# Gemini 3.5 Flash > Clean Markdown view of GeekNews topic #29670. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=29670](https://news.hada.io/topic?id=29670) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/29670.md](https://news.hada.io/topic/29670.md) - Type: GN+ - Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru) - Published: 2026-05-20T06:19:34+09:00 - Updated: 2026-05-20T06:19:34+09:00 - Original source: [blog.google](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-5/) - Points: 2 - Comments: 1 ## Topic Body - **Gemini 3.5 Flash**는 프런티어급 지능과 실행 능력을 결합한 첫 Gemini 3.5 모델로, 에이전트와 코딩의 장기 작업을 겨냥함 - Flash 시리즈의 속도를 유지하면서 Terminal-Bench 2.1 **76.2%**, GDPval-AA 1656 Elo 등에서 Gemini 3.1 Pro를 앞섬 - 출력 토큰 기준 초당 처리 속도가 다른 프런티어 모델보다 **4배 빠르고**, 비용도 많은 경우 절반 미만이라 장기 에이전트 작업에 유리함 - **Antigravity**와 AI Studio에서 앱 개발, 레거시 코드의 Next.js 전환, 논문 기반 게임 구현, UX 시안 생성 같은 다단계 작업을 수행함 - Gemini 앱과 Search AI Mode의 **기본 모델**로 제공되며, Gemini Spark와 기업 파트너 워크플로에도 적용되고 3.5 Pro는 다음 달 출시 예정임 --- ### Gemini 3.5 공개와 제공 범위 - **Gemini 3.5**는 프런티어급 지능과 실행 능력을 결합한 최신 모델 제품군으로, 더 유능한 에이전트를 만들기 위한 모델로 자리 잡음 - 첫 출시 모델은 **3.5 Flash**이며, 에이전트와 코딩에서 프런티어급 성능을 제공하고 실제 유용성이 있는 복잡한 장기 작업에 초점을 둠 - 3.5 Flash는 여러 Google 제품과 개발자 도구를 통해 제공됨 - Gemini 앱과 [Google Search](https://blog.google/products-and-platforms/products/search/search-io-2026)의 AI Mode를 통해 일반 사용자에게 제공됨 - Google Antigravity, Google AI Studio의 Gemini API, Android Studio를 통해 개발자가 사용할 수 있음 - Gemini Enterprise Agent Platform과 Gemini Enterprise를 통해 기업에 제공됨 - **3.5 Pro**도 개발 중이며, 이미 내부에서 사용되고 있고 다음 달 출시 예정임 ### 3.5 Flash의 성능 - 3.5 Flash는 Flash 시리즈의 속도를 유지하면서 여러 차원에서 대형 플래그십 모델과 경쟁하는 지능을 제공함 - Google의 가장 강력한 **에이전트형 코딩 모델**로, 어려운 코딩 및 에이전트 벤치마크에서 Gemini 3.1 Pro를 앞섬 - Terminal-Bench 2.1: **76.2%** - GDPval-AA: **1656 Elo** - MCP Atlas: **83.6%** - CharXiv Reasoning 멀티모달 이해: **84.2%** - 출력 토큰 기준 초당 처리 속도는 다른 프런티어 모델보다 **4배 빠름** - Artificial Analysis 지표에서 상단 오른쪽 사분면에 위치해, 품질과 지연 시간 사이의 절충을 줄인 모델로 나타남 ### 대규모 에이전트 작업 - 속도와 성능의 균형 덕분에 3.5 Flash는 **장기 에이전트 작업**에 적합함 - 개발자가 며칠, 감사자가 몇 주 걸리던 작업을 더 짧은 시간에 끝내도록 돕고, 다른 프런티어 모델 대비 절반 미만의 비용으로 가능한 경우가 많음 - 실제 문제 해결 과정에서 빠르게 계획하고, 만들고, 반복할 수 있음 - 새 애플리케이션 개발 - 코드베이스 유지보수 - 재무 문서 준비 지원 - 업데이트된 **Antigravity 하네스(harness)** 와 결합하면, 까다로운 사용 사례에서 협업형 하위 에이전트를 배포해 문제를 대규모로 처리하는 실행 엔진이 됨 - 감독하에 다단계 워크플로와 코딩 작업을 안정적으로 실행하면서 프런티어급 성능을 유지함 ### Antigravity와 AI Studio 활용 예시 - 3.5 Flash는 Antigravity에서 동적 기준에 따라 구조화되지 않은 자산을 자동으로 이름 변경하고 분류하는 다단계 워크플로를 실행함 - Antigravity에서 두 개의 에이전트를 사용해 **AlphaZero 논문**을 종합하고, 6시간 안에 완전히 플레이 가능한 게임을 코딩함 - Antigravity 하네스로 복잡한 레거시 코드베이스를 **Next.js**로 변환함 - Antigravity에서 하위 에이전트를 사용해 새로운 도시 경관을 생성하고, 빌더와 플레이어 두 에이전트의 빠른 자기 개선 루프로 게임을 개발함 - Gemini 3의 강한 멀티모달 기반 위에서 3.5 Flash는 더 풍부하고 상호작용적인 웹 UI와 그래픽을 생성함 - AI Studio에서 AI 연구 논문을 위한 상호작용형 애니메이션을 생성함 - AI Studio에서 일반 텍스트 설명을 상호작용형 하드웨어로 변환함 - AI Studio에서 학교 모금 행사를 위한 전체 브랜딩 콘셉트를 만들기 위해 여러 콘셉트를 병렬 실행함 - AI Studio에서 체크아웃 흐름을 위한 서로 다른 UX 접근 방식을 **60초** 만에 생성함 ### 기업과 개발자 활용 - 3.5 Flash의 에이전트 능력은 개발자와 기업 워크플로에서 이미 활용되고 있음 - Gemini 3.5 모델 제품군 개발 과정에서 산업 파트너와 함께 반복 업무와 복잡성이 발생하는 지점을 파악함 - 파트너들은 은행과 핀테크의 여러 주짜리 워크플로 자동화부터 복잡한 데이터 환경에서 데이터 과학 팀이 인사이트를 찾는 작업까지 효과를 확인하고 있음 - ## Shopify - 하위 에이전트를 병렬 실행해 장기적으로 복잡한 데이터를 분석하고, 전 세계 규모에서 더 정확한 **상인 성장 예측**을 수행함 - ## Macquarie Bank - 100페이지가 넘는 복잡한 문서를 추론하고, 관련 정보를 검색하며, 낮은 지연 시간으로 신뢰할 수 있는 추천을 만들어 고객 온보딩을 가속하는 방식을 파일럿 중임 - ## Salesforce - 3.5 Flash를 **Agentforce**에 통합해, 문맥을 유지하고 복잡한 다중 턴 도구 호출을 실행하는 여러 하위 에이전트로 복잡한 기업 작업을 자동화함 - ## Ramp - 복잡한 인보이스의 멀티모달 이해와 과거 패턴에 대한 추론을 결합해 더 똑똑하고 신뢰할 수 있는 **OCR**을 지원함 - ## Xero - 공급업체 식별과 1099 세금 양식용 정보 수집처럼 여러 주에 걸친 복잡한 워크플로를 에이전트가 자율적으로 관리하게 해, 소기업의 반복적인 관리 작업 자동화를 가능하게 함 - ## Databricks - 에이전트형 워크플로를 사용해 실시간 정보를 모니터링하고 검색하며, 대규모 데이터셋 전반에서 추론해 문제를 진단하고 수정 사항과 해결책을 제안함 ### 개인 AI 에이전트와 Search 적용 - 3.5 Flash는 전 세계 Gemini 앱과 Search의 AI Mode에서 **기본 모델**이 됨 - Google I/O에서 3.5 Flash의 에이전트 기능을 일상생활에 적용하는 새 기능들이 공개됨 - **Gemini Spark**는 3.5 Flash를 사용하는 개인 AI 에이전트임 - 24시간 내내 실행됨 - 사용자의 지시에 따라 디지털 생활을 탐색하고 사용자를 대신해 행동함 - 신뢰할 수 있는 테스터에게 오늘부터 출시되기 시작함 - 미국의 Google AI Ultra 구독자에게 다음 주 베타로 제공될 예정임 - 3.5 Flash의 향상된 에이전트형 코딩 능력은 Search 전반에서 더 지능적인 경험을 제공함 - 사용자를 위해 24시간 작동하는 새로운 정보 에이전트를 도입함 - 더 동적인 생성형 UI 경험을 가능하게 함 - Search는 3.5 Flash를 활용해 Gyroid 패턴을 설명하는 상호작용형 시각 자료를 생성함 ### 안전장치 - Gemini 3.5는 **Frontier Safety Framework**에 따라 개발됨 - 사이버 및 CBRN 안전장치가 강화되어, 유해 콘텐츠를 생성할 가능성과 안전한 질의에 잘못 답변을 거부할 가능성이 낮아짐 - 새롭고 더 고도화된 안전 학습과 완화 기법이 적용됨 - 응답을 제공하기 전에 AI의 내부 추론을 점검하고 이해하는 데 도움이 되는 [해석 가능성 도구](https://arxiv.org/abs/2601.11516v4)가 포함됨 ## Comments ### Comment 57861 - Author: neo - Created: 2026-05-20T06:19:34+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=48196570) - 펠리컨은 꽤 그럴듯함: [https://github.com/simonw/llm-gemini/issues/133#issuecomment...]() 다만 자전거로는 별로임. 페달과 뒷바퀴 사이의 막대를 빼먹었고, 다른 프레임도 이상하게 엉켜 있음 비용도 비쌈. 저 펠리컨 하나가 **13센트**였음: [https://www.llm-prices.com/#it=11&ot=14403&sel=gemini-3.5-fl...]() - 저 펠리컨은 **암호화폐 콘퍼런스** 때문에 Miami에 온 것처럼 보임 - 이건 거대 언어 모델의 발전에서 느꼈던 현상을 완벽히 보여줌. 이런 **SVG 개선**을 시키면 빠진 가로대나 분리된 팔다리는 고치지 않고, 그냥 더 많은 요소를 추가함 이 예시도 분명 크게 좋아졌고 디테일은 터무니없이 많지만, 기본적인 프레임 모양은 여전히 틀림. 웹페이지로 해봐도 버튼 같은 걸 더 추가하는 식으로 같은 패턴이 나타남 망가진 펠리컨 SVG를 이미지 모델에 넣어 결함을 찾게 해봤는데도, 망가진 요소를 여전히 못 찾아냄 - **체인스테이**를 빼먹는 건 아무 사람에게 자전거를 그려보라고 했을 때 흔히 나오는 결과임 [https://www.gianlucagimini.it/portfolio-item/velocipedia/]() > most ended up drawing something that was pretty far off from a regular men’s bicycle - Google 특유의, 멋없지만 젊은 층에게 계속 관련 있어 보이려 애쓰는 분위기를 꽤 잘 담아낸 느낌 - 저 태양은 OS 박물관 관련 다른 상위 HN 글 배경에 나온 태양과 아주 비슷함: [https://news.ycombinator.com/item?id=48195009]() - 입력/출력 **백만 토큰당 가격**: Gemini 2.5 Flash: $0.30/$2.50 Gemini 3.0 Flash Preview: $0.50/$3.00 Gemini 3.5 Flash: $1.50/$9.00 가격 방향이 흥미로움. 같은 크기의 바로 다음 모델에서 **3배 가격 인상**은 본 적이 없는 것 같고, 3은 Preview만 있었던 것도 웃김 3.5 Flash는 $1.25/$10였던 Gemini 2.5 Pro와 비슷한 비용임 - 이건 비용 증가를 과소평가함. 3.5 Flash는 토큰도 더 많이 씀. artificialanalysis.ai 기준 전체 평가를 돌린 비용 차이는 더 현실적인 가격에 가까워 보임: Gemini 2.5 Flash(27점): $172(1.0x) Gemini 2.5 Pro(35점): $649(3.8x) Gemini 3.0 Flash(46점): $278(1.6x) Gemini 3.5 Flash(55점): $1,552(9.0x, 또는 2.5 Pro 대비 2.4x) 엄청난 가격 인상임. Gemini 3.0 Flash와 비교하면 **5.6배**임 - 애초에 저렴한 모델을 계속 제공할 생각이 없었을 가능성이 큼. API 위에 서비스를 만든 사람들이 생긴 뒤 압박을 넣기 시작하는 자연스러운 방식임 그래서 제공자에 묶이지 않는 **추상화 계층**을 두는 게 정말 합리적임. Kotlin을 쓴다면 Koog가 훌륭함 - 또 한 번의 **DeepSeek 순간**이 필요함. 아니면 평범한 사람이 AI를 쓰기 어려워지고, 대기업만 감당할 수 있는 물건이 될 것임 - Google이 TPU 덕분에 실제로 다른 곳보다 더 싸게 추론을 돌리고 있다면, 이건 위험 신호처럼 느껴짐. 거대 언어 모델을 이익 내며 서빙하기가 어려운 것으로 드러나는지도 모름 아니면 벤치마크가 좋으니 가격을 올려도 된다고 보는 것일 수 있음. 다만 아직 그런 결정을 정당화할 만큼 시장점유율이 있어 보이진 않음 - 3.5 Flash는 Preview가 아니라 **Stable**로 표시되어 있는 것 아닌가? 내가 잘못 읽은 건가? [https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.5-flas...]() - Google이 이번 모델을 Preview가 아니라 **Stable**로 표시한 점은 눈여겨볼 만함. 최근 출시 흐름과 비교하면 이례적임 여기에 3배 가격 인상까지 더하면, Flash 가격은 나중에 되돌릴 임시 조치라기보다 Google이 원하는 **장기 하한선**처럼 읽힘 다만 이게 Google만 분위기를 읽은 결과인지, 업계 전체가 조용히 저가 추론의 기준선을 다시 잡는 중인지는 아직 판단하기 어려움 - > Create animated SVG of a frog on a boat rowing through jungle river. Single page self contained HTML page with SVG 3.5 Flash: Thinking Medium - 7516 tokens [https://gistpreview.github.io/?5c9858fd2057e678b55d563d9bff0...]() 3.5 Flash: Thinking High - 7280 tokens [https://gistpreview.github.io/?1cab3d70064349d08cf5952cdc165...]() 3.1 Pro - 28,258 tokens [https://gistpreview.github.io/?6bf3da2f80487608b9525bce53018...]() 3.1은 생성에 3분 동안 생각했지만, **애니메이션 움직임**을 제대로 넣은 유일한 모델이었음 - Gemini 3.1 Flash Lite Thinking High - 2,526 tokens: [https://gistpreview.github.io/?3496285c5dac5ba10ebbc0b201a1a...]() Gemini 2.5 Pro - 5,325 tokens: [https://gistpreview.github.io/?cc5e0fefeaaffecd228c16c95e736...]() Gemini 2.5 Flash - 7,556 tokens: [https://gistpreview.github.io/?263d6058fe526a62b8f270f0620ec...]() Gemma 4 31B IT - AI Studio에서 3,261 tokens: [https://gistpreview.github.io/?858a42b96af864859a3b89508619d...]() Gemma 4 26B A4B IT - AI Studio에서 4,034 tokens: [https://gistpreview.github.io/?4adb7703897e0c6b583f9de928e4a...]() - hesamation/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF @ Q6_K 8112 tokens @ 52.97 TPS, 0.85s TTFT [https://gistpreview.github.io/?7bdefff99aca89d1bc12405323bd4...]() 전체 세션: [https://gist.github.com/abtinf/7bdefff99aca89d1bc12405323bd4...]() Macbook Pro M2 Max에서 **LM Studio**로 생성함 [https://huggingface.co/hesamation/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6...]() - GPT 5.5 High thinking 결과임. 첫 결과가 애니메이션이 아니어서 "it's not animated though"라는 두 번째 후속 프롬프트를 추가해야 했음 [https://gistpreview.github.io/?557f979c82701862bc26d24f10399...]() - Opus 4.7 [https://claude.ai/public/artifacts/128ebe5a-add7-406a-9bce-6...]() - 다들 정말 웃김. **3.5 Flash Thinking High**만 유일하게 이상하게 뒤틀려 있음. 3.1 Pro의 모자는 대체 무슨 일인지 모르겠음 - 누가 "Flash"라고 하면 바로 "대신 HTML5를 고려해보세요"가 떠오를 정도로 내가 정말 나이 든 건가? - Flash 문화를 그렇게 재미있게 만들었던 요소 중 **HTML5**로 넘어온 건 거의 없음 - Flash 디자이너는 정말 좋았음. 웹이 어느 정도 후퇴시킨 것 중 하나가 90년대와 2000년대의 **RAD 도구**들이었음 - 젊은이들이여! Flash, ah, ah, saviour of the universe. Flash, ah, ah, he'll save every one of us! 지난 몇 년인지도 모를 만큼 오래, "flash"라는 단어를 들을 때마다 항상 이게 떠오름 - 지식 기준일: **2025년 1월** 최신 업데이트: 2026년 5월 이 지연에 대해 아주 불길한 느낌이 듦 - 적어도 일부 경우에는 더 많은 **합성 데이터**와 엄격히 선별된 데이터로 학습하는 방향으로 가는 것 같음. 특히 작은 모델은 수십~수백 GB의 모델 가중치 안에 세상을 다 저장할 공간이 없어서 지식 폭을 극도로 넓힐 수 없음 그래서 더 높은 품질의 추론을 얻으려면 학습을 집중시키고, 데이터는 아주 고품질·고밀도여야 함 도구 사용이 강하면 모델이 오래된 데이터를 쓰는 것 자체는 별로 중요하지 않을 수도 있음. 최신 정보를 검색할 수 있기 때문임. 다만 현재 대부분 모델은 약간 유도해주지 않으면 그렇게 하지 않음 Qwen 3 계열은 모두 같은 기반 모델에서 출발해 여러 지표를 개선하기 위해 미세조정/후학습만 한 것으로 알고 있음. Gemini 3 계열도 전부 같을 수 있고, 지금 이 순간 Gemini 4 기반 모델을 최신 지식으로 동시에 학습 중일지도 모름 - 사실을 모델 가중치에서 꺼내게 하면 안 됨. **실제 데이터 소스**로 근거를 잡아야 함 - 무슨 뜻인지 설명해줄 수 있음? - 그건 Google이 선택한 것이라고 생각했음 - google ai pro plan을 쓰고 있고 Antigravity에서 3.5 Flash를 써봤는데, 프롬프트 두 번 만에 할당량을 다 써버림. 버그가 아니라면 정말 **사용 불가능**한 수준임 - 어제나 그제 Google이 AI Pro 할당량을 표준 사용량의 33배에서 **4배**로 낮췄음 Gemini subreddit 분위기를 보면 이전보다 심하게 줄어든 듯함. 나도 AI Pro를 취소할 가능성이 큼 이번 업데이트로 앱도 망가졌음. 메시지를 수정하면 매번 앱이 크래시남. 심지어 Pixel에서 쓰고 있는데도 그럼 - Gemini 3.5 Flash의 **2000토큰 시계**는 나쁘지 않음. [https://clocks.brianmoore.com/]() - 거의 비슷한 모델에 **3배 가격 인상**이라니. AI가 더 싸지고 어디에나 쓰이게 될 거라고 했었는데 - 크랙 유행처럼 어디에나 퍼진다는 뜻이었나 봄 - 벤치마크를 믿는다면 3.1 Pro의 **4분의 3 가격**이라고 볼 수도 있음 - 가격이 말도 안 됨 Gemini 3.5 Pro도 가격이 같이 오를 것 같음. 12 x 5 = 60? Google은 우리가 **중국 모델**을 쓰길 바라는 것처럼 보임