개되지 않았다.
뉴스 — 사실
무엇이 바뀌었나사실
- 누가·언제: 구글 딥마인드가 10월 28일(현지시간) 공식 블로그를 통해 플래그십 모델 Gemini 4 Carbon을 발표했다. 앞서 9월 말 Gemini 4 Argon을 처음 공개했고 10월 13일 개발자에게 정식 출시했다.
- 종합 성능: Artificial Analysis Intelligence Index v5(추론 강도 high 기준)에서 59점으로 1위다. Claude Opus 5.5는 58점, GPT-6 Astra는 57점, 직전 모델 Argon은 50점이다.
- 코딩 에이전트: AA Coding Agent Index에서 59점(Argon 50점)으로 Claude Opus 5.5(62점)에 이어 2위다.
- 사이버보안: SEC-bench Pro 88.2%, ExploitGym 54.8%를 기록했다. 취약점 수정을 평가하는 CWE-Bench(원문 표기 기준 71.0%)에서도 최고 수준이라고 보도됐다.
- 장시간 작업: 구글 내부 팀이 며칠 동안 하나의 엔지니어링 작업을 수행하게 했고, 막다른 길을 스스로 돌파하며 복잡한 다단계 작업을 처리했다고 구글은 밝혔다.
- 안전성: Gray Swan 간접 프롬프트 인젝션 평가에서 공격 성공률이 Argon의 0.7%에서 0.0%로 내려갔다. 근거 없는 주장은 Argon 대비 약 절반으로 줄었다고 구글은 밝혔다.
- 지원 범위: 최대 100만 토큰 컨텍스트, 텍스트·이미지·음성·영상 입력, 텍스트 출력을 지원한다.
- 가격과 대상: 초기 API 가격은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 10달러로 Argon과 같다. 2026-10-28 발표 시점의 주간부터 일부 사이버보안 전문가에게 먼저 제공되고, Fairwind Program을 통해 검증된 협력사로 확대된다.
시장 반응사실
- Vals AI의 Vals Index v2.2에서 70.36%로 2위다. 1위 Claude Sonnet 5.5(70.85%)에 근소하게 뒤지고 Claude Opus 5.5(70.18%)는 앞섰다. Finance Index와 Legal Research 벤치마크에서는 1위다.
- Vals AI 기준 출력 토큰은 Argon보다 64% 많고, 금융·세무 에이전트 작업은 두 배 이상 걸리며 법률 연구는 작업당 50분 넘게 걸렸다.
- AA-Briefcase에서는 1,609 Elo로 Argon보다 126점 올랐지만 Kimi K3.1 Pro(1,678), Muse Wonder(1,659), Grok 4.7(1,638)에는 미치지 못했다.
- AA-Omniscience에서 정답률은 48%에서 58%로 올랐으나 환각률은 4%에서 11%로 높아졌다. AA는 이를 순위 내 두 번째로 낮다고 평가했다.
- AA 정가(입력 4달러·출력 20달러) 기준 작업당 비용은 7.76달러로 Claude Opus 5.5(10.04달러)보다 낮고 GPT-6 Astra(6.25달러)보다 높다.
출처
요즘AI 해석
요즘AI 편집진의 해석이에요. 위의 사실과 구분해서 읽어 주세요.
왜 중요한가
- 1위 자리가 약 11개월 만에 구글로 돌아왔다. 출시 주기도 Argon 이후 약 2주로 짧아져, 모델 선택 기준을 오래 고정해 두기 어려워졌다.
- 보안 성능이 접근 통제와 함께 공개된다. 취약점 발견·검증·수정까지 다루는 능력 때문에 미국 정부의 출시 전 모델 평가 절차에 참여하고 제공 범위를 단계적으로 넓히는 방식이 제시됐다.
- 종합 순위와 실제 업무 비용은 다를 수 있다. 처리 시간과 토큰 사용량이 늘었고 평가 항목별 순위도 갈린다.
실무자가 얻어갈 것
- 단가만 보지 말고 작업당 비용을 비교한다. 같은 지수 평가에서 Carbon은 비교 모델 중앙값의 3배가 넘는 출력 토큰(약 2억 개)을 생성했다.
- 환각률이 올랐으므로 사실 확인이 중요한 업무는 정답률뿐 아니라 환각률도 함께 본다.
- 초기 가격은 할인가이고 정가는 두 배다. 예산은 정가 기준으로 잡는 편이 안전하다.
우리 회사에 적용하면
- 보안 담당 조직이 있는 중견·대기업이라면 자사 코드베이스의 취약점 탐지·수정 업무에 에이전트를 어디까지 쓸 수 있을지 접근 권한 확보 전에 평가 항목을 정리해 둘 수 있다.
- 문서·법률 검토가 많은 기업이라면 처리 시간이 길어질 수 있다는 점을 감안해 건당 소요 시간과 비용을 함께 측정할 필요가 있다.
- 소규모 개발팀이라면 기존 사용 모델과 신규 모델의 작업당 총비용을 비교해 본다.
바로 해볼 테스트 1개
실제 업무 샘플 10건을 골라 현재 사용 모델과 비교하고, 정확도·소요 시간·토큰 사용량·건당 비용 네 가지를 2026-11-30까지 기록해 비교한다.
2026-10-29 수집판 · 09:45 KST 기준 · 원문의 게시 시점 기준이며 이후 상황은 출처 원문을 확인하세요. 공식 발표와 언론 원문을 바탕으로 요약했고, 요즘AI 해석 칸은 요즘AI 편집진의 해석입니다.
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