Gemini 3: 구글의 차세대 AI 모델 완전 가이드
Gemini 3: 구글의 차세대 AI 모델 완전 가이드
안녕하세요! 오늘은 구글 딥마인드가 2025년 11월 18일에 발표한 Gemini 3에 대해 자세히 알아보려 합니다. AI 기술을 활용한 개발이나 비즈니스에 관심이 있는 분들에게 유용한 정보가 될 것입니다.
“AI가 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 복잡한 문제를 스스로 추론하고 실제 작업을 수행할 수 있다면 어떨까?”
이 질문에 대한 해답으로 Gemini 3가 등장했습니다. 구글 딥마인드의 CEO 데미스 하사비스는 이를 “AGI(범용 인공지능)를 향한 또 다른 큰 발걸음”이라고 표현했습니다. Gemini 3는 단순한 버전 업그레이드가 아닌, AI 능력의 근본적인 도약을 보여주는 모델입니다.
Gemini 3란 무엇인가?
Gemini 3는 구글 딥마인드의 세 번째 세대 멀티모달 AI 모델입니다. 약 2년 전 시작된 Gemini 시대의 집대성으로, 이전 세대들의 장점을 모두 통합했습니다:
- Gemini 1: 네이티브 멀티모달리티와 긴 컨텍스트 윈도우로 AI가 이해할 수 있는 정보의 종류와 양을 확장
- Gemini 2: 사고(thinking), 추론(reasoning), 도구 사용(tool use) 기능으로 에이전트의 기반을 마련
- Gemini 3: 이 모든 기능을 통합하여 어떤 아이디어든 현실로 만들 수 있는 AI
현재 Gemini 3 Pro가 프리뷰로 출시되었으며, 곧 추가 모델들이 공개될 예정입니다. 이 모델은 LMArena 리더보드에서 1501 Elo라는 기록적인 점수로 1위를 차지하며, 최초로 1500점 장벽을 돌파한 AI 모델이 되었습니다.
주요 특징
1. 세계 최고 수준의 멀티모달 이해
Gemini 3는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 코드를 원활하게 통합 처리합니다:
- MMMU-Pro: 81% (복잡한 이미지 추론)
- Video-MMMU: 87.6% (비디오 이해)
- 100만 토큰 컨텍스트 윈도우: 전체 코드베이스, 책 한 권, 수 시간 분량의 비디오를 한 번에 처리
실제 활용 예시:
- 스포츠 경기 영상을 업로드하면 성능 분석과 맞춤형 훈련 계획 생성
- 외국어로 된 손글씨 레시피를 촬영하면 디지털 요리책으로 변환
- 복잡한 UI 스크린샷을 분석하여 코드로 재현
2. PhD 수준의 추론 능력
Gemini 3 Pro는 다양한 추론 벤치마크에서 최고 성능을 기록했습니다:
| 벤치마크 | Gemini 3 Pro | GPT-5.1 | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|---|
| Humanity’s Last Exam (도구 미사용) | 37.5% | 26.5% | 13.7% |
| GPQA Diamond (과학적 지식) | 91.9% | 88.1% | 83.4% |
| AIME 2025 (수학, 도구 미사용) | 95.0% | 94.0% | 87.0% |
| MathArena Apex | 23.4% | - | - |
| SimpleQA Verified (사실 정확도) | 72.1% | - | - |
특히 Humanity’s Last Exam에서 37.5%라는 점수는 수백 명의 분야별 전문가들이 설계한 “인류 지식과 추론의 최전선”을 테스트하는 데이터셋에서 달성한 것으로, 경쟁 모델들을 크게 앞섭니다.
3. 최고의 바이브 코딩 & 에이전트 코딩 모델
Gemini 3는 구글이 만든 가장 강력한 코딩 모델입니다:
- WebDev Arena: 1487 Elo (웹 개발 1위)
- SWE-Bench Verified: 76.2% (에이전트 코딩)
- Terminal-Bench 2.0: 54.2% (터미널을 통한 컴퓨터 제어)
- LiveCodeBench Pro: 2,439 Elo
“바이브 코딩(Vibe Coding)”이라는 새로운 개념을 도입했습니다. 자연어만으로 완전한 애플리케이션을 생성할 수 있어, 전통적인 프로그래밍 문법 없이도 아이디어를 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 한 줄의 프롬프트만으로 3D 우주선 게임을 만들 수 있습니다.
4. 장기 계획 수립 능력
Vending-Bench 2 벤치마크에서 Gemini 3 Pro는 $5,478.16를 달성했습니다. 이는 1년간의 가상 자판기 사업 운영 시뮬레이션으로, 일관된 도구 사용과 의사결정 능력을 측정합니다:
| 모델 | Vending-Bench 2 |
|---|---|
| Gemini 3 Pro | $5,478.16 |
| Claude Sonnet 4.5 | $3,838.74 |
| GPT-5.1 | $1,473.43 |
이는 실제 서비스 예약, 복잡한 워크플로우 조직, 다단계 작업 관리와 같은 실제 응용 분야로 이어집니다.
5. Deep Think 모드
Gemini 3에는 Deep Think라는 강화된 추론 모드가 포함되어 있습니다. 이 모드는 여러 가설을 동시에 고려하고 병렬적으로 확장된 추론을 수행합니다:
| 벤치마크 | Gemini 3 Pro | Deep Think |
|---|---|---|
| Humanity’s Last Exam | 37.5% | 41.0% |
| GPQA Diamond | 91.9% | 93.8% |
| ARC-AGI-2 (코드 실행) | 31.1% | 45.1% |
특히 ARC-AGI-2에서 45.1%라는 점수는 주목할 만합니다. 이 벤치마크는 훈련 중 본 적 없는 새로운 문제를 해결하는 능력, 즉 진정한 추론 능력을 테스트합니다. 기존 프론티어 모델들이 10-20% 수준에 머물렀던 것과 비교하면 획기적인 발전입니다.
Deep Think는 현재 안전성 평가를 거치고 있으며, 곧 Google AI Ultra 구독자에게 제공될 예정입니다.
벤치마크 상세 비교
추론 및 지식
| 벤치마크 | Gemini 3 Pro | Gemini 2.5 Pro | GPT-5.1 | Claude 4.5 |
|---|---|---|---|---|
| LMArena Elo | 1501 | 1451 | - | - |
| MMLU | 91.8% | 89.5% | 91.0% | - |
| GPQA Diamond | 91.9% | 86.4% | 88.1% | 83.4% |
| Humanity’s Last Exam | 37.5% | 21.6% | 26.5% | 13.7% |
수학 및 코딩
| 벤치마크 | Gemini 3 Pro | Gemini 2.5 Pro | GPT-5.1 | Claude 4.5 |
|---|---|---|---|---|
| AIME 2025 (도구 미사용) | 95.0% | 88.0% | 94.0% | 87.0% |
| AIME 2025 (코드 실행) | 100% | - | - | 100% |
| MathArena Apex | 23.4% | - | - | - |
| SWE-Bench Verified | 76.2% | 59.6% | 77.0% | 77.2% |
| Terminal-Bench 2.0 | 54.2% | 32.6% | 47.6% | 42.8% |
| LiveCodeBench Pro | 2,439 | 1,775 | 2,243 | 1,418 |
멀티모달
| 벤치마크 | Gemini 3 Pro | Gemini 2.5 Pro | GPT-5.1 |
|---|---|---|---|
| MMMU-Pro | 81.0% | - | 68.0% |
| Video-MMMU | 87.6% | - | 80.4% |
| CharXiv Reasoning | 81.4% | - | 69.5% |
장기 컨텍스트 & 에이전트
| 벤치마크 | Gemini 3 Pro | Gemini 2.5 Pro | GPT-5.1 | Claude 4.5 |
|---|---|---|---|---|
| MRCR v2 (128k) | 77.0% | 58.0% | 61.6% | 47.1% |
| MRCR v2 (1M) | 26.3% | 16.4% | - | - |
| t2-bench | 85.4% | 54.9% | - | - |
| Vending-Bench 2 | $5,478 | $574 | $1,473 | $3,839 |
모델 구조 및 기술적 특징
아키텍처
Gemini 3 Pro는 희소 혼합 전문가(Sparse Mixture-of-Experts, MoE) 트랜스포머 기반 모델입니다. 네이티브 멀티모달 지원으로 텍스트, 비전, 오디오를 통합 처리합니다.
입출력 사양
- 입력 토큰: 최대 100만 토큰
- 출력 토큰: 최대 64,000 토큰
- 지원 입력: 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF
- 지원 출력: 텍스트 (이미지 생성은 별도 모델)
- 지식 컷오프: 2025년 1월
사고 서명(Thought Signatures)
Gemini 3는 API 호출 간 추론 컨텍스트를 유지하기 위해 Thought Signatures를 사용합니다. 이는 모델의 내부 사고 과정을 암호화하여 표현한 것으로, 멀티턴 대화에서 추론 품질을 유지하는 데 필수적입니다.
사고 수준(Thinking Level)
개발자가 모델의 추론 깊이를 제어할 수 있습니다:
- low: 분류, Q&A, 채팅과 같은 기본 작업
- medium: 일반적인 추론 작업 (기본값)
- high: 복잡한 분석과 깊은 추론이 필요한 작업
API 가격 정책
Gemini 3 Pro는 토큰 기반의 종량제 가격 모델을 채택합니다:
기본 가격 (100만 토큰당)
| 컨텍스트 길이 | 입력 | 출력 |
|---|---|---|
| ≤ 200,000 토큰 | $2.00 | $12.00 |
| > 200,000 토큰 | $4.00 | $18.00 |
비용 최적화 옵션
- Batch API: 50% 할인 (비동기 처리)
- Context Caching: 최대 90% 절감 (반복 콘텐츠)
- 동적 검색(Dynamic Retrieval): 그라운딩 URL이 포함된 응답만 과금
경쟁 모델 대비 가격
| 모델 | 입력 (100만 토큰) | 출력 (100만 토큰) |
|---|---|---|
| Gemini 3 Pro | $2.00 | $12.00 |
| Claude Sonnet 4.5 | $3.00 | $15.00 |
| GPT-5.1 | $2.50 | $10.00 |
접근 방법 및 통합
일반 사용자
- Gemini 앱: 월 6억 5천만 명 이상 사용
- Google Search AI Mode: 월 20억 명 사용하는 AI Overviews에 통합
- Google AI Ultra 구독: Gemini Agent 기능 포함
개발자
- Google AI Studio: 무료로 테스트 및 프로토타이핑
- Gemini API: 프로덕션 애플리케이션용
- Vertex AI: 엔터프라이즈급 배포
- Gemini CLI: 터미널에서 직접 사용
- Google Antigravity: 새로운 에이전트 개발 플랫폼
서드파티 통합
- Cursor: AI 코드 에디터
- GitHub Copilot: 35% 높은 소프트웨어 엔지니어링 문제 해결 정확도
- JetBrains: Junie와 AI Assistant에 통합
- Replit: 에이전트 코딩
- Figma Make: 디자인을 코드로 변환
Python 예제 코드
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from google import genai
# 클라이언트 초기화
client = genai.Client()
# 기본 텍스트 생성
response = client.models.generate_content(
model='gemini-3-pro-preview',
contents='인공지능의 미래에 대해 설명해주세요.'
)
print(response.text)
# 사고 수준 설정
response = client.models.generate_content(
model='gemini-3-pro-preview',
contents='이 복잡한 수학 문제를 풀어주세요: ...',
config={
'thinking_config': {
'thinking_level': 'high' # low, medium, high
}
}
)
멀티모달 예제
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from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client()
# 이미지와 함께 질문
response = client.models.generate_content(
model='gemini-3-pro-preview',
contents=[
types.Part.from_uri(
file_uri='gs://your-bucket/image.jpg',
mime_type='image/jpeg'
),
'이 이미지에 무엇이 있는지 설명해주세요.'
]
)
활용 사례
1. 에이전트 워크플로우
Gemini 3는 Gemini Agent 기능을 통해 Google Calendar, Gmail, Reminders와 연동하여:
- 받은 편지함 정리
- 일정 관리
- 다단계 작업을 자동으로 분해하여 실행
- 작업 진행 상황 표시 및 사용자 승인 요청
2. 바이브 코딩
자연어만으로 완전한 애플리케이션 생성:
- “복고풍 3D 우주선 게임을 만들어줘” → 실행 가능한 게임 코드 생성
- “이 디자인을 React 컴포넌트로 변환해줘” → 완전한 코드 제공
- “3D 복셀 아트 에디터 만들어줘” → 인터랙티브 앱 생성
3. 문서 이해 및 분석
- 복잡한 PDF 분석 (OCR을 넘어선 지능적 처리)
- 스캔된 문서, 손글씨 양식, 이미지가 포함된 문서 처리
- 데스크톱, 모바일, OS 화면의 지능적 이해
4. 비디오 분석
- 빠르게 움직이는 장면의 고프레임레이트 이해
- 수 시간 분량의 연속 영상에서 특정 세부 사항 검색
- 비디오 강의 분석 및 요약
5. 학습 및 연구
- 복잡한 주제를 개인에게 맞는 방식으로 설명
- 다양한 자료(텍스트, 이미지, 비디오)를 통합한 학습 지원
- 140개 이상 언어 지원으로 다국어 학습 가능
실제 기업 활용 사례
Cline
“Gemini 3는 Cline에게 게임 체인저였습니다. 전체 코드베이스에 걸친 깊은 컨텍스트 이해가 필요한 복잡한 장기 코딩 작업을 처리하는 데 사용하고 있습니다. 이 모델은 Gemini 2.5 Pro보다 긴 컨텍스트를 훨씬 효과적으로 사용하며, 다른 선도 모델들이 해결하지 못한 문제들을 해결했습니다… 이것은 거대한 도약입니다.”
Cursor
“Cursor에서 Gemini 3를 출시하게 되어 기쁩니다! Gemini 3 Pro는 프론트엔드 품질에서 눈에 띄는 개선을 보여주며, 가장 야심 찬 작업을 해결하는 데 잘 작동합니다.”
JetBrains
“JetBrains에서 우리는 코드 품질에 자부심을 가지고 있어서, 수천 줄의 프론트엔드 코드 생성부터 단일 프롬프트로 운영 체제 인터페이스 시뮬레이션까지 Gemini 3 Pro에 까다로운 최전선 작업을 시험했습니다. 새로운 Gemini 3 Pro 모델은 해결된 벤치마크 작업 수에서 Gemini 2.5 Pro 대비 50% 이상 개선을 보여줍니다.”
GitHub
“GitHub Copilot에 Gemini 3 Pro를 도입하여, VS Code에서의 초기 테스트에서 Gemini 3 Pro가 Gemini 2.5 Pro보다 소프트웨어 엔지니어링 과제 해결에서 35% 더 높은 정확도를 보여주었습니다.”
Box
“Gemini 3 Pro는 Box AI가 기관 지식을 해석하고 적용하는 방식을 변화시키는 새로운 수준의 멀티모달 이해, 계획 수립, 도구 호출을 제공합니다.”
안전성 및 책임감 있는 개발
Google은 Gemini 3 개발에서 엄격한 안전 프로토콜을 적용했습니다:
평가 방법
- 구조화된 내부 레드팀 평가
- 잠재적 피해에 대한 철저한 평가
- 1,000개 이상의 도전적 프롬프트에 대한 안전성 테스트
개선 사항
Gemini 3 Pro는 Gemini 2.5 Pro 대비:
- 안전성과 톤 모두에서 개선
- 정당하지 않은 거부율은 낮게 유지
- 민감한 주제에 대한 지시 따르기 능력 향상
Deep Think 안전성
Deep Think 모드는 프론티어 안전성 평가와 안전 전문가들의 추가 검토를 거친 후에야 일반 공개될 예정입니다. 현재는 신뢰할 수 있는 테스터들에게만 제공되고 있습니다.
한계점 및 고려사항
현재 알려진 제한사항
이미지 세분화: Gemini 3 Pro에서 픽셀 수준 마스크 반환 기능 미지원 (필요시 Gemini 2.5 Flash 또는 Gemini Robotics-ER 1.5 권장)
지도 및 컴퓨터 사용: Google Maps와 Computer Use는 현재 미지원
PDF 토큰 사용량: Gemini 3로 마이그레이션 시 PDF의 토큰 사용량이 증가할 수 있음 (비디오는 감소)
지식 컷오프: 2025년 1월까지의 정보만 포함 (최신 정보는 Search Grounding 도구 사용 권장)
환각 가능성: 다른 LLM과 마찬가지로 부정확한 정보 생성 가능성 존재
프롬프팅 권장사항
Gemini 3는 추론 모델이므로 프롬프팅 방식을 조정해야 합니다:
- 정확한 지시: 입력 프롬프트를 간결하게 작성
- 최소한의 프롬프팅으로 의도 추론: 모델이 직접 의도를 파악하도록 설계됨
- 통찰력 중심의 직접적 응답: 상투적 표현이나 아첨 대신 진정한 통찰 제공
결론
Gemini 3는 구글이 AI 경쟁에서 확실한 리더십을 되찾았음을 보여주는 모델입니다. 특히 주목할 점은:
벤치마크 지배: LMArena에서 최초로 1500 Elo를 돌파하며, 대부분의 주요 벤치마크에서 GPT-5.1과 Claude 4.5를 능가
실용적 코딩 능력: “바이브 코딩”과 에이전트 코딩에서 압도적인 성능으로, 개발자 생산성을 실질적으로 향상
멀티모달 통합: 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 자연스럽게 통합하여 이전에는 불가능했던 응용 프로그램 구현 가능
장기 계획 수립: Vending-Bench에서 경쟁 모델을 압도하며, 복잡한 다단계 작업에서의 신뢰성 입증
접근성: Gemini 앱, Google Search, 다양한 개발자 도구를 통해 이전보다 빠르게 최신 기능에 접근 가능
구글 CEO 순다르 피차이의 말처럼, “AI가 단순히 텍스트와 이미지를 읽는 것에서 ‘상황을 읽는’ 것으로 진화하는 데 불과 2년이 걸렸습니다.” Gemini 3는 이 진화의 최신 결과물이며, AI가 우리의 일상과 업무에 더욱 깊이 통합될 미래를 보여주고 있습니다.
AI 기술의 새로운 기준을 제시한 Gemini 3, 앞으로의 발전이 기대됩니다!