Gemini 4 Argon은 정말 매력적이다
Gemini 4 Argon is fascinating
핵심 요약
사용자들은 Gemini 4 Argon의 뛰어난 추론 능력과 에이전트 작업 수행력을 높게 평가하며, 기존 벤치마크가 이 모델의 진가를 제대로 보여주지 못한다고 입을 모읍니다.
- 압도적 성능 — 벤치마크 수치보다 실사용에서 훨씬 뛰어난 문제 해결 능력을 보여줌
- 에이전트 활용 — 복잡한 에이전트 작업과 검증 가능한 업무에서 탁월한 성과를 냄
- 모델 특성 — 방대한 지식을 바탕으로 틈새 분야의 복잡한 질문도 정확히 파악함
- 향후 기대 — 포스트 트레이닝 최적화로 인해 향후 더 빠른 모델 업데이트가 예상됨
출시되자마자 OMP로 API 연동해서 쓰고 있다. 조만간 Antigravity에도 API 지원 추가돼서 네이티브 하네스 쓸 수 있으면 좋겠네.
이 모델 진짜 미쳤다. OpenAI가 GPT-5.2 내놨을 때나 Moonshot AI가 Kimi K3 공개했을 때 느꼈던 그 감정이랑 비슷함. 벤치마크 점수로는 설명이 안 될 정도로 경쟁 모델들을 압살하고 있음. 진짜 지독할 정도로 꼼꼼함. 속도도 이 정도면 준수하고. Gemini 2.5/3 시리즈(3.8 Flash는 예외지만)랑은 다르게 드디어 에이전트 작업에 써먹을 만한 수준임.
원래 회사 통해서 GPT-6 Astra/GPT-6.1 Sol이랑 Claude Opus 5.5를 무제한으로 쓰고 있었거든. Argon 기본 출력값이 좀 짜증 날 때가 있긴 한데(그래도 Opus나 GPT-6/6.1보다는 훨씬 나음), poteto의 unslop 스킬 좀 섞어주면 결과물 진짜 만족스럽게 뽑힘. 코드도 잘 짜고. 제로샷으로 다 해결하는 괴물은 아닌데, 검증 가능한 작업 던져주면 이 새끼 성능 진짜 미쳤음.
GPT-6.1이랑 Opus 5.5(CVP 경유)한테 사이버 보안이랑 리버스 엔지니어링 관련 과제 던져줬었는데, 이틀 동안 /goal 돌려도 진전도 없고 돈만 날리더라. 근데 Argon은 순식간에 해결함. 이 모델에서 그 특유의 "거대 모델 냄새"가 진동을 함. 내가 던지는 온갖 마이너하고 지엽적인 지식들을 그냥 다 꿰뚫고 있음. 취약점 연구할 때만 분류기(classifier)가 좀 거슬리는데, 뭐 이건 예상했던 거라. 어차피 자주 하는 작업도 아니라서 별 상관없음.
진짜 괴물 같은 모델이다. Carbon이나 다음 버전 나올 때는 토큰 효율성 좀 더 개선됐으면 좋겠네.
구글 딥마인드, 진짜 잘했다. 앞으로도 이대로만 가자.
