빠르게 변화하는 인공지능 세계에서 구글은 곧 출시될 제미니 3.0 모델로 또 한 번의 큰 도약을 앞두고 있습니다. OpenAI의 GPT-5와 xAI의 Grok 4와 같은 경쟁사들이 계속해서 한계를 뛰어넘는 가운데, 제미니 3.0에 대한 소문이 기술 포럼, 소셜 미디어, 업계 뉴스에 떠돌고 있습니다. 이제 이러한 소문들을 파악하고 함께 제미니 XNUMX의 기능을 기대해 보겠습니다.
제미니 3.0이 비밀리에 출시되었나요?
지난 며칠 동안 소셜 게시물과 커뮤니티 스레드에서 두 가지 관련 항목이 보고되었습니다.
- 독립적으로, 기여자의 테스트 데이터는 공개됩니다. 구글 제미니/제미니 CLI repo에 문자열이 포함되었습니다.
gemini-3.0-ultra테스트 파일에서 발견된 이 스니펫은 커뮤니티 회원들에 의해 발견되어 여러 소셜 플랫폼에 다시 게시되었습니다. 많은 사람들이 이를 유출 또는 "Gemini 3.0 Ultra"의 존재에 대한 초기 증거로 해석했습니다. - LM Arena 모델 목록을 탐색하던 사용자들은 새로운 모델 이름/코드명을 발견했습니다. “해석” 일부 경기장에 등장했고, 일부 참가자들은 이것이 "제미니 3 플래시"의 은밀한 테스트일 수 있다고 주장했습니다. 이러한 목격담은 구글이 곧 출시될 제미니 3 변종을 조용히 현장 테스트하고 있다는 생각을 불러일으켰습니다.
좋은 소식이네요. 구글 제미니가 제미니 2.5 프로를 출시한 지 꽤 오랜 시간이 지났으니까요. 그 사이 클로드 오푸스 4.1, 그록 4, GPT-5 같은 모델들이 출시되었고, 모두 훌륭한 성능을 보여주었습니다. 덕분에 제미니가 제미니 3.0에 어떤 놀라운 기능을 가져올지 더욱 궁금해졌습니다.
하지만 이 보고서의 진위 여부를 확인하고 Gemini 3.0 플래시로 의심되는 Oceanstone의 성능을 테스트해 본 결과, 기대와 실망이 뒤섞인 놀라운 결론에 도달했습니다. 제가 얻은 결과를 아래에 공유하겠습니다.
Gemini 3.0이 정말로 Gemini-CLI 저장소에 유출되었나요?
Gemini-CLI 저장소의 모델 이름 참조
커뮤니티에서 강조된 커밋 google-gemini/gemini-cli 참조된 저장소 gemini-beta-3.0-pro, gemini-beta-3.0-flash 그리고 (일부 보고서에서는) gemini-3.0-ultra저장소는 공개되어 있으며 활발하게 개발되고 있습니다. 커밋 diff는 공개되어 있으며, 이는 많은 추측의 기반이 되었습니다. 일반적으로 링크되는 커밋 중 하나는 이전 "3.0" 관련 논의를 촉발한 수정 사항을 보여줍니다. 그러나 저장소 텍스트에는 플레이스홀더, 테스트 데이터 또는 유효성 검사에 사용되는 내부 이름이 포함될 수 있습니다. 저장소에 문자열이 있는 경우 지원 모델 바이너리 또는 공개 API 엔드포인트가 게시되었다는 증거입니다.
리포 관리자(및 Google 협력자)가 실제로 수행한 작업
저장소 유지 관리자는 짧은 풀 리퀘스트를 열어 병합했습니다. 제거 또는 수정됨 오해의 소지가 있는 테스트 항목입니다. 병합된 PR에서 유지 관리자의 설명은 명확합니다. gemini-3.0-ultra 문자열은 외부 기여자가 추가한 테스트 데이터오해의 소지가 있었고, PR은 이를 올바른 기존 모델 식별자(테스트용)로 대체했습니다. PR 작성자와 저장소 공동 작업자는 해당 항목이 Google의 공식 제품 식별자가 아니라고 강조했습니다. 간단히 말해, 저장소의 모습은 제품 누출이 아닌 잘못된 테스트 값.
그것이 중요한 이유: 공개 코드 저장소는 외부 작성자의 기여를 허용합니다. 테스트 픽스처에는 때때로 사람이 생성한 레이블이나 플레이스홀더가 포함됩니다. 이러한 플레이스홀더를 커뮤니티에서 발견하는 것은 통제된 제품 릴리스나 공식 제품 매니페스트와 다릅니다.
간단히 말해서: Google은 CLI 보안 문제를 해결하고 이에 대한 의견을 밝혔으며, 저장소 편집/롤백을 보면 3.0 문자열이 공개 릴리스 신호로 의도된 것이 아니었음을 알 수 있습니다.
오션스톤의 성과는 믿을 만한가, 아니면 과장된 것인가?
오션스톤 이번 주 LM 아레나 공개 순위표와 신속한 소셜 리포팅에 등장한 모델 라벨입니다. 커뮤니티 테스터들은 비공식적인 직접 비교를 진행한 결과, Oceanstone이 Gemini보다 최소한 동등하거나, 일부 간단한 테스트에서는 약간 더 나은 성능을 보인다고 보고했습니다. 2.5 년 플래시 Arena 작업의 하위 집합에 대한 인상은 다음에 초점을 맞춥니다. 더 나은 프롬프트 따르기, 짧은 샘플에 대한 더 강력한 코딩/추론 및 약간 향상된 대화 일관성 — 하지만 이는 통제된 벤치마크가 아닌 소규모 샘플 인간 투표 및 스크린샷입니다..
LM 아레나 목격담이 우리에게 말해주는 것
LM Arena는 연구원과 팀이 블라인드 비교를 수행하고 때로는 출시 전 또는 실험용 모델 이름(코드명)을 공개하는 개방형 평가 플랫폼입니다. LMArena는 과거에 Google 공식 모델 출시에 반영되는 코드명을 제시해 왔습니다(예: 이전 코드명은 Gemini 2.5 Flash Image의 미리보기 테스트에 사용되었습니다).
그럴듯한 설명(가능성이 더 높음):
- Google이나 파트너/테스트 하네스는 내부 파이프라인이나 데모 스캐폴딩을 실행하는 동안 일시적으로 내부/테스트 모델 ID(플레이스홀더)를 사용했습니다. 이러한 문자열이 공개 커밋이나 테스트 데이터 세트로 유출되었습니다.
- LM Arena는 평가를 위해 제출된 새 모델/실험 모델을 색인화하거나 공개하는 경우가 있습니다(때로는 코드명으로). Google의 테스트 모델은 다음과 같은 코드명으로 합법적으로 표시될 수 있습니다. 오션스톤 완전히 지원되는 공개 릴리스가 아닌데도 말입니다. 이는 관찰된 패턴과 일치합니다. 코드명은 LM Arena에, 모델명 문자열은 공개 저장소에 나타납니다. 관리자는 나중에 참조를 삭제합니다.
Oceanstone에 대한 내 테스트 결과
Oceanstone은 GPT-5의 성능 벤치마크를 뛰어넘고 자율 시스템을 위한 새로운 표준을 제시하며 AI 에이전트 기능의 패러다임 전환을 보여줍니다.
주요 관찰 사항:
- 네이티브 인터넷 통합: Oceanstone의 가장 눈에 띄는 업그레이드 중 하나는 다음과 같습니다. API를 통해 인터넷에 접속할 수 있는 기본 기능통제된 테스트 동안, 이 모델은 이전 세대에서는 볼 수 없었던 정확도로 실시간 쿼리를 처리할 수 있었습니다. 예를 들어, 정확한 현재 날짜를 입력하라는 요청을 받았을 때, 이 모델은 정적 학습 데이터에 의존하지 않고 실시간 검색을 수행하여 정확하게 보고했습니다. 2025 년 9 월 17 일이 기능은 이전 LLM의 가장 고질적인 단점 중 하나인 시간적 부실성을 제거합니다.
- 신뢰할 수 있는 소스 기반 콘텐츠 생성: 전문적인 워크플로우에서 콘텐츠 생성은 종종 신뢰성 문제로 인해 제약을 받아왔습니다. Gemini 3.0은 일관성 있고 검증 가능하며 출처 기반의 결과물을 생성하여 이러한 격차를 해소합니다. 저희 테스트에서 이 모델은 적절한 인용과 일관된 서술 흐름을 통해 장문 기사를 작성할 수 있었으며, 이는 창의적인 유창성과 사실적 신뢰성을 모두 반영합니다.
- 웹페이지 복제의 정확성과 UI 충실도: 아마도 가장 예상치 못한 기능은 Gemini 3.0이 복잡한 웹페이지를 놀라울 정도로 정확하게 재현하는 능력이었을 것입니다. 공식 Apple 웹페이지의 레이아웃을 재현하는 작업을 수행했을 때, Gemini 3.0은 구조, 타이포그래피, 인터페이스 요소 등에서 원래 디자인을 그대로 반영하는 결과를 보여주었습니다. GPT-5의 시도와 비교했을 때 그 차이는 극명했습니다.
: 짧은 Oceanstone의 성능과 수준은 인정받을 만합니다. Gemini 3.0 Flash의 첫 번째 릴리스인지 여부는 아직 더 많은 소식을 기다려야 합니다.
Gemini 3.0에는 어떤 주요 기능이 추가되나요?
추론 및 코딩 성능 향상:
제미니 2.5와 이후 프로그래밍 경진대회에서 거둔 성과에 대한 보고서와 구글의 공개 시연은 추론 및 코드 품질 향상에 대한 구글의 지속적인 노력을 시사하며, 여러 분석가들은 제미니 3.0이 이러한 방향으로 더욱 발전할 것으로 예상합니다. 프로그래밍 경진대회에서 제미니/딥마인드가 거둔 성공은 구글이 추론 기능 개선에 지속적으로 투자해 왔음을 보여줍니다. 이는 제미니 3 클래스 모델에서 추론 능력이 더욱 강화될 것임을 자연스럽게 보여주는 투자 전략입니다.
더욱 강력한 멀티모달 및 생성적 이미지 기능.
제미니 앱은 고급 이미지 편집 도구와 바이럴 기능(예: "나노 바나나" 스타일 변환)을 탑재했는데, 이는 구글이 멀티모달 도구를 빠르게 확장하고 있음을 시사합니다. 제미니 3.0이 이미지→3D 렌더링, 더 빠른 고품질 이미지 합성, 그리고 더욱 세밀한 인페인팅 기능을 확장한다는 소문은 이러한 추세를 고려하면 일리가 있습니다.
더 긴 컨텍스트 창과 메모리/개인화.
Google은 Chrome에서 Gemini의 개인화 실험과 멀티탭 컨텍스트 기능을 공개적으로 논의했습니다. Gemini 3.0에서는 더 큰 컨텍스트 창과 더욱 지속적인 개인화 기능이 제품 개발 방향에 있어 논리적입니다.
제미니 3은 제미니 2.5와 어떻게 다를까요?
무엇을 기대해야 할지 이해하려면 2.5가 무엇을 하는지, 어떤 차이가 있는지 비교하는 것이 좋습니다.
| 능력 | 쌍둥이자리 2.5의 강점 | 개선 영역 / 3.0에 추가될 수 있는 기능 |
|---|---|---|
| 멀티모달리티 | 텍스트, 이미지, 오디오, 짧은 비디오, "사고" 모드, 벤치마크에 대한 강력한 추론. | 실시간 비디오 처리, 3D 이해, 공간/지리공간 데이터, 여러 모달리티에 걸친 통합 모델. |
| 상황에 맞는 창 | 토큰 약 1만 개. | 수백만 개의 토큰 컨텍스트가 있을 수 있으며, 장기간 사용 시에도 일관성을 유지하기 위해 메모리/검색 기능이 향상되었습니다. |
| 행위자적/선제적 행동 | 에이전트 모드가 발표됨; 예정된 작업; 일부 자율성. | 더욱 안정적인 자율 계획, 더욱 심화된 개인화, 장치 및 시스템 제어와의 강력한 통합. |
| OS/장치와의 통합 | 홈 기기에서 Assistant를 대체하고, Android와 통합하고, Wear OS를 사용할 수 있습니다. | 더욱 긴밀한 통합이 필요할 듯합니다. 아마도 Gemini가 더 많은 기기 유형(시계, TV, IoT)에서 핵심 보조 기기로 활용될 것이고, 모달리티 간의 전환이 더욱 원활해질 것입니다. |
| 속도, 지연 시간, 효율성 | Gemini 2.5 Flash는 더 빠르고, 비용/효율성이 최적화되었습니다. | 특히 비디오 처리 성능이 향상되고, 지연 시간이 짧아지고, 하드웨어 사용 효율성이 높아지며, 민감한 작업을 위해 디바이스 또는 엣지에서 실행이 가능합니다. |
시작 가이드
CometAPI는 OpenAI 시리즈, Google Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인을 구축하는 경우, CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 더 빠르게 반복하고, 비용을 관리하며, 공급업체에 구애받지 않고 작업할 수 있습니다.
시작하려면 Google Gemini 모델을 탐색하세요(예: Gemini 2.5 플래시 이미지 API,gemini 2.5 pro)의 기능은 다음과 같습니다. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
공식 출시가 되는 대로 AI API 게이트웨이인 CometAPI를 즉시 통합할 예정입니다. Gemini 3.0과 Gemini 2.5 Pro를 주요 드라이버로 사용하고, Claude와 GPT와 같은 선도적인 모델과 결합하여 역대 가장 강력한 생산성을 구현할 것입니다. 준비되셨나요?→ 지금 CometAPI에 가입하세요 !
최종 생각
Google Gemini 3는 Gemini 2.5를 넘어선 중요한 진전으로 자리매김하고 있습니다. 발표 속도, 기기 및 OS와의 통합 심화, 모달리티 확장, 추론, 메모리, 그리고 "에이전트" 기능에 대한 강조는 모두 더욱 유용하고 지능적이며 일상적인 업무 흐름에 더욱 통합되는 모델을 지향하는 방향으로 나아가고 있습니다.
하지만 모든 야심찬 AI 모델과 마찬가지로, 루머/예상과 실제 구현 사이에는 큰 차이가 있을 수 있습니다. 2025년 말이 이러한 기능들의 출시 시점으로 예상되지만, 모든 기능이 동시에 또는 광범위하게 출시되는 것은 아닙니다. 완전히 다듬어진 Gemini 3 환경이 널리 출시되기 전에 사용자는 부분적인 출시, 기능 세트의 단계적 배포, 그리고 초기 제약(비용, 컴퓨팅, 개인정보 보호)을 겪을 수 있습니다.