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Google, Gemini 4 Carbon 발표 사이버 방어 담당자부터 제공

장시간 에이전트 작업과 보안 업무용으로 만든 Google의 Gemini 4 Carbon은 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0에서 59점으로 1위에 올랐고 SEC-bench Pro 88.2%, CWE-bench 71.0%를 기록했습니다. 접근은 선정된 사이버 방어 담당자부터 시작하며 개발자와 일반 사용자는 나중입니다. 출시 가격은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러이며 이후 4달러와 20달러로 오릅니다.

Google의 새 프런티어 모델은 이례적인 순서로 나왔습니다. Gemini 4 Argon 2주 뒤인 2026년 10월 28일 발표된 Gemini 4 Carbon은 개발자나 일반 대중이 아니라 소수의 사이버 방어 담당자에게 먼저 제공됐습니다. Google은 이를 장시간 에이전트 작업과 보안을 위해 만든 가장 강력한 모델이라고 소개하며, 단계적 공개 방식은 어떤 벤치마크 못지않게 Google이 보는 위험을 보여 줍니다.

주요 점수는 높습니다. Carbon은 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0에서 59점으로 1위에 올랐습니다. 보안 테스트에서는 취약점 발견을 측정하는 SEC-bench Pro에서 88.2%, 취약점 악용을 측정하는 ExploitGym에서 54.8%, 패치 작성을 보는 Collinear의 CWE-bench에서 71.0%를 기록했습니다. WebDev Arena에서는 Elo가 89점 올라 4위가 됐습니다. Google에 따르면 이 모델은 내부에서 며칠씩 연속으로 실행되며 막다른 길을 넘어 대규모 코드베이스의 미묘한 버그 원인을 찾아냈고, Chrome 팀은 고품질 패치 작성에서 이름을 밝히지 않은 다른 연구소 모델보다 훨씬 낫다고 평가했습니다.

접근은 단계적이었습니다. 먼저 일부 사이버 방어 담당자, 이어 Google의 Fairwind 프로그램을 통한 신뢰할 수 있는 파트너에게 제공됐고, 개발자, 기업, 소비자는 날짜 없이 나중으로 미뤄졌습니다. 저희의 Gemini 4 Carbon 리뷰에 기록된 대로 그 단계는 11월 10일에 왔고, 유료 Gemini API, Antigravity, Google AI Ultra 구독자용 Gemini 앱에서 쓸 수 있게 됐습니다. 가격은 Argon과 같은 입력 토큰 100만 개당 $2, 출력 100만 개당 $10에서 시작해 도입 기간이 끝나면 $4와 $20으로 두 배가 됩니다. 리뷰에서는 도입 기간 종료를 11월 30일로 적고 있습니다.

안전성 수치도 성능 주장과 함께 읽을 만합니다. Google은 Terminal-Bench 4.0에서 부정행위 성공률이 0.0%로 떨어졌고, 실제 코딩 환경의 심각한 정렬 이탈 경고가 거의 80% 줄었으며, Gray Swan의 간접 프롬프트 인젝션 테스트에서 공격 성공률이 Argon의 0.7%에 비해 0.0%였다고 밝혔습니다. 결함을 이 정도로 찾아내고 연결하는 모델은 방어자뿐 아니라 공격자에게도 쓸모가 있어, Google은 미국 정부의 자발적 사전 출시 테스트에 참여했습니다. 전날 Anthropic도 공개하지 않은 자체 모델에서 비슷한 능력을 설명했으니, 이는 프런티어 연구소들의 공통 문제가 되어 가고 있습니다.

몇 가지 단서가 붙습니다. 외부 사이버 벤치마크는 안전장치 없이 실행됐기 때문에 실제 배포된 모델은 그런 작업 일부를 거부하거나 약하게 할 수 있습니다. 전체 비교표는 이미지로 공개됐고 본문은 경쟁 모델 이름을 하나도 들지 않아, 직접 비교는 발표문으로 확인할 수 없습니다. 모든 수치는 Google 또는 Wiz 같은 파트너가 낸 것입니다. 예산을 세우는 팀은 출시 가격이 아니라 두 배가 된 가격으로 계산해야 합니다.

결론: 취약점을 이렇게 잘 찾는 모델이라면 방어자부터 단계적으로 여는 것이 합리적입니다. 개발자는 출시 기간 이후 가격이 두 배가 된다는 점을 예산에 반영하고, 사이버 벤치마크가 안전장치 없이 진행됐으므로 실제 운영에서는 동작이 다를 수 있다는 점에 유의해야 합니다.

관련 리뷰:Gemini 4 CarbonGemini 4 Argon

출처: Google DeepMind

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