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더 강력한모델 제미나이 4 칼본?! 역시 가만히 있을 구글이 아니었습니다.. ㄷㄷ

구글이 사이버보안과 장기 작업 성능을 앞세운 새 프런티어 모델 Gemini 4 Carbon을 발표했습니다. 발표 시점에는 일부 사이버 방어자만 쓸 수 있고, 개발자·기업·소비자 공개 날짜와 API 모델 ID는 나오지 않았습니다.

Gemini 4 CarbonGemini 4 Argon구글사이버보안AI 벤치마크
글 정성준 13분 읽기
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짙은 파랑에서 하늘색으로 번지는 배경 왼쪽에 Gemini 로고와 Gemini 4 Carbon 글자가 있고, 오른쪽에 작은 숫자 4가 둘레에 흩어진 반투명한 결정 덩어리가 떠 있는 구글 공식 이미지
2026년 10월 28일 Gemini 4 Carbon 발표문에 쓰인 구글의 공식 이미지. · Google

구글이 2026년 10월 28일(미국 시간) 새 프런티어 모델 Gemini 4 Carbon을 발표했습니다. 발표문은 Carbon을 사이버보안과 장기 작업(long horizon)에서 최고 수준인, 구글의 가장 강한 모델로 소개합니다. 2주 전 일반 공개한 Gemini 4 Argon의 후속입니다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 로건 킬패트릭(Logan Kilpatrick)은 같은 날 17시 2분(UTC, 한국 시간 10월 29일 오전 2시 2분) X 게시물에서 Argon보다 크게 뛰었다고 적었습니다.

다만 발표 시점에 Carbon을 쓸 수 있는 곳은 일부 사이버 방어자뿐입니다. 구글은 발표한 그 주부터 이들에게 제공하고 Fairwind Program을 통해 신뢰할 수 있는 파트너로 접근을 넓힌 뒤, 안전장치를 다듬어 개발자·기업·소비자에게 가능한 한 빨리 내놓겠다고 밝혔습니다. 일반 공개 날짜와 들어갈 제품, API 모델 ID, 컨텍스트 창과 최대 출력 길이는 발표문에 없습니다. 10월 28일 확인한 Gemini API 모델 문서에도 Gemini 4 계열은 Gemini 4 Argon(gemini-4-argon) 하나뿐입니다.

17개 비교 항목에서 Carbon의 우위는 고르지 않다

발표문에 따르면 구글 내부 팀에서 Carbon은 며칠 동안 실행되며 막다른 길을 넘어, 대형 코드베이스와 저수준 시스템의 미묘한 버그 원인을 찾고 고치는 다단계 작업을 해냈습니다. 사례 이름이나 수치는 밝히지 않았습니다. 수치로 낸 근거는 구글 딥마인드의 Carbon 평가 문서에 실린 결과표입니다. 이 표는 Carbon을 Gemini 4 Argon, 오픈AI(OpenAI)의 GPT-6 Astra, 앤트로픽(Anthropic)의 Claude Opus 5.5·Claude Fable 5.1과 8개 분야 17개 항목에서 견줍니다.

다음 표는 평가 문서가 10월 기준으로 밝힌 결과입니다. 괄호 속 AA는 Artificial Analysis가 잰 값이라는 표시이고, ‘없음’은 원래 표에 값이 없는 칸입니다.

분야: 항목Gemini 4 CarbonGemini 4 ArgonGPT-6 AstraClaude Opus 5.5Claude Fable 5.1
일반 능력: AA Index v5.05950575849
일반 능력: Vals Index v2.270.4%69.2%65.0%70.2%없음
에이전트 코딩: SWE-sweep9.6%4.3%9.5%3.6%2.9%
에이전트 코딩: FrontierSWE 261.2%55.0%65.5%62.3%56.3%
에이전트 코딩: Terminal-Bench 4.0 (AA)65.2%57.1%59.1%59.6%52.0%
컴퓨터 사용: Agents’ Last Exam v1.1 (점수)77.4%69.0%73.1%71.6%없음
컴퓨터 사용: OSWorld 2.1 (오프라인 부분집합)81.5%74.7%80.9%87.2%76.8%
지식 업무: AutomationBench (Zapier)53.9%51.3%41.4%42.5%31.4%
지식 업무: Vending-Bench 2 (은행 잔고)16,484달러13,718달러15,515달러9,235달러5,422달러
멀티모달 이해: Chartography72.5%71.6%71.0%66.3%46.2%
멀티모달 이해: Blueprint-Bench 2 (유사도 점수)58.6%54.4%49.7%51.2%41.9%
긴 컨텍스트: GraphWalks (256k~1M, BFS F1)96.2%84.2%71.8%66.8%65.0%
과학·수학: RiemannBench80.0%76.0%72.0%69.6%65.6%
과학·수학: Terminal-Bench-Science 0.1 (AA)64.8%52.9%63.3%59.0%43.3%
사이버보안: CWE-bench71.0%68.0%68.0%67.0%58.0%
사이버보안: ExploitGym54.8%42.0%42.4%34.5%없음
사이버보안: SEC-bench Pro88.2%83.4%85.4%없음없음

Carbon과 Argon 값은 Gemini API의 가장 높은 thinking 설정에서 한 번의 시도로 낸 결과(pass@1)이고, 다수결이나 병렬 연산으로 여러 답을 뽑는 방식은 쓰지 않았다고 문서는 밝힙니다. 경쟁 모델 값은 따로 적지 않은 경우 각 회사가 최대 추론 설정(없으면 공개된 가장 좋은 결과)으로 스스로 보고한 수치입니다. 오픈AI 모델은 GPT-6 Astra 하나이고, 10월 26일 출시된 GPT-6.1 Terra는 비교 대상에 없습니다.

17개 가운데 SWE-sweep, Agents’ Last Exam, OSWorld 2.1, GraphWalks, ExploitGym, SEC-bench Pro 6개는 구글이 Carbon 점수를 직접 계산했습니다. 나머지 11개는 Artificial Analysis, Vals AI, Proximal, Zapier, Andon Labs, Surge, Collinear AI의 리더보드를 근거로 들었습니다.

표에서 Carbon이 1위가 아닌 항목은 둘입니다. 에이전트 코딩 항목 FrontierSWE 2에서 Carbon은 다섯 모델 가운데 3위였습니다. 1위는 GPT-6 Astra(65.5%), 2위는 Claude Opus 5.5(62.3%)이고 Carbon은 61.2%입니다.

컴퓨터 사용 항목 OSWorld 2.1에서는 Opus 5.5가 87.2%로 가장 높았고 Carbon은 81.5%로 2위였습니다. 인터넷 없이 푸는 82개 과제 부분집합에서 잰 값이고, Carbon 값은 세 번 실행한 결과 가운데 최고치입니다. 경쟁 모델 값은 각 회사가 공개한 평가와 시스템 카드에서 가져왔습니다. 표 밖에서는 웹 개발 순위표 WebDev Arena에서 Carbon이 Elo 점수 89점을 올려 1769점으로 4위에 올랐다고 발표문은 전합니다.

1위인 15개 항목 가운데 다른 회사 모델과 차이가 가장 작은 곳은 셋입니다. 일반 능력 항목인 AA Index v5.0은 Carbon 59, Opus 5.5 58로 1점 차이입니다. 같은 분야의 Vals Index v2.2는 70.4% 대 70.2%로 0.2%p 차이입니다. 에이전트 코딩 항목 SWE-sweep은 Carbon 9.6%, Astra 9.5%로 0.1%p 차이지만, Carbon 값은 구글이 mini-swe-agent라는 실행 틀(하네스)로 직접 계산했고 Astra 값은 공개 리더보드에서 가져와 측정 주체가 다릅니다.

Artificial Analysis의 Intelligence Index v5.0 페이지도 ‘Gemini 4 Carbon (High)’를 59점으로 1위에 올렸습니다. 그 뒤는 Claude Opus 5.5의 Max 설정(58점)과 Xhigh 설정(57점)입니다. 아직 일반에 공개되지 않은 Carbon을 어떤 경로로 측정했는지는 페이지에 나와 있지 않습니다.

이 지수는 에이전트, 코딩, 일반 능력, 과학적 추론을 25%씩 반영한 9개 평가의 가중 평균이고, Artificial Analysis는 모든 평가를 독립적으로 수행한다고 밝힙니다. 9개 평가에는 구글 표에 따로 실린 Terminal-Bench 4.0과 Terminal-Bench-Science 0.1도 들어 있어, 두 항목의 결과는 종합 지수에도 반영됩니다.

Argon과 견주면 상승 폭은 항목마다 크게 다릅니다. 가장 많이 오른 항목은 ExploitGym(12.8%p), GraphWalks(12.0%p), Terminal-Bench-Science 0.1(11.9%p)입니다. GraphWalks는 256k~1M 토큰 길이의 문제 200개로 긴 컨텍스트 처리를 재는 항목이고, 구글이 다섯 모델 모두를 직접 계산했습니다.

Agents’ Last Exam(8.4%p)과 Terminal-Bench 4.0(8.1%p)이 그다음입니다. 종합 지수 AA Index는 50에서 59로 9점 올랐습니다. 반면 Chartography는 0.9%p, Vals Index는 1.2%p 오르는 데 그쳤습니다.

사이버보안 1위 근거는 대부분 구글 쪽 측정이다

구글이 Carbon의 사이버 방어 성능 근거로 든 외부 평가는 탐지, 검증, 수정 단계마다 하나씩입니다. 발표문은 Carbon이 이 방어 전 과정에서 최고 수준이라고 밝히면서, 세 평가 모두 안전장치(guardrail) 없이 쟀다고 적었습니다.

탐지 단계의 SEC-bench Pro는 실제 소프트웨어에 숨은 복잡한 결함을 모델이 스스로 찾아내는지 봅니다. Carbon은 88.2%로 GPT-6 Astra(85.4%)와 Argon(83.4%)보다 높았고, 두 Claude 모델은 값이 없습니다. 경쟁 모델 값은 각 회사의 시스템 카드와 기술 보고서에서 옮긴 것입니다.

Carbon 점수는 구글이 공개 평가 환경을 써서 직접 계산했습니다. 평가 문서에 따르면 5월판 JavaScript 엔진 과제 183개를 Google Antigravity 하네스로 풀었고, 과제마다 세 번 독립 시도한 결과를 평균했습니다. 개념증명(PoC) 코드가 취약한 빌드만 비정상 종료시키면 성공이고, 패치한 빌드까지 종료시키면 LLM 심판이 소스 코드를 보고 의도한 취약점 때문인지 판정합니다.

검증 단계의 ExploitGym은 찾은 취약점을 실제로 악용할 수 있는지 확인하는 평가입니다. 구글은 어떤 취약점을 먼저 고칠지, 고칠 필요가 있는지 정할 때 방어자들이 이 확인을 점점 더 모델에 맡긴다고 설명합니다. Carbon은 54.8%로 가장 높았습니다. 그다음은 Astra 42.4%, Argon 42.0%, Opus 5.5 34.5%입니다.

이 점수도 구글이 공개 평가 환경으로 직접 계산했습니다. 인터넷을 끊은 채 Antigravity 하네스로 과제마다 한 번 시도했고, 익스플로잇이 목표 플래그를 얻은 뒤 LLM 심판이 의도한 취약점을 이용했다고 확인해야 성공으로 셉니다. 익스플로잇 완화 기법(mitigations)은 끈 기본 설정이었습니다. 문서는 과제당 제한 시간을 기본 6시간과 연장 10시간 두 조건으로 쟀다고 적었지만, 표의 54.8%가 어느 조건의 값인지는 밝히지 않았습니다.

수정 단계의 CWE-bench는 세 평가 가운데 외부 기관이 모든 모델을 직접 잰 유일한 항목입니다. Collinear AI가 공개 리더보드에서 모델들을 평가해 pass@1로 순위를 매기고, 같으면 네 번 시도 안의 결과(pass@4)로 가립니다. Carbon은 71.0%로 Argon과 Astra(각 68.0%)보다 3.0%p 높았습니다.

Argon 첫 발표문에 따르면 구글은 Argon 때 신뢰할 수 있는 방어자와 내부 팀에는 사이버 안전장치를 뺀 Argon을 주기로 했습니다. Carbon의 Fairwind 제공판과 일반 공개판에 어떤 안전장치가 붙는지는 이번 발표문에 없어, 안전장치 없이 잰 세 점수가 공개판에서도 그대로 나올지는 확인할 수 없습니다.

발표문의 나머지 사이버 사례도 구글 내부나 구글 쪽 조직에서 나왔습니다. 내부 벤치마크에서는 Carbon이 안전한 코드를 만드는 성공률이 Argon의 2배를 넘었다고 합니다. Chrome 팀은 고품질 패치를 만들 때 Carbon이 다른 연구소의 대형 프런티어 모델보다 10배 넘게 좋았다고 보고했지만, 그 모델이 무엇인지와 어떻게 쟀는지는 공개되지 않았습니다. 구글이 자사 클라우드 보안 플랫폼으로 소개한 Wiz도 웹 침투 시험 벤치마크에서 Carbon이 앞섰다고 관측했는데, 점수는 나와 있지 않습니다.

정렬 개선 수치는 구글 발표로만 나와 있다

Carbon은 Argon과 같은 다층 안전 체계 위에 만들어졌습니다. 발표문에 따르면 이 체계는 모델 훈련, 실시간 오용 방어, 프롬프트 인젝션 내성, 사고 과정(chain-of-thought) 모니터링을 묶은 것입니다. 구글은 Carbon에서 복잡하거나 압박이 큰 과제에 올바르게 대응하도록 훈련하는 데 더 힘을 썼다고 설명합니다.

구글은 훈련 과정에서 지름길 시도를 더 줄였다고 밝혔습니다. Terminal-Bench 4.0에서 부정행위로 과제를 통과한 비율은 0.0%로, 부정행위 시도는 0.4%로 줄었고 전체 정확도는 올랐다고 합니다. 내부 팀과 함께 쓴 실제 코딩 환경에서는 심각도 높은 정렬 이탈 경보가 80% 가까이 줄었다고 했습니다.

구글 내부 시험에서 Carbon의 근거 없는 주장은 Argon의 약 절반으로 줄었습니다. 증거가 없을 때 지어내거나 얼버무리는 대신 방법상 한계를 결과물에 적거나, 막힌 작업을 남은 요구 사항 목록과 함께 보류한다고 구글은 설명합니다. 요청이 모호하면 추측하지 않고 관련 자료를 찾아 어긋나는 점을 실행 전에 사용자에게 알린다고 했습니다. 지나친 월권(overreach)은 26%, 해야 할 일을 덜 하는 과소 수행(under-service)은 29% 줄었다고 밝혔습니다.

간접 프롬프트 인젝션 저항력은 Gray Swan의 IPI 벤치마크로 제시했습니다. Argon 일반 공개 발표문은 Argon이 적응형 공격 15회 기준 공격 성공률 0.7%로 이 벤치마크에서 앞섰다고 밝혔고, Carbon 발표문은 Carbon이 0.0%로 평가한 모든 공격 시도를 막았다고 적었습니다. Carbon 쪽 공격 시도 횟수는 나와 있지 않습니다.

이 수치들의 측정 기간과 표본 규모는 발표문에 없습니다. 비교 대상을 Argon으로 밝힌 항목(근거 없는 주장, 프롬프트 인젝션) 밖의 감소율은 무엇과 비교한 값인지도 적혀 있지 않습니다. 구글은 Argon의 정렬 성향을 별도 안전·보안 보고서로 냈지만, 이번 발표문에는 Carbon 전용 보고서가 연결돼 있지 않습니다.

일반 공개 전 단계는 Argon 때와 닮았다

구글은 Carbon을 신중하게 배포하겠다며 출시 전 모델 시험을 위한 미국 정부의 자발적 절차에 참여하고 있다고 발표문에서 밝혔습니다. 어느 기관이 운영하는 절차인지는 적지 않았습니다.

Fairwind Program 페이지에 따르면 이 프로그램은 신뢰할 수 있는 방어자에게 첨단 모델을 먼저 쓰게 하는 구글 딥마인드의 제도로, 전 세계 650곳 넘는 파트너와 함께합니다. 정부와 국가 사이버 당국, 의료·통신·에너지·금융망 같은 핵심 기반시설 운영자, 많은 사용자가 기대는 핵심 기술 플랫폼을 우선하고, 방어용 벤치마크를 연구하는 학술 연구실도 신청할 수 있습니다. 다만 이 페이지는 아직 Argon과 CodeMender만 소개하고 Carbon은 언급하지 않습니다.

구글은 신청 기관의 보안 이력과 윤리적 운영 기록을 확인합니다. 참여 기관은 사용자 단위 인증과 피싱에 강한 다중 인증(MFA) 같은 조건에 동의합니다. 모델 접근은 내부 보안·사고 대응·침투 시험 팀에만 줄 수 있고, 직원의 접근과 사용을 추적하는 것도 조건입니다. 허용 작업은 승인된 위협 모의, 리버스 엔지니어링, 악성코드 분석처럼 방어·학술 목적의 이중 용도 작업이며, 접근권을 다른 곳에 나누거나 팔 수 없습니다.

구글은 9월 Gemini 3.8 Flash Cyber도 이 프로그램으로 제한 제공했고, 9월 30일 Argon 첫 발표 때도 Fairwind Program의 신뢰할 수 있는 사이버 방어자에게 Argon을 먼저 내놓았습니다. 당시 발표문은 출시 전 모델 접근을 위한 미국 정부의 자발적 절차를 언급했고, 일반 공개는 유료 API 고객과 Google AI Ultra 구독자부터 하겠다고 밝혔습니다.

Argon 일반 공개는 13일 뒤인 10월 13일이었습니다. 일반 공개 발표문에 따르면 Argon은 그날 Gemini API 유료 등급, Google AI Ultra 구독자의 Google Antigravity, Google AI Ultra·Pro 구독자의 Gemini 앱과 구글 검색 AI 모드에 들어갔습니다. 같은 날 Fairwind 파트너도 수백 곳 더 늘리기 시작했습니다. Carbon이 같은 간격을 따른다는 언급은 이번 발표문에 없습니다.

공개 때 도입가는 Argon과 같은 100만 토큰당 2달러·10달러

Carbon의 도입가는 Argon과 같습니다. 발표문에 따르면 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러입니다. 캐시된 입력 토큰은 입력 단가에서 95% 할인됩니다. 도입 기간이 끝나면 입력 4달러, 출력 20달러가 적용됩니다. 발표 시점에는 API로 Carbon을 쓸 수 없어, 이 단가는 공개 뒤 적용될 예정 가격입니다.

Carbon의 도입 기간이 언제 끝나는지는 발표문에 없습니다. Argon 일반 공개 발표문 각주에 따르면 Argon의 도입 기간은 11월 30일에 끝나고, 그 뒤에는 같은 4달러·20달러가 적용됩니다. 이 각주는 일반 공개용 Argon 모델에만 해당한다고 적었습니다.

Carbon 공개 전 보안 조직과 Argon 사용자가 따질 조건

보안 조직이 Carbon에 닿을 수 있는 공개 경로는 Fairwind Program 신청입니다. 승인을 받더라도 Carbon 접근은 단계적으로 열립니다. 신청하는 조직은 참여 조건인 다중 인증, 보안 팀 한정 접근, 직원 사용 추적을 갖출 수 있어야 합니다. 자격이 없는 조직에는 Fairwind 페이지가 소프트웨어 수정 자동화를 돕는 구글의 코드 보안 에이전트 CodeMender를 공개 모델과 함께 쓰는 길을 안내합니다.

API로 Gemini 4 계열을 쓰는 개발자가 호출할 수 있는 모델은 아직 gemini-4-argon 하나입니다. Argon의 도입가가 11월 30일에 끝나면 입력·출력 단가는 각각 두 배가 됩니다. Carbon은 공개될 때 같은 2달러·10달러로 시작하지만 도입 기간이 정해지지 않아, Argon에서 Carbon으로 옮길 때의 비용 차이는 Carbon 공개 시점의 가격 안내가 나와야 계산할 수 있습니다.

자료 확인 기준: 2026년 10월 28일(UTC).

함께 볼 Gemini 4 · Fairwind 소식

출처

  1. Gemini 4 Carbon: our next frontier model — Google · 발행 · 확인
  2. Gemini 4 Carbon Model evaluation — Google DeepMind · 확인
  3. Introducing Gemini 4 Carbon, it's a big jump over Argon which we released just 2 weeks ago. — Logan Kilpatrick on X · 발행 · 확인
  4. Fairwind Program — Google DeepMind · 확인
  5. Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 | Artificial Analysis — Artificial Analysis · 확인
  6. Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence — Google · 발행 · 확인
  7. Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems — Google · 발행 · 확인
  8. Models | Gemini API | Google AI for Developers — Google AI for Developers · 확인
  9. Introducing Gemini 3.8 Flash and 3.8 Flash Cyber — Google · 발행 · 확인