Gemini Diffusion이란? 구글 딥마인드의 차세대 AI 언어 모델

안녕하세요,

2025년 구글 I/O에서 새롭게 공개된 Gemini Diffusion은 언어 생성 모델의 새로운 패러다임으로 주목받고 있습니다. 기존의 AI 모델과는 전혀 다른, "확산 원리"를 적용한 언어 모델로, 생성 속도와 효율성, 일관성 면에서 큰 가능성을 보여주고 있습니다.

이 포스팅에서는 Gemini Diffusion이 무엇인지, 그리고 기존 LLM과 어떻게 다른지, 주요 특징과 성능, 그리고 앞으로의 활용 전망까지 알아보겠습니다.

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제미나이 디퓨전(Gemini Diffusion)란

Gemini Diffusion은 지난달 구글 I/O에서 구글 딥마인드가 공개한 차세대 언어 생성 모델입니다. 이 모델은 기존의 자기회귀(autoregressive) 방식이 아닌, 확산(diffusion) 방식을 텍스트 생성에 적용한 것이 특징입니다. 해당 기술은 이전에 소개된 "Mercury Coder AI"의 원리를 기반으로 개발된 것으로 보이며, 확산 모델은 원래 이미지나 비디오 생성에 사용되던 방식으로, 무작위 노이즈에서 시작해 점차 의미 있는 결과물을 만들어내는 구조를 가지고 있습니다. 이러한 구조 덕분에 기존 LLM보다 최대 10배 빠른 처리 속도를 구현할 수 있습니다.

현재 Gemini Diffusion은 데모 형태로 제한적으로 제공되고 있으며, 사용자는 대기자 명단을 통해 체험 신청이 가능합니다.

 

• 구글 딥마인드 제미나이 디퓨전 소개 페이지 : https://deepmind.google/models/gemini-diffusion/
• Mercury Coder 포스팅: [Marcus' Story] - 기존 모델보다 10배 빠른 AI, Mercury Coder에 대해 소개합니다.

출처: 구글 딥마인드 제미나이 디퓨전 소개 페이지 (클릭시 페이지 이동)

 

 

기존 언어모델과의 차이점

구분	자기회귀 방식 (기존 LLM)	Gemini Diffusion
생성 방식	텍스트를 토큰(단어) 단위로 순차적으로 생성, 이전 결과에 의존	전체 문장 또는 텍스트를 한 번에 생성, 노이즈에서 점진적으로 정제
속도	순차 예측으로 인해 속도에 한계	병렬 정제 방식으로 훨씬 빠른 생성 속도 가능
일관성	긴 텍스트일수록 문맥 일관성이 떨어질 수 있음	전체 맥락을 반복적으로 반영, 높은 일관성 유지
오류 수정	생성된 토큰에 의존해 오류 수정이 어려움	각 단계마다 전체 결과를 수정할 수 있어 정밀도 향상

 

 

주요 특징

• 초고속 텍스트 생성 : 초당 1,000~2,000개의 토큰을 생성할 수 있어, 기존 제미나이 2.5 플래시 모델(초당 272.4토큰)보다 최대 7배 빠른 속도를 자랑합니다. 이는 GPT-4 등 기존 대형 언어 모델 대비 4~5배 빠른 성능입니다.
• 일관성 및 편집 능력 강화 : 텍스트를 한 줄씩 이어붙이는 방식이 아니라, 전체 블록을 동시에 생성하고 반복적으로 문맥을 다듬는 구조를 가지고 있습니다. 덕분에 문장 간 자연스러운 연결은 물론, 복잡한 코드, 수학적 유도 등의 작업에서 높은 일관성과 자체 오류 수정 능력을 발휘합니다.
• 코딩 등 반복적 정제 작업에 강점 : 생성 과정 중 발생한 오류를 반복적으로 정제하기 때문에, 결과물의 정밀도와 흐름이 크게 향상됩니다. 실제로 코드 생성 성능을 측정하는 HumanEval 벤치마크에서 89.6%, MBPP에서 76.0%를 기록하며, 코드 생성 및 편집과 같은 반복 정제 작업에 최적화된 모델임을 보여주고 있습니다.

 

 

벤치마크 성능 비교

Gemini Diffusion은 훨씬 빠른 생성 속도에도 불구하고, 여러 외부 벤치마크에서 훨씬 더 큰 모델들과 견줄 만한 수준의 성능을 보여줍니다. 특히 코드 생성 및 수학 분야에서 강력한 성과를 보였으며, 일부 과학, 고난도 추론, 다국어 영역에서는 기존 모델인 Gemini 2.0 Flash-Lite가 다소 앞서는 결과를 나타냈습니다.

구분	벤치마크	Gemini Diffusion	Gemini 2.0 Flash-Lite
코드	LiveCodeBench (v6)	30.9%	28.5%
	BigCodeBench	45.4%	45.8%
	LBPP (v2)	56.8%	56.0%
	SWE-Bench Verified*	22.9%	28.5%
	HumanEval	89.6%	90.2%
	MBPP	76.0%	75.8%
과학	GPQA Diamond	40.4%	56.5%
수학	AIME 2025	23.3%	20.0%
추론	BIG-Bench Extra Hard	15.0%	21.0%
다국어	Global MMLU (Lite)	69.1%	79.0%

 

전반적으로 Gemini Diffusion은 대부분의 코드 및 수학 벤치마크에서 동등하거나 더 나은 성능을 보였으며, 반면 과학(GPQA), 고난도 추론(BB-EH), 다국어(Global MMLU) 등 일부 영역에서는 기존 LLM (Flash-Lite)가 여전히 우위를 유지하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 최대 7배에 달하는 속도 차이는 이러한 성능 격차를 충분히 상쇄할 수 있는 강점으로 생각됩니다.

 

 

시사점 및 전망

Gemini Diffusion은 기존의 자기회귀 방식이 주도해온 언어 생성 패러다임에 중대한 전환점을 제시하는 모델입니다. 특히 생성 속도, 처리 효율성, 문맥 일관성 측면에서 탁월한 성능을 보이며, 대형 언어 모델(LLM)의 실시간 활용 가능성을 크게 확장하고 있습니다.

이러한 성능은 챗봇, 음성 인터페이스, 실시간 번역, AI 보조 시스템 등과 같이 지연 시간이 중요한 서비스에 매우 적합합니다. 기존의 LLM은 빠른 응답을 구현하기 위해 고성능 컴퓨팅 자원을 필요로 했으며, 그만큼 운영 비용도 높게 발생했습니다. 반면, Gemini Diffusion은 초당 1,000~2,000 토큰을 생성할 수 있는 속도를 바탕으로, 보다 경량화된 인프라에서도 실시간 서비스를 구현할 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다.

 

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Gemini Diffusion은 아직 실험적 단계지만, 그 잠재력만큼은 분명합니다. 기존 언어 모델의 한계를 뛰어넘는 빠른 속도와 효율성을 바탕으로, 실시간 AI 서비스는 물론 코드 생성, 문서 편집, 인터랙티브 에이전트 등 다양한 분야에서의 새로운 가능성을 보여주고 있습니다.

 

확산 기반 언어 모델이 지속적으로 발전하고 더욱 널리 사용된다면, 앞으로의 텍스트 생성 기술은 지금보다 훨씬 더 빠르고 스마트해질 것입니다. Gemini Diffusion은 바로 그 변화의 중심에 있는 모델이며, AI 기술의 다음 시대를 이끌 중요한 이정표가 될 것으로 기대됩니다.

 

Gemini Diffusion을 직접 체험해보고 싶은 분들은 구글 딥마인드 제미나이 디퓨전 소개 페이지에 접속해 대기자 명단(Join the waitlist) 에 등록하면 이용 가능합니다.

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다! 😊