Google은 Gemini 3 시대를 시작했습니다. 제미니 3 프로 미리보기에서 초기 신호가 명확합니다. 이는 다중 모드 추론, 코딩 에이전트, 그리고 긴 맥락 이해에 있어 중요한 진전입니다. 이 모델은 에이전트 워크플로, 코딩, 긴 맥락 작업, 그리고 다중 모드 이해에 최적화된, 구글 역사상 가장 뛰어난 추론 및 다중 모드 모델로 자리매김했습니다. 새로운 "딥 씽크(Deep Think)" 추론 모드가 탑재되어 있으며, 에이전트/코드 벤치마크(Terminal-Bench 2.0은 54.2%로 평가됨)에서 획기적인 개선을 이루었고, Google AI Studio, API(Vertex AI 통합), 그리고 Google Antigravity와 같은 개발자 도구를 통해 즉시 사용할 수 있습니다.
Gemini 3 Pro Preview란 무엇인가요?
Google은 Gemini 3를 Gemini 제품군의 차세대 가장 지능적인 구성원으로 발표했습니다. 이 제품은 더 깊은 추론, 더 풍부한 다중 모드 이해(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 코드), 더 나은 에이전트적 행동(도구를 사용하여 계획하고 행동하는 모델)에 중점을 두고 있습니다.
헤드라인 특집
- 네이티브 멀티모달 이해 — 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오(긴 영상 입력 포함)를 모두 수용하고 추론하도록 설계되었습니다. 문서, 스크린샷, 대본, 비디오를 혼합하여 사용하는 데 적합합니다.
- 거대한 컨텍스트 창(최대 ~1,000,000개 토큰) — 매우 긴 문서, 방대한 코드베이스 또는 몇 시간 분량의 녹취록을 단일 세션에서 수집/맥락에 맞게 보관할 수 있습니다. 이는 심층 연구, 코드 검토 및 다중 문서 합성에 있어 핵심적인 장점입니다.
- 에이전트/도구 사용 기능 — 도구 호출, 터미널 작동, 작업 계획 관리, 다단계 워크플로 조정(Google Antigravity 및 기타 IDE 통합에 사용됨)을 수행할 수 있는 자율 에이전트를 지원하도록 설계되었습니다. 따라서 코딩, 오케스트레이션 및 다단계 자동화에 특히 적합합니다.
- 더 강력한 추론 및 코딩 — Google은 Gemini 3 Pro를 복잡한 추론, 수학 및 코드 작업을 위한 최고의 "사고" 모델로 선정했습니다(벤치마크와 터미널/도구 성능이 향상됨).
Gemini 3 Pro는 Gemini 2.5 Pro 및 기타 제품과 비교하여 어떤 새로운 점이 있나요?
어떤 역량이 가장 많이 향상되었나요?
Gemini 3 Pro는 추론(수학적 및 과학적 추론), 다중 모드 공간/시각적 추론, 그리고 도구 활용 측면에서 큰 진전을 이룬 것으로 홍보되고 있습니다. Google은 벤치마크 제품군과 코딩 및 터미널 자동화와 같은 실제 에이전트 작업에서 Gemini 2.5 Pro 대비 확실한 성능 향상을 강조합니다. Google 팀이 발표한 주요 지표의 예는 다음과 같습니다.
| 벤치마크/작업 | Gemini 3 Pro(보고됨) | Gemini 2.5 Pro(보고됨) | 절대 격차(pp) |
|---|---|---|---|
| 인류의 마지막 시험(학문적 추론, 도구 없음) | 37.5% | 21.6% | +15.9. |
| GPQA 다이아몬드(과학적/사실적 QA) | 91.9% | 86.4% | +5.5. |
| AIME 2025(수학, 도구 없음) | 95.0% | 88.0% | +7.0. |
| 코드 실행이 가능한 AIME | 100.0% | (2.5 장점: — ) | — (3 프로는 실행으로 완벽한 점수를 기록했습니다). |
| ARC-AGI-2(시각적 추론 퍼즐) | 31.1% | 4.9% | +26.2 — 매우 큰 다중 모드 이득. |
| SimpleQA 검증됨(매개변수 지식) | 72.1% | 54.5% | +17.6. |
이러한 수치는 Gemini 3 Pro가 다단계 추론, 복잡한 도구 사용, 긴밀하게 통합된 다중 모드 작업(예: 비디오 프레임 결합, 차트 추론, 코드 생성)에 최적화되어 있음을 나타냅니다.
Agentic-first 개발자 툴링: Antigravity
에이전트 워크플로를 시연하기 위해 Google에서 출시했습니다. 반 중력 — Gemini 3 Pro를 다중 에이전트 코딩 워크플로의 기반으로 사용하는 "에이전트 중심" IDE입니다. Antigravity를 통해 에이전트는 편집기, 터미널, 브라우저와 직접 상호 작용하고 에이전트 작업을 문서화하는 "아티팩트"(작업 목록, 스크린샷, 브라우저 기록)를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트 개발의 추적성과 재현성을 확보할 수 있습니다. 따라서 Gemini 3 Pro는 텍스트 생성에만 집중하는 모델보다 실제 개발자 워크플로에 훨씬 더 실용적입니다.
더 나은 도구 사용 및 코딩
Google은 터미널을 통해 컴퓨터를 작동하는 모델의 능력을 측정하는 터미널 중심 벤치마크(Terminal-Bench 2.0)에서 극적인 개선을 보고합니다. Gemini 3 Pro 점수 54.2% 해당 테스트에서 이전 Gemini 버전에 비해 큰 도약을 이루었으며, 자율 도구 사용과 코드 생성에서 실질적인 진전을 나타냈습니다.
스크립트 실행, 도구 조정, 다단계 개발자 작업 관리 등의 작업을 수행할 때 매우 효율적입니다. 실제로 이는 모델이 명령을 실행할 때 발생하는 환각 현상이 줄어들고, 오류 처리가 개선되며, 실패한 단계에서 복구하는 능력이 향상됨을 의미합니다.
Gemini 3 Pro는 벤치마크에서 어떤 성능을 보입니까?
Google은 Gemini 3 블로그 게시물에 기존 NLP 추론, 멀티모달 이해, 코드 생성, 에이전트 도구 사용 등을 아우르는 광범위한 벤치마크 비교 결과를 게시했습니다. Google에서 직접 보고한 주요 수치는 다음과 같습니다.
- 엘엠아레나: Gemini 3 Pro 점수 1501 엘로, 경쟁 순위표(페어별 대결에서 일반적인 추론/대답의 질을 측정)에서 상위를 차지했습니다.
- MMMU-Pro(다중 모드 벤치마크): 81% — 이전 모델에 비해 상당히 증가했습니다.
- 비디오-MMMU: 87.6% 비디오 인식 다중 모드 작업에 관하여.
- SimpleQA 검증됨: 72.1% 복잡한 입력에 대한 사실적 QA가 개선되었음을 나타냅니다.
- 웹데브 아레나: 1487 엘로 (웹 개발 / 코드 추론).
- Terminal-Bench 2.0 및 SWE-bench 검증됨: 에이전트 도구 사용과 코딩 에이전트 성능이 크게 향상되었습니다.
- 깊은 생각: 가장 어려운 시험에서 추가적인 향상이 있었습니다(예: 인류의 마지막 시험은 보고된 바와 같이 일부 지표에서 Deep Think에서 37.5%에서 41.0%로 향상되었습니다).
이 모든 것은 표면적인 텍스트 생성보다는 깊이에 맞춰 조정된 모델을 나타냅니다.
네, Gemini 3 Pro는 오늘 여러 테스트에서 꾸준히 상위권을 유지하고 있습니다. 하지만 "압도" 여부는 작업에 따라 달라집니다. 순수한 코드 생성의 경우, 일부 경쟁 제품들은 여전히 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 장문 컨텍스트, 수학, 그리고 다중 모드 합성의 경우, Gemini 3 Pro는 2025년 11월 초/11월 테스트에서 동급 최고로 평가받는 경우가 많습니다.
Gemini 3 Pro Preview에 어떻게 접속할 수 있나요?
공식 진입 지점
Google은 Gemini 3 Pro를 여러 플랫폼에서 미리 보기로 제공했습니다.
- Gemini 앱(일반 사용자/Pro 사용자): 이 모델은 "Gemini 3" 시대 출시의 일환으로 Gemini 앱에서 출시됩니다.
- Google AI Studio/Gemini 개발자 API: 개발자는 AI Studio와 Gemini Developer API를 통해 실험할 수 있습니다. API는 REST 및 SDK 인터페이스를 제공하며 함수 호출 및 스트리밍과 같은 고급 기능을 지원합니다.
- Vertex AI(Google Cloud): 기업과 팀은 Vertex AI를 통해 Gemini 3 Pro에 액세스하여 프로덕션 및 MLOps 워크플로를 수행할 수 있습니다. Vertex는 Python, Node.js, Java, Go, curl 예제를 지원합니다.
- 타사 통합 (코멧API): CometAPI는 Gemini 3 Pro API에 대한 액세스를 제공하며, 호출 이름은 gemini-3-pro-preview입니다. 와e티피에이 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
빠른 시작: Python 예제(공식 SDK 패턴)
아래는 Google의 Gemini 빠른 시작에서 가져온 최소한의 실용적인 Python 예제로, Google의 GenAI 클라이언트를 통해 Gemini API를 호출하는 방법을 보여줍니다. GEMINI_API_KEY Google AI Studio 또는 GCP 프로젝트에서 얻은 API 키를 사용합니다.
# Example: call Gemini 3 Pro Preview using Google GenAI Python SDK
# Requires: pip install google-generativeai
import os
from google import genai
# Set API key in environment:
# export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
client = genai.Client() # client picks up GEMINI_API_KEY from env
# Use the preview model identifier. The exact model ID may vary; use the ID listed in the API docs.
model_id = "gemini-3-pro-preview" # or "gemini-3-pro" depending on availability
prompt = """
You are an assistant that writes a short Python function to fetch JSON from a URL,
handle HTTP errors, and return parsed JSON or None on failure.
"""
resp = client.models.generate_content(model=model_id, contents=prompt)
print("MODEL RESPONSE:\n", resp.text)
CometAPI를 선택하면 교체하세요 url 과 https://api.cometapi.com/v1/chat/completions 및 key CometAPI에서 얻은 키를 사용합니다.
최상의 결과를 얻는 방법 - 신속한 패턴과 팁
어려운 문제에는 "생각" 모드를 사용하세요
점진적 추론이나 복잡한 수학/코드 작업을 풀고 있다면 미리보기의 "사고" 변형을 활성화하세요(사용 가능한 경우). 이 변형은 더 많은 내부 추론 단계를 할당하고 다단계 작업에서 더 안정적인 해를 도출하는 경우가 많습니다. 모델명을 확인하세요. -thinking 콘솔에 접미사를 추가합니다.
함수 호출 및 도구 오케스트레이션
안정적이고 구조화된 출력을 위해 선언된 함수(Vertex AI/GenAI 함수 호출)를 사용하고 환각 현상을 줄이세요. 모델이 함수 호출을 제안하고 사용자 환경에서 결정론적으로 실행하도록 하세요. 함수 호출 문서에는 안전하게 실행할 수 있는 형식화된 JSON 인수를 반환하는 예제가 포함되어 있습니다.
최신 사실이 필요할 때 접지
앱이 최신 웹 데이터를 사용하는 경우 웹 그라운딩을 사용하되, 그라운딩된 프롬프트 비용 및 요금 제한에 유의하세요. 그라운딩은 Gemini에서 검색이나 지도를 쿼리할 수 있도록 하는 강력한 기능이지만, 모든 그라운딩된 프롬프트는 청구 및 지연 시간 특성을 변경할 수 있습니다.
Gemini 3 Pro가 실제 작업에서 어떤 성능을 보이는지(사용 사례)
코드 생성 및 개발자 생산성
Gemini 3 Pro는 다중 파일 추론, 긴 저장소 컨텍스트, 그리고 코드와 함께 테스트/문서의 통합을 개선합니다. 함수 호출 및 터미널 에이전트와 함께 사용하면 기존 모델보다 중규모 프로젝트를 더 빠르게 스캐폴딩하고 검증할 수 있습니다. 커뮤니티 테스트 결과 LiveCodeBench/Elo 코딩 점수가 향상되었습니다.
연구 및 STEM 워크플로
이 모델의 Deep Think 기능과 더 큰 추론 예산은 다단계 수학적 유도, 데이터셋 합성 또는 여러 파일 논문 요약이 필요한 연구 과제에 적합합니다. 초기 벤치마크 결과에 따르면 이 모델은 많은 STEM 데이터셋에서 최상위권 또는 그 근처에 위치합니다.
콘텐츠 디자인, 멀티모달 크리에이티브 워크플로
Gemini 3 Pro는 멀티모달 출력 기능과 Veo/Whisk/Flow와의 통합을 통해 마케팅 스토리보드부터 자동 비디오 초안 제작까지 텍스트, 이미지, 비디오가 혼합된 워크플로우에 강력한 선택입니다. Google은 최고의 성능을 원하는 크리에이터를 위해 AI Ultra에 특정 크리에이터 도구를 번들로 제공합니다.
결론: Gemini 3 Pro는 다른 모델보다 우수한가요?
Gemini 3 Pro Preview는 큰 진전입니다. 다양한 벤치마크와 초기 실제 테스트에서 자주 리드 또는 타이 2025년 후반에 출시될 최고의 모델, 특히:
- 복잡한 추론(수학/STEM)
- 다중 모드 이해 및 합성
- 에이전트 워크플로 및 함수 호출
하지만 그 차이는 작업에 따라 다릅니다. 특정 창작 스타일이나 매우 전문화된 도메인 지식과 같이 범위가 좁은 일부 작업의 경우, 비용/지연 시간 및 생태계 적합성에 따라 다른 경쟁 모델이 여전히 경쟁력이 있거나 더 선호될 수 있습니다. 벤치마크와 유출된 점수에 따르면 Gemini 3 Pro는 종종 최상위권에 속하지만, "압도적"이라는 평가는 작업에 따라 다릅니다. 많은 기업 및 개발자 사용 사례에서 Gemini 3 Pro는 현재 가장 먼저 평가되는 모델입니다.
CometAPI를 시작하는 방법
CometAPI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 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 파이프라인 등 어떤 제품을 구축하든 CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 비용을 관리하며 공급업체에 구애받지 않을 수 있습니다.
개발자는 액세스할 수 있습니다 Gemini 3 Pro 미리보기 API CometAPI를 통해. 시작하려면 모델 기능을 살펴보세요.코멧API 인간을 운동장 자세한 내용은 API 가이드를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 와e티피에이 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
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