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구글(Google)이 10일 제미나이 4 카본(Gemini 4 Carbon)을 유료 개발자와 구글 AI 울트라(Google AI Ultra) 구독자에게 공개했다. 카본은 기존 제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon)을 밀어낸 후속작이 아니다. 동일한 뿌리에서 출발하되 더 오래 생각하도록 만든 한 칸 위의 심화 추론 모델이다.
이번 공개로 구글은 앤트로픽(Anthropic)이 먼저 구축한 3칸짜리 제품군 체제를 갖췄다. 일상용 최상위 모델, 그 위의 심화 추론 모델, 검증된 보안 방어자용 사이버 특화판으로 이어지는 분업 구조다. 제미나이 앱에서 실제로 자리를 내준 모델 역시 아르곤이 아니라 이전 세대인 제미나이 3.1 프로였다.
아르곤을 바탕으로 더 오래 생각하는 심화 모델
구글 딥마인드(Google DeepMind)가 이달 공개한 공식 모델 카드는 카본의 출신부터 밝힌다. 모델 카드는 서두에서 “제미나이 4 카본은 제미나이 4 아르곤을 바탕으로 한다”(Gemini 4 Carbon is based on Gemini 4 Argon)고 명시했다. 9월 30일 공개된 제미나이 4 아르곤이 뿌리이며, 텍스트와 이미지, 오디오, 영상을 읽고 텍스트로 답한다. 지식 기준 시점은 2026년 3월이다.
아르곤과 결정적으로 달라진 지점은 모델이 답을 내기 전 거치는 생각의 깊이다.
답을 내기 전 모델이 머릿속에서 거치는 심화 추론 분량을 ‘사고 토큰(thinking token)’이라고 한다. 시험문제를 마주했을 때 곧바로 정답지에 글을 적지 않고 문제지 여백에 가설을 검산하는 ‘머릿속 연습장’이다. 예컨대 복잡한 결제 처리 파이프라인의 동시성 버그를 조사할 때, 곧바로 수정 코드를 출력하지 않고 발생 가능한 경쟁 상태(Race Condition) 시나리오를 수십 차례 내부 시뮬레이션으로 점검한 뒤 최종 답변을 내놓는 방식이다. 구글의 개발자 공식 문서는 카본이 “한 턴마다 사고 토큰을 더 써서 철저히 탐색하고 자기 작업을 검증한다”(spends more thinking tokens per turn to explore thoroughly and verify its work)고 설명했다. 그만큼 한 번 답할 때 소모하는 토큰과 응답 대기 시간이 늘어난다는 점도 함께 인정했다.
독립 측정에서도 이러한 성격이 그대로 드러난다. 독립 벤치마크 평가사인 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 지능지수 v5.0.1 평가에서 카본은 출력 토큰 2억500만개를 기록했다. 비교 집단 중앙값인 7280만개의 약 2.8배에 달하는 분량이다. 단일 과제 하나를 해결하는 데 평균 25.6분이 걸려 중앙값 12.6분 대비 두 배의 시간이 소요됐다. 동일한 엔진을 바탕에 두고 시험 시간을 두 배 이상 부여한 셈이다.
토큰 단가는 아르곤과 같다. 공식 발표 기준 도입가는 100만토큰당 입력 2달러(약 2672원), 출력 10달러(약 1만3362원)로 책정됐다. 오는 11월 30일 프로모션 기간이 끝나면 각각 4달러와 20달러로 인상된다. 사고 토큰을 대량으로 소비하는 모델 특성상, 실제 청구액은 기본 단가보다 작업당 토큰 사용량이 좌우한다.
접근 경로도 엄격하게 제한된다. API 무료 등급에서는 제공되지 않으며, 일반 소비자는 미국 기준 월 100달러(약 13만3620원)의 구글 AI 울트라 구독자만 제미나이 앱과 검색 AI 모드에서 선택할 수 있다.
“카본은 아르곤을 밀어낸 후속작이 아니라, 고난도 작업을 위해 아르곤 위에 한 칸을 더 얹은 심화 추론 모델이다.”
2주 만에 다음 칸을 공개한 배경
빠른 후속작 투입은 사전에 예고된 수순이었다. 코레이 카부쿠오글루(Koray Kavukcuoglu) 구글 딥마인드 수석부사장 겸 최고 AI 아키텍트는 9월 디 인포메이션(The Information) 행사에서 “초기 사후학습본을 내놓겠다“고 밝힌 바 있다. 사후학습을 막 거친 초기 판본을 먼저 선보인 뒤 빠르게 개선하겠다는 전략이었으며, 9월 30일 나온 아르곤이 바로 그 출발점이었다.
아르곤에는 해결해야 할 숙제가 남아 있었다. 아르곤은 출시 직후 복잡한 코딩 과제에서 기대에 미치지 못하며 사내 개발진의 회의론에 직면했다. 구글은 코딩 성능 저하설을 즉각 부인했으나, 10월 9일 사내 코딩 도구에 ‘카본’이라는 새 체크포인트가 전격 배치됐다는 사실이 비즈니스인사이더(Business Insider)의 단독 확인으로 전해졌다. 당시 테스트에 참여한 한 직원은 추가 검증이 필요하다는 단서를 달면서도 코딩 역량에서 앤트로픽의 클로드 오푸스(Claude Opus) 5.5에 필적한다는 평가를 남겼다.
카본 발표는 10월 28일 알파벳 3분기 실적 발표와 같은 날 이뤄졌다. 순다르 피차이(Sundar Pichai) 최고경영자는 3분기 실적 발표에서 “제미나이 4 아르곤과 오늘 발표한 카본으로 프런티어를 이끌게 돼 기쁘다”고 선언했다. 당시 구글이 내세운 핵심 근거는 아티피셜 애널리시스 지능지수 v5.0 1위였다.
모델 명칭도 별도로 정리됐다. 사내 코드명이 처음 알려졌을 당시에는 카본이 아르곤이라는 이름 밑으로 조용히 교체 투입될 가능성도 거론됐다. 그러나 구글은 별도의 브랜드 명칭과 함께 독립 모델 ID인 gemini-4-carbon을 공식 부여했다. 구글 API 변경 이력 역시 10일 카본을 신규 모델로 공식 등재했다.
제품군 재편… 앱에서 빠진 제미나이 3.1 프로
구글은 카본을 아르곤의 대체재로 소개하지 않았다. 공개 발표문은 “카본이 우리 프런티어 모델군에 아르곤과 함께 합류한다”고 밝혔다. 아울러 “대부분의 소프트웨어 엔지니어링과 일상 지식 업무에는 여전히 아르곤이 최적의 선택”이라며 아르곤 중심의 권장 기조를 유지했다.
제미나이 앱 모델 선택기를 살펴보면 아르곤은 ‘코드와 분석’, 카본은 ‘가장 복잡한 작업’으로 역할이 분리됐다. 동시에 이전 세대 모델인 제미나이 3.1 프로가 앱 인터페이스에서 제외되며 세대교체가 이뤄졌다. 다만 API 변경 이력에는 3.1 프로 서비스 종료 일정이 아직 공지되지 않았다.
개발자 공식 문서 기준 카본은 시스템 근본 원인 디버깅, 아키텍처 설계, 고밀도 멀티모달 문서 분석, 과학 증명, 보안 감사에 최적화됐다. 반면 아르곤은 대화형 코딩, 일상 기능 개발, 빠른 배포 주기를 맡는다. 기존 프로덕션 라인을 유지한 채 고난도 심화 트랙을 한 층 더 증설한 셈이다.
세 칸으로 재편된 빅테크 모델 제품군
카본의 합류로 구글 제품군의 윤곽은 앤트로픽과 대등해졌다. 앤트로픽 역시 지난 9일 클로드 페이블(Claude Fable) 5.2를 선보이며 “일상 주력 모델 중 가장 강력한 클로드 오푸스 5.5로 시작하라”고 권고한 바 있다. 페이블은 가장 복잡하고 야심 찬 개방형 기술 과제용으로 분리해 뒀다.
| 칸 (계층 구분) | 구글 | 앤트로픽 | 오픈AI |
|---|---|---|---|
| 일상용 최상위 (권장 기본값) | 제미나이 4 아르곤 | 클로드 오푸스 5.5 | GPT-6.1 솔 |
| 더 오래 생각하는 윗칸 (심화 추론) | 제미나이 4 카본 | 클로드 페이블 5.2 | GPT-6 아스트라 |
| 검증된 방어자용 사이버판 | 페어윈드 경유 카본 | 클로드 미소스 5.2 | GPT-6 사이버 |
세 번째 칸인 보안 특화 모델 역시 세 회사가 모두 갖췄다. 앤트로픽은 페이블과 동일한 엔진에 사이버·생명과학 안전장치를 달리한 미소스(Mythos) 5.2를 검증 프로그램 승인 이용자에게만 제한 공급한다. 오픈AI(OpenAI)는 5일 공개한 GPT-6 사이버(GPT-6 Cyber)를 “GPT-6 아스트라의 사이버 특화 변형”으로 설명하고 접근을 데이브레이크 레드(Daybreak Red)로 묶었다. 구글은 보안 방어자 전용 접근 프로그램인 페어윈드(Fairwind)를 통해 카본을 선공개했다.
구글의 안전 보고서는 페어윈드 판에서 안전장치를 무력화한 것이 아니라, 인가된 전문 연구자가 보안 작업을 수행할 수 있도록 오용 방지 규칙을 맞춤 조정했다고 명시했다. 오픈AI 역시 일상 주력 플래그십인 GPT-6.1 솔 위에 심화 추론과 컴퓨터 조작을 전담하는 윗칸 모델로 GPT-6 아스트라를 배치하고, 이를 바탕으로 사이버 특화 모델인 GPT-6 사이버를 구축한 대칭적 세 칸 구도를 취하고 있다.
카본과 같은 윗칸 모델의 실무 쓰임새는 에이전트 오케스트레이션에서 더욱 두드러진다. 구글은 코딩 도구 안티그래비티(Antigravity)의 ‘/swarm’ 미리보기 기능에서 카본을 설계, 조율, 감사 역할에 배치하고, 실제 코드 작성은 더 빠르고 가벼운 모델에 위임하는 구조를 안내했다. 앤트로픽 역시 페이블 5.2가 경량 모델의 자문역이자 업무를 배분하는 지휘자 역할을 수행할 수 있다고 소개하며, 현장 감독과 작업반을 명확히 분리하는 멀티 에이전트 구조를 예고했다.
구글과 앤트로픽의 엇갈린 벤치마크 성적표
구글이 10월 28일 발표한 자체 비교표에서 카본은 17개 평가 항목 중 15개에서 1위를 차지했다. 카본이 선두를 내준 두 항목은 실제 저장소 기반 코드 수정 과제(FrontierSWE 2)와 컴퓨터 조작(OSWorld-2.1)이었다. 코드 수정은 GPT-6 아스트라가, 컴퓨터 조작은 클로드 오푸스 5.5가 각각 앞섰으며, 당시 비교 대상 페이블은 이전 버전인 5.1이었다.
그러나 12일 뒤 앤트로픽이 공개한 성적표에서는 판세가 뒤집혔다. 페이블 5.2 발표문에 카본 점수가 실린 7개 벤치마크 가운데 카본이 1위를 기록한 항목은 재피어(Zapier)의 업무 자동화 평가 AutomationBench(53.9%) 하나에 그쳤다. 나머지 6개 과제에서는 페이블 5.2가 카본을 앞질렀다. 아울러 앤트로픽 표에는 카본의 프런티어코드 2.0(FrontierCode 2.0) 점수만 중간(medium) 추론 설정으로 기재되어 있어 측정 조건 역시 완전히 동일하지 않았다.
동일한 시험에서도 경쟁 모델의 수치는 표를 작성한 주체에 따라 엇갈렸다. GPT-6 아스트라의 Terminal-Bench-Science 점수는 구글 표에 63.3%로 적혔으나 앤트로픽 표에는 68.1%로 실렸다. 구글 평가 방법 문서는 경쟁 모델 수치가 “별도 표기가 없으면 각 제공사가 자체 보고한 수치”(providers’ self-reported numbers unless otherwise mentioned)라고 밝혔다. 각 사가 자사 모델의 최신 튜닝 결과를 경쟁사 구버전 성적표 옆에 나란히 세우는 관행이 반복되는 구조다.
독립 벤치마크로 확인된 순위와 추론 비용 구조
제3자 독립 기관의 객관적 측정에서는 어느 한쪽의 일방적 독주가 나타나지 않았다.
11일 조회한 아티피셜 애널리시스의 지능지수 v5.0.1에서 카본은 60점을 얻어 페이블 5.2(65점)에 5점 차로 뒤졌다. 클로드 오푸스 5.5는 59점, GPT-6 아스트라는 57점으로 집계됐다. 발표 당일 카본이 확보했던 지능지수 1위 타이틀은 12일 만에 페이블 5.2로 넘어갔다.
대신 카본의 확실한 강점은 점수당 투입 비용에서 증명됐다. 동일한 평가에서 단일 과제당 소요된 비용은 카본이 7.76달러(약 1만369원)였다. 반면 페이블 5.2는 26.54달러(약 3만5463원)로 카본 대비 3.4배에 달하는 비용을 기록했고, 오푸스 5.5 역시 10.04달러(약 1만3415원)가 들었다. 아스트라는 6.24달러(약 8338원)로 카본보다 저렴했으나 지능 점수는 3점 낮았다. 이 비용은 정가(입력 4달러·출력 20달러) 기준이므로, 11월 말까지 프로모션 기간 동안 실제 청구액은 절반 수준으로 떨어진다.
다만 공개된 사이버 벤치마크 성적은 일반 이용자가 즉시 체감할 수 있는 성능으로 해석하기 어렵다. 구글은 10월 28일 발표 당시 외부 벤치마크 성적을 안전장치가 비활성화된 상태에서 평가했다고 밝혔다. 10일 안내문 역시 SEC-bench Pro 등 주요 사이버 성적이 페어윈드 비공개 환경에서 접근했을 때의 결과임을 명시했다. 안전 보고서는 카본의 사이버·생물 분야 위험 판정을 아르곤에서 그대로 이월(“carried forward from Argon”)하며, 최고 수준 위험 능력(CCL)에 도달했을 가능성을 배제할 수 없다고 평가했다.
제미나이 4 플래시의 출시 여부와 제품군의 미래
제미나이 4 세대의 경량·고속 등급인 플래시(Flash) 모델은 아직 공개되지 않았다. 구글 API 변경 이력의 최신 항목은 10일 등재된 카본이며 공식 발표문에도 플래시에 대한 언급은 없다. 현재 운영 중인 최신 플래시는 지난 9월 2일 출시된 제미나이 3.8 플래시다.
개발자 커뮤니티인 X에서는 10월 27일부터 하이드로젠(Hydrogen)이라는 코드명이 오르내렸다. 오피스차이(OfficeChai)가 정리한 게시물들은 5개의 체크포인트와 초당 300~500토큰의 처리 속도를 언급했으나, 구글의 공식 확인이나 독립된 실측 데이터는 존재하지 않는다.
구글은 카본 공개문에서 과학자 지원 프로그램을 설명하며 “최신 프런티어 모델이 나오는 대로 계속 공급하겠다”고 밝혔다. 차세대 모델의 구체적인 명칭과 출시 일정은 명시하지 않았다. 결국 빅테크의 모델 경쟁은 단일 만능 모델의 독주 구도를 넘어, 일상 주력 모델과 심화 추론 모델, 그리고 엄격하게 통제된 보안 특화 모델이 톱니바퀴처럼 맞물려 돌아가는 다층 에이전트 분업 체제로 전환되고 있다.
