# Gemini 3 - Google의 최신 Gemini AI 모델 공개

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- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2025-11-19T10:03:26+09:00
- Updated: 2025-11-19T10:03:26+09:00
- Original source: [blog.google](https://blog.google/products/gemini/gemini-3/)
- Points: 19
- Comments: 3

## Summary

**Gemini 3**는 단순한 모델 업그레이드를 넘어, **추론력·멀티모달 이해·에이전트형 코딩**을 통합한 차세대 AI 플랫폼으로 자리 잡습니다. **Deep Think 모드**를 통해 복잡한 문제 해결과 장기 계획 수립까지 가능해지고, 개발자에게는 **지능형 에이전트 기반 개발 환경**이 현실화되고 있음을 보여줍니다. 이제 중요한 건 모델의 성능 자체보다, 이 강력한 시스템을 **어떤 제품과 경험으로 연결할지**일 것 같아요. 지메일/구글 독스에서 Gemini가 적용되기 시작했고, "구글 AI 프로" 요금제를 구독하면 지메일/구글 드라이브 2TB에 Gemini/Veo/Notobook LM 까지 함께 제공되며 가족 5명에게 공유도 가능해서 가성비가 꽤 좋아 보인다는 장점도 있네요.

## Topic Body

- Google이 **가장 지능적인 AI 모델 Gemini 3**를 공개, 향상된 **추론력과 멀티모달 이해 능력** 제공  
- Gemini 3 Pro는 **이전 세대 대비 모든 주요 벤치마크에서 최고 성능**을 기록하며, 텍스트·이미지·비디오·코드 등 다양한 입력을 처리  
- **Deep Think 모드**는 복잡한 문제 해결을 위한 고도화된 추론 기능을 추가, Ultra 구독자에게 순차 제공 예정  
- Gemini 3는 **학습·개발·계획** 전반을 지원하며, Google Search, Gemini 앱, AI Studio, Vertex AI 등에서 사용 가능  
- Google은 Gemini 3를 통해 **지능형 에이전트와 개인화된 AI 시대**로의 전환을 가속화  

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### Gemini 3 개요
- Gemini 3는 Google이 개발한 **가장 지능적인 AI 모델**로, 사용자가 어떤 아이디어든 실현할 수 있도록 지원  
- **멀티모달 이해**와 **에이전트형 코딩(Agentic Coding)** 기능을 결합해 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 코드 등 다양한 입력을 통합 처리  
- Gemini 3 Pro는 **AI Studio, Vertex AI, Gemini 앱, Google Antigravity 플랫폼** 등 Google 생태계 전반에서 사용 가능  
- **Deep Think 모드**는 향상된 추론 능력으로 복잡한 문제 해결을 지원하며, Google AI Ultra 구독자에게 제공 예정  

### CEO 메시지
- Sundar Pichai는 Gemini 프로젝트가 시작된 지 2년 만에 **AI Overviews 월간 사용자 20억 명**, **Gemini 앱 6억 5천만 명**, **13만 명 이상의 개발자 참여** 등 성과를 언급  
- Google의 **풀스택 AI 혁신 구조**(인프라–연구–모델–제품)가 빠른 기술 확산을 가능하게 함  
- Gemini 3는 **이전 세대의 멀티모달·추론·에이전트 기능을 통합**한 모델로, 사용자의 의도와 맥락을 더 정확히 파악  
- Gemini 3는 **Search의 AI Mode**, **Gemini 앱**, **AI Studio**, **Vertex AI**, **Google Antigravity** 등에서 동시에 출시  

### Gemini 3 Pro 성능
- Gemini 3 Pro는 **2.5 Pro 대비 모든 주요 AI 벤치마크에서 우수한 성능**을 기록  
  - LMArena 리더보드 **1501 Elo**, Humanity’s Last Exam **37.5%** , GPQA Diamond **91.9%** , MathArena Apex **23.4%** 달성  
  - 멀티모달 벤치마크 MMMU-Pro **81%** , Video-MMMU **87.6%** , SimpleQA Verified **72.1%** 기록  
- **정확하고 간결한 응답**을 제공하며, 과학적 개념을 시각화하거나 창의적 아이디어를 구체화하는 데 활용 가능  
- 예시로 **토카막 내 플라즈마 흐름 시각화 코드 생성** 및 **핵융합 물리학을 주제로 한 시 작성** 가능  

### Gemini 3 Deep Think
- Deep Think 모드는 Gemini 3의 **추론 및 멀티모달 이해 능력을 한층 강화**  
  - Humanity’s Last Exam **41.0%** , GPQA Diamond **93.8%** , ARC-AGI-2 **45.1%** 로 최고 수준 성능  
- 복잡한 문제 해결과 새로운 도전 과제에 대한 **고급 추론 능력** 입증  

### 학습(Learn anything)
- Gemini 3는 **1백만 토큰 컨텍스트 윈도우**와 **멀티모달 추론**을 활용해 학습 지원  
  - 손글씨 레시피 번역 및 디지털 요리책 제작  
  - 긴 강의·논문을 요약하고 **인터랙티브 플래시카드나 시각화 코드** 생성  
  - 스포츠 영상 분석을 통한 **개인 맞춤형 훈련 계획** 생성  
- Google Search의 **AI Mode**는 Gemini 3 기반으로 **몰입형 시각 레이아웃과 인터랙티브 도구**를 실시간 생성  

### 개발(Build anything)
- Gemini 3는 **제로샷 생성**과 **복잡한 프롬프트 처리**에 강하며, **WebDev Arena 1487 Elo** 달성  
  - Terminal-Bench 2.0 **54.2%** , SWE-bench Verified **76.2%** 로 도구 사용 및 코딩 에이전트 성능 향상  
- **Google AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI, Google Antigravity**에서 개발 가능  
- **Cursor, GitHub, JetBrains, Manus, Replit** 등 서드파티 플랫폼에서도 지원  

### Google Antigravity: 에이전트 중심 개발 환경
- **Google Antigravity**는 Gemini 3 기반의 **에이전트형 개발 플랫폼**으로, 개발자가 **작업 중심 수준**에서 AI와 협업 가능  
- 에이전트가 **에디터·터미널·브라우저에 직접 접근**해 코드 작성, 실행, 검증을 자동 수행  
- Gemini 3 Pro와 **Gemini 2.5 Computer Use 모델**, **Nano Banana 이미지 편집 모델**이 통합되어 있음  
- 예시로 **항공편 추적 앱**을 에이전트가 스스로 설계·코딩·검증하는 워크플로우 구현  

### 계획(Plan anything)
- Gemini 3는 **장기 계획 능력**을 강화, **Vending-Bench 2 리더보드 1위** 달성  
  - 시뮬레이션된 자판기 비즈니스 운영에서 1년간 안정적 의사결정 유지  
- **복잡한 다단계 작업 자동화** 가능: 이메일 정리, 서비스 예약 등  
- **Gemini Agent** 기능을 통해 Ultra 구독자는 Gemini 앱에서 직접 체험 가능  

### 책임 있는 개발
- Gemini 3는 Google AI 중 **가장 안전한 모델**로, **프롬프트 주입 저항성**과 **사이버 공격 방어력** 강화  
- **Frontier Safety Framework**에 따라 내부 테스트 및 외부 전문가 평가 수행  
  - **UK AISI**, **Apollo**, **Vaultis**, **Dreadnode** 등 기관 참여  
- **Gemini 3 모델 카드**에서 세부 안전 평가 결과 공개  

### Gemini 3 시대의 시작
- Gemini 3는 다음 경로로 배포 시작  
  - **Gemini 앱** 및 **Search의 AI Mode**  
  - **AI Studio, Google Antigravity, Gemini CLI**를 통한 개발자 접근  
  - **Vertex AI 및 Gemini Enterprise**를 통한 기업용 배포  
- **Deep Think 모드**는 추가 안전 검증 후 Ultra 구독자에게 제공 예정  
- 향후 Gemini 3 시리즈의 추가 모델 공개 예정, 사용자 피드백 기반 확장 계획

## Comments



### Comment 46532

- Author: t7vonn
- Created: 2025-11-19T10:47:03+09:00
- Points: 1

젬황 ㄷㄷㄷ

### Comment 46518

- Author: neo
- Created: 2025-11-19T10:03:26+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=45967211) 
- 예전 **XML 기반 계산기 앱**을 Gemini에 입력했더니, 1분도 안 돼서 완전한 웹앱을 만들어줬음  
  내가 수년간 커스텀 XML을 Android/Swing 앱으로 변환하는 **컴파일러**를 직접 만들었는데, Gemini는 형식 설명도 없이 그걸 해냄  
  Lovable로 시도했을 땐 앱이 제대로 작동하지 않았고 크레딧만 낭비했는데, 이번엔 완전히 다른 수준이었음  
  [결과 링크](https://aistudio.google.com/app/prompts?state=%7B%22ids%22:%5B%2218nsOyEA4Y-oypiASRQ5NjTZpAgNAa2oE%22%5D,%22action%22:%22open%22,%22userId%22:%22110718778558981006204%22,%22resourceKeys%22:%7B%7D%7D&usp=sharing)

- 최신 **Project Euler 문제**(#970)를 Gemini에 줘봤음. 훈련 데이터엔 없을 확률이 높았는데, 5분 10초 생각하더니 정답을 내는 **Python 코드**를 줬음  
  인간 상위 3명의 풀이 시간은 각각 14분, 20분, 1시간 14분이었음  
  이런 류의 문제는 모델이 RL 튜닝된 영역일 거라 예상했지만, 그래도 며칠 걸릴 문제를 몇 분 만에 푼 건 놀라움
  - 나도 **Gemini 3 Pro Preview**로 같은 문제를 풀려 했는데 4분 31초 만에 결과를 냈지만 오답이었음  
    웹 검색을 금지했는데도 stackexchange, youtube 등 8개의 “출처”를 반환했음  
    그래도 통찰력은 대부분 맞았고 꽤 유용한 도구임  
    [프롬프트 링크](https://aistudio.google.com/app/prompts?state=%7B%22ids%22:%5B%221_Uc2_gHGoYEZ8r1DeoPVDhDyg5a2PEBM%22%5D,%22action%22:%22open%22,%22userId%22:%22102648868016956856396%22,%22resourceKeys%22:%7B%7D%7D&usp=sharing)
  - 예전부터 테스트하던 [Kattis의 low 문제](https://open.kattis.com/problems/low)를 다시 시도했는데, 처음으로 **LLM이 통과**했음  
    ChatGPT 이후로 어떤 모델도 풀지 못했는데 Gemini 3가 드디어 성공함  
  - 모델의 높은 **Elo 점수**는 단순히 속도 덕분일 수도 있음  
    하지만 이런 결과를 보면, 10년 안에 퍼즐에선 **Stockfish급 AI**가 나올 것 같음  
  - 참고로 현재 최신 문제는 [Project Euler #970](https://projecteuler.net/problem=970)임  
  - gpt-5.1 thinking으로 시도했더니 그냥 인터넷에서 답을 검색해버렸음 😅

- 예전에 Flash 2.5로 실험하던 **아날로그 시계 위젯** 프롬프트를 Gemini 3 Pro Preview에 넣었더니, 한 번에 완벽하게 작동하는 결과를 얻었음  
  [결과 링크](https://aistudio.google.com/app/prompts?state=%7B%22ids%22:%5B%221W5xcsbljPVcaYTveFTdvOWdiqh_PgOF2%22%5D,%22action%22:%22open%22,%22userId%22:%22105800868059822502362%22,%22resourceKeys%22:%7B%7D%7D&usp=sharing)
  - Flash 2.5도 나름 괜찮았음. **메트릭 UNIX 시계**를 만들어줬는데, 초 단위를 **킬로초(kiloseconds)** 로 표현함  
    하루는 86.4ks이고, 현재는 약 1.76기가초 AUNIX 시점임. 언젠가 20피트짜리 물리 시계를 만들고 싶음  
  - 초침이 12에 닿을 때 **“wiggle” 애니메이션**이 안 나와서 못 보겠음 😂  
  - 이 프로젝트는 [Wes Bos의 30 Days of JavaScript](https://javascript30.com/) 강좌에 포함된 예제라 훈련 데이터에 있었을 가능성이 높음  
  - 나는 여기에 몇 가지 개선을 추가했는데, **틱 소리**만 두 번째 시도에서 성공했음  
    [개선 버전 링크](https://ai.studio/apps/drive/1oGzK7yIEEHvfPqxBGbsue-wLQEhfTPFK)  
  - 다른 사람이 쓴 프롬프트는 훨씬 단순했음. 내가 원래 쓰던 건 `${time}` 변수를 포함한 HTML/CSS만 생성하는 형태였고, Gemini는 그걸 완전히 망쳤음  
    [실패 예시 링크](https://ai.studio/apps/drive/1c_7C5J5ZBg7VyMWpa175c_3i7NO7ryL4)

- Pelican 벤치마크 관련 내 기록과 새 **고난도 버전**을 정리했음  
  [블로그 글](https://simonwillison.net/2025/Nov/18/gemini-3/)
  - 이제 각 연구소마다 **‘펠리컨 담당자’** 가 있을 것 같음. SVG 자전거 타는 펠리컨을 더 잘 그리기 위해 밤낮으로 훈련 중일 듯  
  - 몇 달 동안 펠리컨을 훈련했는데, 내가 벤치마크를 바꾸자마자 목표가 바뀐 셈임 😂  
  - “자전거 타는 펠리컨”이 이미 훈련 데이터에 포함됐을 가능성이 높음  
  - 포화 문제는 없다고 했지만, 결과를 보면 주요 연구소들이 **비밀리에 펠리컨 언덕을 오르고 있었던 것** 같음  
  - Gemini 3의 **지식 컷오프가 2025년 1월**로 2.5와 동일한 게 아쉬움  
    아마 같은 베이스 모델을 쓰고 **RL 튜닝만 개선**했을 가능성이 있음

- Gemini 3 Pro Preview가 내 **기본 Python 벤치마크**에서 완전히 실패했음  
  Gemini 2.5 Pro는 조금 더 근접했지만 여전히 오답이었음  
  반면 gpt-5.1-thinking, Claude Sonnet 4.5, Opus 4.1은 통과함  
  이런 걸 보면 **벤치마크는 절대적 기준이 아님**을 다시 느꼈음  
  - “벤치마크가 무의미하다”는 건 과장임. **제한은 있지만 여전히 유용한 지표**임  
    GPT-5 thinking이 실패한 “기본” Python 문제라면 어떤 건지 궁금함  
  - 개인 벤치마크 하나로 결론 내리는 건 신뢰하기 어려움. 공유해주면 다 같이 검증할 수 있을 듯  
  - 나는 “**HTML 한 페이지에 Pac-Man 게임 만들기**”를 자주 테스트함. Gemini 3도 2.5와 비슷하게 실패했음  
  - 벤치마크의 의미는 설계 품질에 달려 있음. 단순히 공개 여부로 판단할 수 없음  
  - Google이 발표한 SWEBench 점수에선 Gemini 3 Pro가 Claude Sonnet 4.5보다 낮았음. Opus 4.5가 더 잘할지도 궁금함

- 의료 관련 문제를 다루던 중 Gemini 2.5 Pro는 절반 정도만 맞췄는데, **Gemini 3.0**은 완벽하게 해결했음  
  관련 규정, 연구, 승인 절차까지 논리적으로 정리해줘서 실제로 **의사결정에 도움**이 됐음  
  이런 모델은 진짜로 사람들의 삶을 바꿀 것 같음

- Google의 발표 글에 “**AI가 생성한 요약 읽기**” 버튼이 있는 게 너무 웃겼음  
  다음 단계는 “우리 AI가 당신의 AI 요약을 읽게 하세요”가 될 듯  
  결국 **Douglas Adams의 Electric Monk**처럼, 믿음조차 자동화될지도 모름  
  - 나도 회사에서 AI 프로젝트 이름을 Electric Monk로 하려 했는데 너무 논란이라 **Electric Mentor**로 바꿨음  
  - 관련해서 [SMBC 만화](https://www.smbc-comics.com/comic/summary)가 아주 적절함  
  - 이제 AI가 **클라우드 장애 해결**까지 자동화해주면 좋겠음  
  - 개발자뿐 아니라 **매니저 역할까지 AI가 대체**할 날이 머지않은 듯함

- 내가 좋아하는 벤치마크는 긴 **회의 오디오 파일 요약 및 화자 구분**임  
  Gemini 2.5는 요약은 괜찮았지만 화자 구분이 엉망이었고, 3.0은 완벽하게 맞춤  
  - 나는 90분짜리 팟캐스트로 실험했는데, Gemini 3는 **환각된 인용문**을 만들고 **타임스탬프도 전부 틀림**  
    긴 오디오에선 여전히 한계가 있음  
  - **ElevenLabs**나 **Soniox**처럼 전용 오디오 모델을 쓰면 훨씬 정확함  
  - 어떤 프롬프트를 쓰는지 궁금함  
  - 나도 팟캐스트 화자 구분 프로젝트를 만들고 있는데, 꽤 잘 작동함  
  - **Parakeet TDT v3**가 이런 작업엔 아주 적합할 듯함

- 내가 만든 **5개의 다리를 가진 개 사진 테스트**에서 Gemini 3도 실패했음  
  그래도 다른 모델과 달리 다섯 번째 다리를 인식하긴 했지만, 그걸 다른 신체로 착각했음  
  시각적 인식은 여전히 큰 과제임  
  - **지각(perception)** 은 진화가 수십억 년 동안 다듬은 영역이라, 계산적으로 훨씬 어려운 문제임  
  - 아마도 **안전 필터의 블라인드 스팟** 때문에 그런 오판이 생긴 걸 수도 있음

### Comment 46560

- Author: nullptr
- Created: 2025-11-19T15:53:09+09:00
- Points: 2

현재 구글에서 출시한 VSCode OSS 포크인 Antigravity ( https://antigravity.google/pricing ) 에서 무료로 사용할 수 있습니다  
이외 gemini-cli에서는 현재 AI Ultra(월 36만)만 사용 가능하다는 것 같네요.