Gemini 4 Carbon(제미나이 4 카본)은 Google이 2026년 10월 28일 발표한 새 최상위 모델이다. 2주 전 정식 출시한 Gemini 4 Argon의 후속이다. 독립 평가 기관 Artificial Analysis의 지능 지수 v5.0에서 59점을 받아 1위에 올랐다. 다만 지금은 일부 사이버 방어 조직만 쓸 수 있고, 일반 공개 날짜는 정해지지 않았다.
Google은 Carbon을 며칠씩 이어지는 긴 엔지니어링 작업과 취약점 찾기·고치기에 가장 강한 모델로 소개한다. 가격은 Argon과 같은 출시 특가(100만 토큰당 입력 $2·출력 $10)로 시작하고, 특가가 끝나면 $4·$20이 된다.
2026년 10월 29일 기준이다. Google 발표 글과 평가 방법 문서, Artificial Analysis·Vals AI의 공개 측정값을 바탕으로 정리했다. 따로 밝히지 않은 성능 수치는 Google이 발표한 값이다.
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한눈에 보기
| 항목 | Gemini 4 Carbon |
| 발표일 | 2026년 10월 28일 |
| 지금 쓰는 곳 | 일부 사이버 방어 조직 |
| 일반 공개 | 날짜 미정 |
| API 모델 ID | 아직 없음 |
| 출시 특가 | 입력 $2 / 출력 $10 |
| 특가 이후 | 입력 $4 / 출력 $20 |
| 캐시 입력 | 입력 가격의 95% 할인 |
가격은 100만 토큰당 기준이다. 컨텍스트 창과 최대 출력 길이, 특가 기간은 발표에 나오지 않는다.
누가, 언제 쓸 수 있나
Google은 Carbon을 한꺼번에 풀지 않고 세 단계로 넓힌다고 밝혔다. 미국 정부의 자발적인 출시 전 모델 시험 절차에도 참여하고 있다.
Fairwind Program은 Google이 위험이 큰 보안 능력을 먼저 방어 쪽에 주려고 만든 제한 공개 프로그램이다. 정부와 국가 사이버 기관, 의료·통신·에너지·금융 같은 핵심 기반 시설 운영자, 핵심 기술 플랫폼이 우선 대상이다. 참여 조직은 전 세계 650곳이 넘는다. 신청한 조직은 보안 이력과 윤리적 운영 기록을 심사받는다.
10월 29일 현재 Fairwind 소개 페이지에는 아직 Argon만 적혀 있다. 참여 조직은 Argon을 보안·사고 대응·침투 테스트 팀에만 쓰게 할 수 있고, 직원별 사용 기록을 남겨야 한다. Carbon에 같은 조건이 붙는지는 아직 공개되지 않았다.
일반 공개는 "가능한 한 빨리"라고만 했다. 어느 요금제, 어느 제품에 먼저 들어오는지도 정해지지 않았다. Gemini API 모델·가격 문서와 한국어 Gemini 요금제 페이지에도 Carbon은 없다(10월 29일 확인). 그래서 Google AI Ultra를 구독하거나 유료 API 키가 있어도 지금은 쓸 수 없다. 당장 쓸 수 있는 Google 최상위 모델은 Argon이고, 요금제별 이용 범위는 Argon 정식 출시 정리에서 볼 수 있다.
가격: Argon 출시 특가와 같다
출시 특가는 Argon과 똑같다. 특가가 끝나면 두 배가 되는 구조도 같다.
| 구분 | 입력 | 출력 |
| 출시 특가 | $2 | $10 |
| 특가 이후 | $4 | $20 |
캐시 입력은 입력 가격의 95%를 깎아 주므로 특가 기준 100만 토큰당 $0.10이다. 언제 특가가 끝나는지는 밝히지 않았다. Argon의 API 특가가 11월 30일까지라고 해서 Carbon도 같은 날 끝난다는 뜻은 아니다.
성능: Google이 발표한 벤치마크
Google은 17개 평가에서 Carbon을 Argon, GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1과 비교했다. Google이 고른 이 다섯 모델 사이에서는 17개 중 15개에서 Carbon이 1위다. SEC-bench Pro는 두 Claude 모델의 점수 없이, Vals Index·Agents' Last Exam·ExploitGym은 Claude Fable 5.1의 점수 없이 비교했다.
- Carbon과 Argon 점수는 Google이 Gemini API의 가장 높은 사고(thinking) 설정으로 잰 값이다
- 다른 회사 모델 점수는 각 회사가 발표한 값이나 공개 순위표 값을 옮겼다
Argon에서 얼마나 올랐나
같은 표에서 백분율로 매기는 평가 중 Argon과 차이가 큰 다섯 개를 골랐다. 선 하나가 평가 하나이고, 왼쪽 점이 Argon, 오른쪽 점이 Carbon이다.
입력이 25만 6천~100만 토큰인 긴 문서에서 그래프 구조를 따라가는 GraphWalks는 84.2%에서 96.2%로 12.0%p 올랐다. 공격 코드로 취약점을 검증하는 ExploitGym은 12.8%p, 과학 연구 작업 Terminal-Bench Science는 11.9%p 올랐다. 터미널 코딩 Terminal-Bench 4.0(65.2%)과 컴퓨터로 전문 업무를 처리하는 Agents' Last Exam(77.4%)도 8%p 넘게 올랐다. 두 점수 모두 표의 다섯 모델 중 가장 높다.
터미널 작업 평가 두 개는 이번 표에서 Artificial Analysis가 잰 값으로 바뀌었다. 그래서 각 회사 발표값을 쓴 9월 Argon 표와 숫자가 다르다. 예를 들어 Claude Opus 5.5의 Terminal-Bench 4.0은 9월 표에서 66.4%, 이번 표에서 59.6%다.
업무 자동화 AutomationBench(53.9%), 가상 자판기 사업을 운영해 잔고로 겨루는 Vending-Bench 2($16,484)도 표에서 가장 높다. 표 밖의 평가로는 웹 개발 결과물을 사람들이 고르는 WebDev Arena 순위표에서 Elo 점수가 89점 올라 1,768점으로 4위다.
Carbon이 1위가 아닌 평가
1위를 내준 평가는 두 개다.
- FrontierSWE 2 (코딩): GPT-6 Astra 65.5%, Claude Opus 5.5 62.3%, Carbon 61.2%로 3위다
- OSWorld-2.1 (데스크톱 조작, 오프라인 82과제): Claude Opus 5.5 87.2%, Carbon 81.5%로 2위다. GPT-6 Astra(80.9%)보다는 높다
독립 평가: Artificial Analysis와 Vals AI
Google 표의 첫 두 줄은 외부 기관이 직접 잰 지수다. 두 기관 모두 자기 사이트에 Carbon 결과를 올렸고, 사고 설정은 high로 두고 쟀다.
Artificial Analysis(AA) 지능 지수 v5.0은 코딩, 터미널 작업, 지식, 물리 추론 등 9개 평가를 묶은 점수다. Carbon은 59점으로 52개 모델 중 1위다. 2위 Claude Opus 5.5(58점)와는 1점 차이다. 아래 그래프는 이 지수의 점수와, 지수 과제 하나를 푸는 데 든 평균 비용을 함께 그렸다.
Carbon의 과제당 비용은 $7.76으로 Opus 5.5($10.04)보다 싸고 Astra($6.24)보다 비싸다. 세로축이 40점에서 시작하므로 점 사이 간격이 실제보다 크게 보인다는 점을 감안해야 한다. 이 비용은 정가 $4·$20으로 계산한 값이라, 특가 단가(절반)를 적용하면 이론상 절반 수준이 된다.
Artificial Analysis는 Carbon을 매우 장황한 모델로 분류했다. 지수를 재는 동안 출력 토큰 2억 개를 썼는데, 비교 모델 중앙값은 6,400만 개다. 토큰 단가가 같아도 답이 길면 비용이 늘어난다. 출력 속도는 초당 약 102토큰으로 평균(87)보다 빠르다.
Vals AI는 금융·법률·세무·코딩 업무를 묶은 Vals Index로 잰다. 여기서 Carbon은 70.36%로 29개 중 2위다. 1위는 Google 표에 없는 Claude Sonnet 5.5(70.85%)이고, 3위가 Claude Opus 5.5(70.18%)다. 세 모델의 차이는 0.7%p 안이다. 법률 조사 평가 Legal Research Bench에서는 87개 모델 중 1위였다.
보안: 찾고, 검증하고, 고친다
Google은 Carbon이 보안 방어의 세 단계에서 모두 최고 수준이라고 밝혔다. 취약점을 찾고, 실제로 공격할 수 있는지 확인하고, 근본 원인을 고치는 단계다. Google이 외부 벤치마크라고 부르는 아래 세 평가는 모두 가드레일을 끈 상태로 잰 값이다. 앞의 두 개는 Google이 직접 쟀다.
취약점 찾기: SEC-bench Pro
실제 소프트웨어에 숨은 취약점을 스스로 찾아 재현 코드를 만드는 평가다. Google은 JavaScript 엔진 183과제로 직접 쟀다.
Carbon은 88.2%로 GPT-6 Astra(85.4%)보다 2.8%p, Argon(83.4%)보다 4.8%p 높다. Claude 모델 점수는 그래프에 없다.
공격 가능성 검증: ExploitGym
찾은 취약점으로 실제 공격 코드를 써서 목표를 빼앗는지 보는 평가다. 방어하는 쪽은 이 결과로 무엇부터 고칠지 정한다. Google은 인터넷 없이 Antigravity 환경에서 과제마다 한 번씩 시도하게 했다.
Carbon은 시간 상한을 6시간으로 낮춰도 53.5%로, 시간 제한 없이 잰 GPT-6 Astra(42.4%)보다 11%p 넘게 높다. 그래프 밖의 Claude Mythos 5.1은 6시간 기준 30.4%다. 경쟁 모델 점수는 각 회사 시스템 카드에서 옮긴 값이라 측정 조건이 완전히 같지는 않다.
고치기: CWE-bench
취약점의 근본 원인을 고치는 평가다. Collinear AI가 모든 모델을 직접 쟀지만, 실행 도구는 모델마다 다르다. Carbon·Argon은 Antigravity, Grok 4.7은 opencode, Astra는 Codex, Opus 5.5는 Claude Code를 썼다. Carbon은 71.0%로 1위이고, Grok 4.7·Argon·GPT-6 Astra가 68.0%로 공동 2위, Claude Opus 5.5가 67.0%다.
Google 안팎의 사용 사례도 함께 공개했다.
- 안전한 코드 만들기: 사내 평가에서 안전한 코드를 만드는 성공률이 Argon의 2배가 넘었다
- Chrome 팀: 품질 높은 패치를 만드는 데 다른 연구소의 대형 모델보다 10배 넘게 낫다고 보고했다. 그 모델 이름은 밝히지 않았다
- Wiz: 웹 침투 테스트 평가에서 Carbon이 앞선다고 밝혔다. Google은 이것이 공공 서비스·핵심 기반 시설·비영리 단체의 노출을 점검하는 Wiz의 Scan for Good 활동에 핵심인 능력이라고 소개한다
며칠씩 이어지는 긴 작업
Google은 Carbon이 훨씬 어렵고 긴 엔지니어링 문제까지 맡길 수 있는 모델이라고 설명한다. 사내에서는 Carbon이 며칠 동안 계속 돌며 막다른 길을 돌아 나가 일을 끝냈다고 한다.
- 큰 코드베이스와 저수준 시스템에서 잘 드러나지 않는 버그의 원인을 찾았다
- 원인을 찾은 뒤 패치까지 만들었다
- 코딩·에이전트 작업뿐 아니라 과학 작업, 풀스택 웹 개발, 멀티모달 이해도 함께 개선했다
안전장치: 정렬과 프롬프트 인젝션
Carbon은 Argon과 같은 여러 겹의 안전장치를 쓴다. 모델 학습, 실시간 오용 방어, 프롬프트 인젝션 내성, 사고 과정 감시다. 이번에는 정렬(사람이 원한 대로 행동하는 성질)을 한 단계 더 끌어올렸다고 밝혔다. 아래는 모두 Google이 발표한 값이다.
- 편법 줄이기: Terminal-Bench 4.0에서 채점을 속여 통과한 비율이 0.0%, 속이려 한 시도도 0.4%였다. 사내 실제 코딩 환경에서 심각한 정렬 이탈 경보는 약 80% 줄었다
- 솔직함: 근거 없는 주장이 Argon의 절반 정도로 줄었다. 증거가 없으면 지어내지 않고, 막힌 작업과 남은 일을 목록으로 알린다
- 모호할 때 묻기: 추측해 밀어붙이지 않고 관련 자료를 찾아 어긋나는 점을 먼저 사용자에게 알린다
- 선 지키기: 맡긴 범위를 넘는 행동(overreach)은 26%, 해야 할 일을 덜 하는 경우(under-service)는 29% 줄었다
프롬프트 인젝션은 외부 문서나 웹 페이지에 숨긴 지시로 모델을 조종하는 공격이다. Gray Swan의 간접 프롬프트 인젝션(IPI) 평가에서 15번 시도했을 때 공격이 성공한 비율을 쟀다. 낮을수록 좋다.
Google은 평가에 쓴 공격을 Carbon이 모두 막아 0.0%였다고 밝혔다. Argon(0.7%)과 Claude Opus 5.5·Fable 5.1(1.0%)도 낮지만, GPT-6 Astra(8.5%)와 GPT-6.1 Sol(8.6%)은 그보다 크게 높다. Argon 때는 안전·보안 보고서를 따로 냈지만, Carbon 보고서와 모델 카드는 아직 공개되지 않았다.
한국에서 알아 둘 점
10월 29일 현재 구글코리아 블로그에는 Carbon 소식이 없다. 한국어 Gemini 요금제 페이지도 AI Pro와 AI Ultra에 "Gemini 4 Argon 포함"만 적고 있다.
- 지금 쓸 수 있는 모델: 한국에서도 Argon까지다. AI Ultra는 월 11만 9,000원(AI Pro 한도의 5배)과 월 30만 원(20배) 두 가지다
- API 가격: 달러로 청구된다. Argon API에는 무료 등급이 없다. Carbon의 API 가격 체계는 발표된 단가 말고는 아직 정해지지 않았다
- 보안 조직: 국가 기관이나 금융·통신·의료 같은 기반 시설 운영자라면 Fairwind Program 신청서를 낼 수 있다. 심사를 거쳐야 하고, 대상이 아니면 공개 모델로 보안 에이전트 CodeMender를 쓰라고 안내한다
헷갈리기 쉬운 점
자주 나올 만한 질문 네 가지에 짧게 답한다.
지금 바로 써 볼 수 있나
아니다. Google 발표 글은 일부 사이버 방어 조직만 쓸 수 있다고 밝혔고, Gemini API 문서와 요금제 페이지에도 Carbon은 없다. 일반 공개 날짜도 정해지지 않았다.
정말 모든 벤치마크에서 1위인가
Google이 고른 다섯 모델 사이의 표에서는 17개 중 15개가 1위다. FrontierSWE 2는 GPT-6 Astra가, OSWorld-2.1은 Claude Opus 5.5가 더 높다. Vals AI가 직접 낸 순위에서는 Claude Sonnet 5.5에 이어 2위다. Artificial Analysis 지능 지수는 1위다.
보안 점수는 일반 공개 판에서도 같을까
알 수 없다. 보안 평가 세 개는 가드레일을 끄고 잰 값이다. Argon도 일반 공개 판에는 침투 테스트 같은 공격 작업을 막는 장치를 넣었다. Carbon 일반 공개 판의 보안 제한은 아직 발표되지 않았다.
컨텍스트 창은 얼마인가
Google은 발표하지 않았다. Artificial Analysis와 Vals AI 페이지에는 100만 토큰으로 표시돼 있지만, Google 문서로 확인된 값은 아니다.
정리
- Gemini 4 Carbon은 Google이 2026년 10월 28일 발표한 새 최상위 모델로, Argon 정식 출시 2주 만에 나왔다
- 지금은 일부 사이버 방어 조직만 쓰고 일반 공개 날짜는 미정이다. 가격은 Argon과 같은 출시 특가 $2 / $10, 이후 $4 / $20이다
- Google이 고른 다섯 모델 사이에서 17개 중 15개에서 1위이고, Artificial Analysis 지능 지수에서도 52개 모델 중 1위다. Vals Index는 2위다
참고
- Gemini 4 Carbon: our next frontier model — Google
- Gemini 4 Carbon model evaluation — Google DeepMind
- Gemini 4 — Google DeepMind
- Fairwind Program — Google DeepMind
- Gemini 4 Carbon — Artificial Analysis
- Gemini 4 Carbon — Vals AI
- Gemini Developer API pricing — Gemini API
- Gemini 4 Argon available on Google Cloud — Google Cloud
- Scan for Good — Wiz
- Google AI Pro·Ultra 요금제 — Gemini
- SEC-bench
- ExploitGym — GitHub
- CWE-bench
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