Gemini 4 Hydrogen이 출시되었으며 누구나 사용할 수 있습니다.

요약:

방금 Google은 속도와 실행 효율성에 초점을 맞춘 Gemini 4 Hydrogen(수소)을 출시했습니다

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수소는 누구에게나 직접적으로 열려있습니다

또한 Google 검색은 복잡하고 분산되어 있으며 철자가 틀린 질문을 더 잘 이해하고 더 직관적인 답변과 더 관련성 높은 웹 링크를 제공할 수 있는 Hydrogen과 연결되어 있습니다.

Google에 따르면 기본 높은 추론 설정에서 Hydrogen은 이전 세대 Gemini 3.8 Flash보다 2.5배 빠르게 작업을 완료할 수 있습니다. 명령 추종 능력이 더욱 향상되었으며, 조작된 사실의 수도 80% 이상 감소했습니다.

인공분석 지능 지수 목록에서는 최고급 제미니 4 아르곤을 능가하기도 합니다.

Google 검색에서 처음으로 새 모델을 사용했습니다.

Google 검색 제품 부사장인 Robby Stein은 이번 액세스가 현재까지 Google 검색의 가장 큰 모델 업그레이드라고 말했습니다. Gemini 4 Hydrogen은 AI 모드에서 지원하는 모든 언어를 포괄하여 전 세계 사용자에게 출시되기 시작했습니다.

가장 직접적인 변화는 앞으로 검색 키워드에 대해 생각하는 데 소요되는 시간이 줄어든다는 점입니다.

이제 머리 속 아이디어를 검색창에 직접 입력할 수 있습니다. 질문이 길거나, 조건이 많거나, 철자 오류가 포함된 경우에도 Hydrogen은 귀하가 찾고 있는 내용을 보다 정확하게 이해하고 이러한 요구 사항에 따라 답변을 정리할 수 있습니다.

검색결과도 더욱 유연해졌습니다.

Google은 업그레이드된 검색을 통해 질문에 따라 보다 적절한 제시 방법을 선택할 수 있다고 밝혔습니다.

정보를 비교해야 할 경우 테이블을 생성할 수 있습니다. 복잡한 지식 질문에 직면할 때 그림, 시각적 콘텐츠, 심지어 대화형 도구를 통해 사용자가 답변을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이전에는 여러 웹사이트를 열고 반복적으로 정보를 비교해야 했던 일부 작업을 이제 검색 페이지에서 직접 해결할 수 있습니다.

동시에 Google 검색에서는 쿼리 팬아웃(쿼리 확장) 기술도 업그레이드되었습니다. 복잡한 문제에 직면했을 때 시스템은 동시에 여러 관련 방향을 검색하고 더 넓은 범위의 정보 소스를 다루며 더 관련성이 높은 웹 링크를 제공할 수 있습니다.

사실 꽤 흥미롭습니다. AI 검색은 검색 페이지에 직접 답변을 남겨 사용자가 외부 웹사이트를 클릭할 필요성이 점점 줄어들고 있다는 비판을 받아왔다. 이제 구글은 업그레이드된 AI 검색을 통해 사용자가 더 많은 웹사이트를 발견하는 데 도움이 될 수 있다는 점을 강조하기 시작했습니다.

Google 자체도 AI 검색을 통해 수익을 창출해야 한다는 압력을 받고 있습니다. 필립 쉰들러 구글 최고커머셜책임자(CCO)는 지난 10월 28일 실적 컨퍼런스콜에서 AI 모드의 수익화 효율성이 기존 검색에 비해 낮고, 쿼리량이 급격하게 증가해 검색광고 수익 성장도 둔화됐다고 인정했다.

링크 수가 증가한 후 웹사이트에서 더 많은 클릭수를 회복할 수 있는지 여부는 입증하는 데 시간이 걸릴 것입니다.

쌍둥이자리는 더 순종적이고 유능합니다

아마도 Google은 코드명 Hydrogen이 충분히 직관적이라고 느낄 것입니다. 이름에는 플래시가 없지만 수소는 고효율 모델 제미니 4 시리즈의 역할을 맡는다.

Google은 복잡한 심층 추론 작업에 Carbon과 Argon을 포지셔닝하는 반면, Hydrogen은 실행 효율성, 특히 프로그래밍, 도구 호출 및 다단계 작업에 더 중점을 둡니다.

하지만 속도와 실행 효율성에 초점을 맞춘 이 모델은 심지어 자체 고급 모델을 능가합니다.

제3자 평가기관 인공분석의 지능지수 목록에서 수소는 High 추론 기어에서 51점을 얻었고, Xhigh 기어에서는 54점으로 더욱 높아져 Gemini 4 Argon의 50점을 넘어섰다.

Google이 발표한 공식 벤치마크에 따르면 Hydrogen은 지식 작업, 자동화 및 추론 분야에서 특히 뛰어난 성능을 발휘합니다.

복잡한 지식 작업을 처리하는 AI의 능력을 검사하는 Agents' Last Exam v1.1에서는 71.6%의 점수를 획득하여 Claude Sonnet 5.5의 60.4%, GPT-6.1 Terra의 69.8%를 능가했습니다.

장기적인 비즈니스 작업을 시뮬레이션하는 Vending-Bench 2 테스트에서 Hydrogen은 마침내 다른 두 모델보다 앞서 14,549달러의 자금 잔액을 축적했습니다.

프로그래밍 측면에서는 SWE-sweep에서 13.5%로 선두를 달리고 있지만 Terminal-Bench 4.1에서는 57%로 Claude Sonnet 5.5의 63.9%에 뒤처졌습니다.

러닝 점수 외에도 더 직접적인 변화는 Gemini가 더 순종적이고 일상적인 사용 능력이 뛰어나다는 것입니다.

Google은 Hydrogen이 어조, 형식, 특정 규칙을 더 잘 준수하고, 여러 라운드의 대화에서 작업 목표를 유지하며, 반복되는 수정 횟수를 줄일 수 있다고 말했습니다.

복잡한 데이터를 처리할 때 업로드된 파일에서 정보를 추출하고, 표와 시각적 콘텐츠를 구성하고, Gmail, Google Drive 및 Airtable, Dropbox와 같은 연결된 애플리케이션과 연계하여 작업을 완료할 수 있습니다.

하이드로젠의 도구 호출 기능도 향상되었습니다. 구글은 이 모델이 사용해야 하는 도구를 보다 정확하게 선택할 수 있으며 도구 호출이 실패하거나 검색 결과가 반환되지 않는 경우에도 후속 작업을 조정할 수 있다고 말했습니다.

공식 시연에서 Hydrogen은 Google Antigravity를 사용하여 YouTube 강의 동영상과 디자인 템플릿을 기반으로 Google Slides에서 직접 여러 페이지로 구성된 슬라이드를 생성했습니다. 그 후, 프리젠테이션을 독립적으로 확인하고 텍스트가 겹치는 등의 타이포그래피 문제도 수정했습니다.

주목할 만한 또 다른 변화가 있습니다. 이번에 Google은 Google Antigravity를 위한 새로운 Orchestrator 기능을 출시했습니다.

Antgravity는 이전에 서로 다른 모델을 사용하여 함께 작업하는 여러 에이전트를 지원했습니다. 새로 출시된 Orchestrator는 동일한 작업의 실행 진행 상황에 따라 Carbon과 Hydrogen 사이를 자동으로 전환할 수 있습니다.

Google이 제공한 워크플로에 따르면 Carbon은 먼저 작업을 분석하고 계획을 수립한 다음 이를 Hydrogen에 넘겨 코드를 수정하고 종속성을 업데이트하고 테스트를 실행할 수 있습니다. 실행 중에 새로운 어려움이 발생하면 분석 및 조정을 위해 해당 작업을 Carbon에 반환할 수 있습니다.

전체 프로세스에서 사용자가 수동으로 모델을 전환할 필요가 없습니다.

Google은 내부 테스트에서 Orchestrator가 Carbon 단독 사용에 가까운 작업 성공률을 달성하는 동시에 크레딧 소비를 평균 24% 줄이고 작업 완료 속도를 19% 높였다고 밝혔습니다.

이 기능은 현재 Google AI Ultra 사용자에게 제공되며 앞으로 더 많은 모델과 구독을 지원할 예정입니다.

가격 측면에서 Hydrogen의 API는 백만 입력 토큰당 미화 1.5달러 및 백만 출력 토큰당 미화 7.50달러를 청구합니다. 이는 Gemini 4 Argon의 현재 우대 가격인 백만 입력당 미화 2달러 및 백만 출력당 미화 10달러보다 낮습니다.

이전 세대 플래시에 비해 신형 모델의 가격이 인상됐다. 현재 Gemini 3.8 Flash의 입출력 가격은 각각 0.75달러, 3.75달러로 Hydrogen의 절반 수준이다.

단, 플래시 구 버전의 우대 가격은 12월 31일 종료되며, 내년 1월 1일부터 수소와 동일한 수준으로 조정된다.

네티즌: 아르곤은 어떻습니까?

수소가 출시된 후 사람들은 즉시 테스트를 시작했습니다.

네티즌 @SPAC89는 Hydrogen Extra로 만든 Three.js 프로젝트를 선보였습니다. 그는 전체 프로젝트가 2시간도 채 걸리지 않았으며 그 중 거의 80%가 렌더링에 소비되었으며 Google AI Pro 구독 주간 할당량의 5%만 소비했다고 말했습니다.

그는 새 모델에 상당히 만족하고 있으며 20달러 Pro 구독에 제한이 거의 없다고 느낀 것은 이번이 처음이라고 말했습니다.

@StatsWire 사용자는 4개의 Gemini 모델로 테스트를 실시했습니다. Three.js를 사용하여 외부 3D 모델이나 텍스처를 호출하지 않고도 실제로 플레이할 수 있는 3D Mario 게임을 만들도록 했습니다.

댓글 영역의 일부 네티즌들은 작성자가 게임을 생성하는 데 각 모델에 필요한 시간과 비용도 공개할 수 있기를 바라는 희망을 표명했습니다. 저자는 이러한 데이터가 다음 테스트에서 보완될 것이라고 말했습니다.

수소 접근 소식에 대한 구글 검색도 많은 논의를 불러일으켰습니다.

일부 네티즌들은 매우 흥미로운 시나리오를 생각했습니다. "2026년의 개발자: AI가 버그를 썼다. 이제 Google 검색에 오류 메시지를 던지면 여전히 버그를 설명하는 것은 동일한 AI입니다."

그러나 일부 네티즌들은 Google의 검색 사업에 대해 낙관적이지 않습니다.

이러한 불만사항은 Hydrogen에 대한 것이 아니라 Google의 기존 제품에 대한 불만에 관한 것입니다.

공식 Google DeepMind 게시물에서 Hydrogen의 성능은 또 다른 질문을 제기합니다. 그렇다면 현재 Argon의 용도는 무엇입니까?

결국 수소는 더 저렴하고 빠르며, 일부 리뷰에서는 포지셔닝이 더 높은 아르곤을 능가했습니다.

어떤 사람들은 속도 증가에 대해서도 의문을 제기합니다. 광속 증가의 용도는 무엇입니까?

한 네티즌은 속도가 2.5배 빨라지면 정말 좋지만, 답이 틀리면 느리지만 정답을 맞추는 것보다 작업을 다시 실행하는 데 드는 비용이 더 높을 수 있다고 지적했습니다.

또 다른 네티즌은

AI가 이제 커피를 다 마시기도 전에 끝낼 수 있을 정도로 코드를 빨리 작성할 수 있지만, 코드를 확인하려면 남은 냄비 전체를 다 마셔야 할 수도 있다고 농담했습니다.

모델 순위 1위는 늘 눈길을 끌며, 누가 누구를 능가했는지 모두가 즐겁게 토론한다. 그러나 매일 AI를 사용하는 경우 사람들은 종종 다른 평가 기준을 갖게 됩니다.

네티즌 @mattyapro 님의 댓글은 많은 분들의 정서를 반영하고 있습니다.

“나에게는 리더보드 상위권에 있는 모델보다 매일 사용하는 모델이 더 중요합니다.”

일상적인 업무가 주목을 받는 것은 좋은 일입니다.