구글이 공개한 Gemini 3, 무엇이 달라졌을까? 주요 업데이트 정리

안녕하세요.
최근 인공지능 분야에서는 빠르게 변화가 이어지고 있으며, OpenAI에 이어 구글에서도 새로운 모델인 Gemini 3를 공개했습니다. 이 모델은 멀티모달 이해 능력과 고난도 추론 성능을 크게 향상시킨 점에서 많은 관심을 받고 있으며, 다양한 플랫폼과 도구에서 폭넓게 활용할 수 있는 확장성을 갖추고 있습니다. 이러한 특징 덕분에 전문가뿐 아니라 일반 사용자에게도 높은 평가를 받고 있는 모델로 소개되고 있습니다.

이번 포스팅에서는 Gemini 3의 주요 기능과 모델 구성, 제공 플랫폼, 활용 사례까지 차례로 살펴보며 이 모델이 어떤 방향성을 보여주고 있는지 정리해보고자 합니다.

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1. Gemini 3 란

2025년 11월 18일, 구글은 차세대 인공지능 기술의 방향을 보여주는 멀티모달 AI 모델인 Gemini 3를 공식 발표했습니다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상, 코드까지 다양한 형태의 데이터를 하나의 구조 안에서 자연스럽게 이해하도록 설계된 최신 버전으로, 이전 세대인 Gemini 1의 멀티모달 기반과 Gemini 2의 에이전트 기능을 통합해 발전시킨 점이 특징입니다. 구글은 Gemini 3를 “가장 지능적인 모델”이라고 소개하며, 고난도 추론 능력과 멀티모달 이해 정확도가 대폭 향상되었음을 강조했습니다.

Gemini 3는 단순히 언어 모델의 확장판이 아니라, 실제 문제 해결을 목표로 한 에이전트형 AI를 지향하고 있습니다. 대용량 문맥을 처리할 수 있는 입력 창을 갖추고 있으며, 복잡한 자료 분석과 추론 작업을 위한 Deep Think 모드가 추가되어 다양한 정보 흐름을 하나의 작업 단위로 결합할 수 있는 점이 중요한 변화입니다. 이러한 확장된 구조를 기반으로 사용자는 단일 대화 안에서 보다 복합적인 요청을 처리할 수 있으며, 실사용 환경에서의 생산성을 크게 높일 수 있습니다.

 

• 구글 Gemini 3 : https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

A new era of intelligence with Gemini 3

 

 

2. Gemini 3 모델 특징

Gemini 3는 현재 Gemini 3 Pro와 Gemini 3 Deep Think 두 가지 버전으로 구성되어 있으며, 각각의 목적과 활용 방향이 뚜렷하게 분리되어 있습니다. 두 모델은 동일한 기본 구조를 공유하지만, 목표로 하는 작업 범위와 강점이 다르게 설계되어 있어 사용 환경에 따라 적절한 선택이 가능합니다.

■ Gemini 3 Pro

"Gemini 3 Pro"는 폭넓은 작업을 안정적으로 처리할 수 있도록 설계된 범용 멀티모달 모델입니다. 텍스트와 이미지뿐 아니라 동영상, 오디오, 코드까지 다양한 형태의 입력을 자연스럽게 이해하며, 최대 1백만 토큰에 이르는 대형 문맥 창을 통해 방대한 자료도 단일 흐름 안에서 처리할 수 있는 것이 특징입니다. 또한 도구 호출, 구조화된 출력, 검색 기능, 코드 실행과 같은 실행 기반 기능이 강화되어 실제 업무 자동화나 개발자 워크플로우에서 높은 활용성을 제공합니다. 이러한 특성 덕분에 API·CLI·자동화 스크립트 등 다양한 개발 환경에서도 안정적으로 사용할 수 있는 모델로 자리 잡고 있습니다.

■ Gemini 3 Deep Think (실험적 버전)

"Gemini 3 Deep Think"는 Pro 모델의 기반을 유지하면서, 고난도 추론과 심층적 분석 작업에 최적화된 모드로 확장된 형태입니다. 여러 가능성을 병렬로 탐색하는 구조를 통해 복잡한 문제를 다각도로 해석하며, 수학적 논증, 과학 연구, 복합적 설계와 같은 고급 난이도의 작업을 수행하는 데 강점을 보입니다. 장기 계획이나 다단계 추론이 필요한 상황에서 더 높은 정확도와 신뢰도를 확보할 수 있도록 설계된 점이 중요한 차별점입니다. 다만 현재 Deep Think는 실험적 기능으로 제공되고 있어, 이용 조건이나 접근성 측면에서 제한이 존재할 수 있다는 점도 함께 고려해야 합니다.

 

 

3. 벤치마크 성능

Gemini 3는 다양한 벤치마크에서 기존 모델들을 크게 상회하는 성능을 보여주며, 특히 고난도 추론과 과학적 지식 평가 영역에서 높은 우위를 보였습니다. Deep Think 모드는 복잡한 추론을 요구하는 시험에서 최고 수준의 결과를 기록해, 심층적 사고가 필요한 작업에 적합한 특성을 나타냅니다. 반면 Gemini 3 Pro는 멀티모달 이해, 영상 기반 분석, 에이전트 실행력 등 실사용 환경에서 요구되는 폭넓은 분야에서 안정적인 성능을 확보하고 있습니다. 이러한 결과를 통해 두 모델이 서로 다른 강점을 중심으로 구성되어 있으며, 용도에 따라 최적의 선택이 가능하다는 점이 확인됩니다.

 

영역	벤치마크	Gemini 3 Deep Think	Gemini 3 Pro	경쟁 모델 대비 특징 (Claude Sonnet 4.5, GPT-5.1)
고난도 추론	Humanity’s Last Exam	41.0%	37.5%	Deep Think가 가장 높은 순수 추론 성능
시각·추론 퍼즐	ARC-AGI-2	45.1% (Tools On)	31.1%	Deep Think가 도구 사용 시 매우 높은 수치
과학 지식	GPQA Diamond	93.8%	91.9%	두 모델 모두 최고권 성능, Deep Think가 소폭 우세
멀티모달 이해	MMMU-Pro	—	81.0%	Deep Think 데이터 미공개, Pro가 강점 유지
영상 이해	Video-MMMU	—	87.6%	Pro 기준 높은 성능
코딩 능력	LiveCodeBench Pro	—	2,439 Elo	도구 기반 작업에서 Pro의 안정적인 성능
에이전트 실행력	t2-bench	—	85.4%	Pro 기준 매우 높은 도구 사용 능력
사실 기반 정확성	SimpleQA Verified	—	72.1%	Pro 기준 높은 정답률
범용 지식	MMLU	—	91.8%	상위권 모델들과 유사한 성능
상식/추론	Global PIQA	—	93.4%	일상 추론 성능에서 강점

출처: 구글 공식 블로그 (Gemini 3)

 

 

4. 제공 플랫폼

Gemini 3는 사용자 환경과 개발 환경을 모두 고려하여 다양한 플랫폼에서 제공되고 있습니다. 범용 멀티모달 모델인 Gemini 3 Pro는 대부분의 서비스에 기본 모델로 탑재되어 있으며, 고난도 추론 중심의 Gemini 3 Deep Think는 제한된 환경에서 실험적 기능으로 제공되고 있습니다. 각 플랫폼은 모델의 특성과 목적에 따라 역할이 구분되어 있어, 사용자는 필요에 따라 다양한 방식으로 Gemini 3를 활용할 수 있습니다.

 

구분	Gemini 3 Pro	Gemini 3 Deep Think
웹·모바일(Gemini 웹/앱)	기본 제공 (무료 사용자의 경우 일 5회)	일부 계정에만 제한적 제공
Google AI Studio	제공됨	제공되지 않음
Gemini API	제공됨	제공되지 않음
Gemini CLI	제공됨	제공되지 않음
Google Workspace(Gmail·Docs 등)	적용됨	적용되지 않음
Vertex AI(Cloud/Enterprise)	제공됨	제공되지 않음
제공 형태	범용 멀티모달 모델	고난도 추론 중심의 실험적 모드
접근성	모든 사용자·개발자 대상	제한적·구독 기반 제공 가능

 

 

5. 간단한 활용 예시

Gemini 3는 다양한 플랫폼에서 제공되는 만큼, 각 환경에 맞는 활용 방식도 뚜렷하게 구분됩니다. 아래에서는 주요 제공 플랫폼별로 실제로 어떤 작업을 수행할 수 있는지 간단한 예시 중심으로 정리했습니다.

1) 웹·모바일(Gemini 웹/앱)

■ 활용 가능한 작업

• 긴 문서나 기사 자동 요약
• 사진·스크린샷 분석 및 설명 생성
• 일정 계획, 여행 일정 구성
• 레시피·학습 가이드·업무 문서 초안 작성
• Deep Think 모드 지원 계정의 경우 복잡한 문제 풀이 가능

■  제공 플랫폼

• Gemini 웹 플랫폼: https://gemini.google.com/app

출처: Gemini 웹 플랫폼 (클릭시 이미지 확대)

 

2) Google AI Studio

■ 활용 가능한 작업

• Gemini 3 Pro를 기반으로 프롬프트를 직접 테스트하고 출력 결과를 검증
• 텍스트·이미지 기반 멀티모달 요청 실험
• 모델 응답 품질 비교 및 파인튜닝 없는 간단한 프로토타입 제작
• 생성 결과를 바탕으로 API 호출 코드(Python·JavaScript 등) 자동 생성
• 팀 프로젝트나 PoC 단계에서 기능 검증용 빠른 실험 환경으로 활용

■ 제공 플랫폼

• Google AI Studio: https://aistudio.google.com

출처: Google AI Studio (클릭시 이미지 확대)

 

3) Gemini API

■ 활용 가능한 작업

• 애플리케이션 또는 서버에서 Gemini 3 Pro를 직접 호출하여 기능 통합
• 고객 상담 자동화, 챗봇, 검색·요약 기반 RAG 시스템 구축
• 이미지·문서·데이터 분석 API 활용
• 실시간 코드 생성, 디버깅, 구조 분석 기능 탑재
• 반복 작업 자동화 및 백엔드 기반 워크플로우 구성

■ 제공 플랫폼

• Gemini 3 API 문서: https://ai.google.dev/gemini-api/docgemini-3?hl=ko

 

또한 Gemini 3 Pro는 API 외의 다양한 개발 도구와 서비스에서도 동일하게 제공되고 있습니다. 로컬 환경에서 명령어 기반으로 활용할 수 있는 Gemini CLI를 비롯해, 문서 작성과 협업 환경에 통합된 Google Workspace, 기업용 AI 플랫폼인 Vertex AI에서도 동일한 모델을 사용할 수 있습니다. 더불어 구글이 제공하는 AI 모드에서도 Gemini 3 Pro가 기본 모델로 적용되어 있어, 사용자와 개발자 모두가 여러 환경에서 일관된 방식으로 모델을 활용할 수 있습니다.

 

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Gemini 3는 멀티모달 이해, 고난도 추론, 에이전트 실행 능력을 하나의 모델 안에서 자연스럽게 결합하며 인공지능 활용 방식의 다양한 방향을 보여주고 있습니다. 다양한 플랫폼에서 접근 가능한 Gemini 3 Pro는 실사용 중심의 폭넓은 기능을 지원하며, Deep Think는 고급 문제 해결에 필요한 깊이 있는 사고 기능을 제공함으로써 작업 목적에 따라 최적의 환경을 선택할 수 있도록 구성되었습니다. 이러한 구조는 개발자와 일반 사용자 모두에게 실질적인 활용 가치를 제공하며, 복잡한 업무 흐름을 더욱 효율적으로 지원하는 기반이 되고 있습니다.

 

앞으로 Gemini 3와 같은 모델을 중심으로 대규모 언어 모델은 에이전트 기반 기능을 강화하는 방향으로 발전할 가능성이 높습니다. 다양한 플랫폼과 도구, 서비스 환경과 유기적으로 연동되어 사용자가 원하는 작업을 자동으로 수행하고 결과를 제시하는 형태의 AI가 점점 중요해질 것으로 예상됩니다. 이러한 흐름은 일상의 정보 처리부터 전문 작업에 이르기까지 더 효율적인 경험을 제공하며, 궁극적으로는 우리의 생활과 업무 전반을 보다 편리하게 만들어 주는 기반이 될 것입니다.

 

 

감사합니다. 😊