1. 개요
Gemini의 모델에 대해 서술한 문서.2. Gemini 1.0
공개된 모델은 Gemini 1.0 Nano[온디바이스용], Gemini 1.0 Pro, Gemini 1.0 Ultra이다. 이 중 Ultra 모델은 Advanced 요금제 구독자에게만 제공되었다.- Gemini 1.0 모델들 중에서 가장 매개변수가 많은 Gemini 1.0 Ultra의 경우 모델에 사용된 매개변수는 GPT-4(5,000억~1조 개)를 뛰어넘는 것으로 알려졌지만, 아직까지 자세한 수치는 밝혀지지 않았다.
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- 구글에 따르면 최상위 모델인 Gemini 1.0 Ultra가 대규모 다중작업 언어 이해(MMLU)에서 90%의 정답률을 기록했다. 이는 OpenAI의 GPT-4 86.4%는 물론 인간 전문가 점수인 89.8%를 넘는 수준이다. 최초로 인간을 뛰어넘은 AI가 나왔다는 것이다.#[2]
3. Gemini 1.5
공개된 모델은 Gemini 1.5 Nano[온디바이스용], Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Pro이다.- Gemini 1.0 모델에 비해 훨씬 더 많은 양의 컨텍스트를 정확하게 처리한다.
- 멀티모달 기능이 대폭 강화되었다. 시연 영상에서는 44분짜리 무성 영화를 입력한 후 원하는 장면을 그리기만 하면 정확하게 찾아내는 모습을 보였다.
- Google에서는 Gemini 1.5 프로 모델이 Gemini 1.0 프로 모델에 비해 87% 더 향상된 성능을 가지고 있다고 주장하고 있다.
- NIAH 평가에서 99%[4]의 정확도를 보였다.
- Gemini 1.0에 비해 속도가 조금 느린 경향이 있다.
- Google I/O 2024에서 속도가 더 빨라진 Gemini 1.5 Flash 모델이 공개되었다.
4. Gemini 2.0
2.0 Nano[온디바이스용], 2.0 Flash(Lite/기본/Image/Live/Thinking[실험모델]) 총 6개로 구성되어 있다.
2.0 Flash는 2025년 2월 5일에 정식으로 공개되어 Gemini 앱에서도 사용이 가능하다.
2.0 Flash-Lite는 2월 25일에 정식 출시로 전환되었다.
3월 12일에 2.0-Flash에 이미지 생성 기능을 통합한 2.0-flash-exp-image-generation을 실험 모델로 공개했다.
4월 9일에 2.0-Flash-live-preview-04-09 를 출시했다. 실시간으로 비디오나 오디오를 이용한 상호작용이 가능하다.
며칠 뒤에 Google AI Studio의 UI 업데이트와 함께 2.0-Flash-live-001로 바뀌었다.
2025년 11월 18일, 2.0 시리즈는 API에서도 내려가며 지원이 중단되었다.[7] 2025년 12월 기준 Google AI Studio에서 Flash와 Flash-Lite를 사용해 볼 수는 있지만, 특정 조건 테스트가 아닌 한 큰 의미는 없다.
| Capability | Benchmark | Gemini 1.5 Flash | Gemini 1.5 Pro | Gemini 2.0 Flash-Lite | Gemini 2.0 Flash |
| General | MMLU-Pro | 67.3% | 75.8% | 71.6% | 77.6% |
| Code | LiveCodeBench (v5) | 30.7% | 34.2% | 28.9% | 34.5% |
| Bird-SQL (Dev) | 45.6% | 54.4% | 57.4% | 58.7% | |
| Reasoning | GPQA (diamond) | 51.0% | 59.1% | 51.5% | 60.1% |
| Factuality | SimpleQA | 8.6% | 24.9% | 21.7% | 29.9% |
| FACTS Grounding | 82.9% | 80.0% | 83.6% | 84.6% | |
| Multilingual | Global MMLU (Lite) | 73.7% | 80.8% | 78.2% | 83.4% |
| Math | MATH | 77.9% | 86.5% | 86.8% | 90.9% |
| HiddenMath | 47.2% | 52.0% | 55.3% | 63.5% | |
| Long-context | MRCR (1M) | 71.9% | 82.6% | 58.0% | 70.5% |
| Image | MMMU | 62.3% | 65.9% | 68.0% | 71.7% |
| Audio | CoVoST2 (21 lang) | 37.4 | 40.1 | 38.4 | 39 |
| Video | EgoSchema (test) | 66.8% | 71.2% | 67.2% | 71.1% |
5. Gemini 2.5
Gemini 2.5 Nano[8], Gemini 2.5 Computer Use, Gemini 2.5 Flash(Lite/기본/Image/Live), Gemini 2.5 Pro(기본), Gemini 2.5 Deep Think 총 8개로 구성되어 있다. 이 중 Deep Think 모델은 Ultra 요금제 구독자에게만 제공된다.
한국 기준으로 2025년 3월 26일에 2.5 Pro 실험용 버전이 공개되었다.# 비추론 모델의 장점과 추론 모델의 장점을 융합한 추론 모델로 앞으로의 제미나이의 모델의 기준점이 될 것이라고 한다.
2025년 4월 4일에 2.5 Pro를 Preview 모델로 승격하고 사용 요금을 공개했다.#
2025년 4월 9일, 2.5 Flash가 Google Cloud Next에서 발표되었다.#
2025년 4월 17일, 2.5 Flash와 2.5 Flash-thinking이 가격과 함께 공개됐다.#
2025년 5월 7일, 2.5 Pro의 업데이트 버전이 공개되었다. 코딩 능력을 중점으로 업데이트했다고 한다. 그래서 코딩 벤치마크의 점수는 모두 향상되었으나, 다른 벤치마크에서는 소폭 떨어진 점수를 보여준다. ##2#3
2025년 5월 21일, 2.5 Flash의 업데이트 버전이 공개되었다.# 기존 4월 17일 버전 대비 추론, 멀티모달, 코딩, 긴 context에 대한 벤치마크 점수가 크게 향상되었으며, 20~30% 더 적은 토큰을 사용하여 효율성도 향상되었다고 한다. 같은 날에 서비스의 요금제 개편이 이루어지면서 Advanced 여부가 숨겨지도록 바뀌었다.
2025년 6월 5일, 2.5 Pro의 업데이트 버전이 공개되었다.# 전 버전 대비 전반적으로 고르게 성능 향상이 이뤄져 벤치마크 점수가 큰 폭으로 향상된 것은 맞으나, 일부 영역에서는 성능이 도리어 하락했다.
2025년 6월 18일, 2.5 Pro와 2.5 Flash의 정식 버전과, 2.5 Flash-Lite의 프리뷰 버전이 공개되었다.
2025년 7월 22일, 2.5 Flash-Lite의 정식버전이 공개되었다.
2025년 9월 26일, 2.5 Flash와 2.5 Flash-Lite의 업데이트 버전이 공개되었다. 성능은 약간 더 좋아지고, 답변까지 걸리는 시간이 기존버전 대비 2~3초 감소되어 사용자 경험이 개선되었다.
Google AI Studio를 통해서도 사용이 가능하다. Temperature, Top P 등의 수치를 설정할 수 있으며, 이 모델에게 직접 물어봐서 적절한 값을 추천받을 수 있다. 도구(Tools)에서 추가적인 기능도 확인할 수 있다. 현재의 날짜를 전혀 모르고, 2025년 1월 이후의 지식이 학습되지 않아 이 부분은 주의가 요구된다. 2025년 1월 이전의 지식이라도 2025년 1월에 가까울수록 학습된 지식의 양이 적어서인지 2024년 11월 미국 대선에서 카멀라 해리스가 아니라 조 바이든이 도널드 트럼프와 대결'할 것'이라는 등의 정보를 표출하기도 한다.
이 모델이 알려진 분야에서 어느 수준의 문제를 얼마나 쉽게 맞출 수 있는지 표로 만들면 다음과 같다.
| Benchmark | 2.5 Flash-Lite | 2.5 Flash-Lite (Thinking) | 2.5 Flash | 2.5 Flash (Thinking) | 2.5 Pro (Thinking) |
| Reasoning & knowledge (Humanity’s Last Exam, no tools) | 5.1% | 6.9% | 8.4% | 11.0% | 21.6% |
| 과학 (GPOA diamond) | 64.6% | 66.7% | 78.3% | 82.8% | 86.4% |
| 수학 (AIME 2025) | 49.8% | 63.1% | 61.6% | 72.0% | 88.0% |
| 코드 생성 (LiveCodeBench) | 33.7% | 34.3% | 41.1% | 55.4% | 69.0% |
| 코드 수정 (Aider Polyglot) | 26.7% | 27.1% | 44.0% | 56.7% | 82.2% |
| 코딩 에이전트 (SWE-bench Verified, single) | 31.6% | 27.6% | 50.0% | 48.9% | 59.6% |
| 코딩 에이전트 (SWE-bench Verified, multiple) | 42.6% | 44.9% | 60.0% | 60.3% | 67.2% |
| 검색 (SimpleQA) | 10.7% | 13.0% | 25.8% | 26.9% | 54.0% |
| 검색 (FACTS Grounding) | 84.1% | 86.8% | 83.4% | 85.3% | 87.8% |
| 비전 (MMMU) | 72.9% | 72.9% | 76.9% | 79.7% | 82.0% |
| 이미지 이해 (Vibe-Eval (Reka)) | 51.3% | 57.5% | 66.2% | 65.4% | 67.2% |
| 긴 문장 (128k, average) | 16.6% | 30.6% | 34.1% | 54.3% | 58.0% |
| 긴 문장 (MRCR v2 (8-needle), 1M) | 4.1% | 5.4% | 16.8% | 21.0% | 16.4% |
| 언어 (Global MMLU (Lite)) | 81.1% | 84.5% | 85.8% | 88.4% | 89.2% |
5.1. Nano Banana
AI Studio X 계정 Vertex AI2025년 8월 중순경, 이미지 생성 모델의 결과를 비교하는 사이트인 LMArena에 nano-banana(나노-바나나)라는 정체불명의 모델이 추가되었는데, 기존 이미지 생성 모델들을 압도적으로 능가하는 품질과 사물 이해력으로 큰 화제를 모았으며, 특히 해당 이미지로 피규어를 생성하는 게 유행처럼 번지기도 하였다. 다만 사용되는 모델은 생성 시마다 무작위로 결정되기 때문에 나노 바나나가 걸릴 때까지 일종의 가챠를 돌려야 했다.
해당 모델의 정체를 대다수가 구글의 것으로 추측했는데, 결국 2025년 8월 26일 2.5 Flash Image라는 이름으로 정식 공개 되었다. 나노 바나나는 일종의 비밀 베타 테스트용 가칭이었지만, 정식 네이밍보다 유명해져 정식 공개 이후로도 대부분 나노 바나나로 칭하는 편이다. 대표적으로 AI Studio에서는 대놓고 Nano Banana가 메인 명칭이고 2.5 Flash Image가 부제로 되어 있으며, Gemini 애플리케이션에서 이미지 생성 기능을 선택 시 옆에 나노 바나나를 뜻하는 바나나 이모지(🍌)가 같이 뜬다. 무료 사용자의 경우 일반적으로 Gemini 앱에서 일일 100장이라는 제한이 걸려 있지만 피크 시간대에 따라 사용량이 많을 경우 이보다 더 빨리 생성 제한에 걸릴 수 있으며, 메이저 업체 모델이 그렇듯 검열이 존재한다.
일관성, 현실 세계에 대한 이해의 측면에서 출시 당시의 다른 이미지 생성모델보다 성능이 월등히 좋은 모델이다. 자연어를 기반으로도 아주 간단한 벽 그림을 주고, 사람이 넘을 수 있는 무언가를 그리라고 하면 사다리를 그리고, 캐릭터/인물 설명이 들어간 그림에 대상을 다른 것으로 바꾸고 설명도 바꾸라고 하면 바꾸는 식의 기능을 수행할 수 있다. 이미지 자체에다가 간단한 표시를 넣고, 그 표시에다가 어떤 요청을 따르라고 할 수도 있다. 제미나이의 현실 세계에 대한 정보가 있다고 한다. 사용자의 프롬프트를 달성하기 위해 필요한 논리가 다소 복잡해지거나 AI 입장에서 이해하기 난해한 요청[9]을 잘 못 따르기도 하지만, 현재까지 공개된 이미지 생성 모델치고는 이런 능력이 좋은 편이다.
급격하게 발전한 일관성으로 인해 본격적으로 이미지 AI를 이미지 편집 업무에 활용할 수 있을 것이라는 관측이 나왔다.
하지만 AI 커뮤니티 등지에서는 image-to-image의 일관성은 증가했으나 이전에 사용되던 Imagen4에 비해서 text-to-image의 품질과 다양성이 저하되었다는 불만도 나오고 있다. 실제로 기존의 이미지 변형이 아닌 순수 이미지 생성을 요구할 시 과거 DALLE-3 수준의 저품질 이미지가 생성된다.
채팅이 길어질수록 컨텍스트 한계, 지시 충돌 등의 이유로 성능이 저하되는 현상이, 글을 다루는 경우와 마찬가지로 똑같이 일어난다. 최상의 성능을 원한다면 대화 길이를 짧게 가져가는 것이 좋다.
5.2. Gemini 2.5 Computer Use
2025년 10월 8일, 2.5 Computer Use 모델의 프리뷰 버전이 공개되었다. 역대 모든 PC 조종 에이전트 모델들중에 가장 빠른 속도를 보여주는 성능이 압권이다.
Gemini 시리즈에선 최초의 CUA(computer Use Agent) 모델이며, 개발자 문서를 확인 시 지정된 도구들의 집합형태로 만들어진것을 확인할 수 있다.
현재는 브라우저를 다루는 것에 집중되어 있으나, 추후 Claude 처럼 사용자의 컴퓨터 전체를 다루는 모델로 발전할 것으로 예상된다.
모델명은 gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025로 제공되며, Google AI Studio와 Vertex AI를 통해 접근할 수 있다. 입력으로는 사용자 요청과 스크린샷, 최근 액션 기록을 받아 마우스 클릭, 키보드 입력, 스크롤 같은 동작을 생성한다. 현재는 프리뷰 단계로 안전성을 위해 일부 기능 제한과 감독이 권장된다.
6. Gemini 3.0
## 배너 이미지
![파일:three_point_zero_pro_card_v2.png]()
Gemini 3.0 패치 이후로 Gemini 공홈에 처음으로 들어갔을때 나오는 배너
- [정식 출시 이전 정보]
- 2.5의 출시 이후, 지속적으로 3.0에 대한 루머는 흘러나왔다. 특히 9월 초에 출시될 것이다, 10월로 밀린다 등 온갖 루머가 난무하고 있는 상황이었으나, LMArena에 oceanreef와 oceanstone 모델이 조용히 등장했다. 두 모델 전부 구글이 만든 모델이라고 주장하기 때문에, 사실상 Gemini 3.0의 초기 버전으로 추측하고 있다. 추가로, oceanreef는 스스로 Gemini Pro라고 소개하는 모습을 보이는데, 해당 모델의 지식이 2025년 9월까지라고 하거나 2024년 초창기라고 하는 등 지식을 모르는 모습을 보여주므로, 섣불리 믿는 것은 금물이다.
2025년 10월부터는 orionmist, lithumflow라는 모델도 LMArena에 공개되기도 했는데, 두 모델은 코딩, 언어 능력이 뛰어난 모델이다. 웹사이트를 만드는데 능하고, 인터넷 밈이나 희귀 언어에 대한 지식도 높다.
2025년 10월 11일, 커뮤니티에서 항상 새로운 LLM이 출시될 때마다 테스트했던 것 중 하나인 "손가락이 6개인 사진을 보여주고 몇 개인지 묻기" 테스트를 드디어 통과했다는 소식이 나왔다. o3-pro를 포함해 거의 모든 LLM들이 항상 5개라고 우겨와 일종의 밈이 되어버렸는데, 그 밈의 수명이 사실상 끝난 것. #
2025년 10월 17일, 당시 유행했던 "해마 이모티콘 존재 여부" 테스트를 통과했다고 한다.# 동시기 ChatGPT 등의 여타 LLM에게 해마 이모지가 있냐고 물으면 존재하지 않는다고 답하는 대신 기괴한 환각을 일으켜 답변을 엉망으로 생성했으나 3.0은 이러한 오류가 없음을 증명한 것.
2025년 10월 29일 기준으로 lithumflow 모델만 LMArena에 올라와 있는데, 모델 목록에 올라갔다 내려가기를 반복하고 있다. 써본 이용자들에 의하면 Pro 모델인 것으로 추정되는 상황이다.
2025년 11월 6일, Vertex AI에 Gemini 3-Pro-Preview-11-2025가 등장했다. 아직 Google AI Studio에는 등장하지 않았지만 구글 클라우드 Vertex AI API Key를 발급 받고, 미국 VPN을 사용해야 테스트해볼 수 있었다.[10]
2025년 11월 12일, LMArena에 riftrunner라는 모델이 등장했는데, 자신이 Gemini이며, 구글이 훈련시켰다고 답변한다.
Google AI Studio에서 A/B 형식의 테스트를 통해 미리 Gemini 3.0을 체험해볼 수 있다. 물론 정확한 모델명은 나오지 않는, 말 그대로 테스트이므로 Flash인지 Pro인지는 알 수 없다.
2025년 11월 18일, 구글 공식 서버에서 Gemini 3 Pro의 모델 카드가 유출되는 사태가 벌어졌다.
Google의 최신 출시 모델로, 현재까지 Gemini 3 Pro, Gemini 3 Deep Think, Gemini 3 Pro Image[11] 총 3개의 모델이 공개되었다.
2025년 11월 19일 오전 8시경 구글이 개발 중인 프로젝트에서 3.0 Flash 모델이 존재하는 것이 확인됐다.
6.1. Gemini 3.0 Pro
한국 시간 기준 2025년 11월 19일 0시 정각, Google AI Studio에서 Gemini 3 Pro Preview 버전이 공개되었다. SOTA급 성능을 보여주지만, 기존 대비 증가한 가격[12]으로 공개되었다.2025년 11월 19일 20시 경, Gemini(앱)에서도 점진적으로 배포되기 시작했다. 모델 선택란에서는 모델 명 없이 '빠른 모드[13]'와 '사고 모드[14]', Deep Think라고만 나오며, 이 중 Deep Think는 Ultra 요금제 구독자에게만 제공된다. 계정별 테스트가 아니라 기기별 테스트이다.[15] 추론 깊이(High/Low)를 조절하는 기능은 Google AI Studio에서만 제공된다.
2025년 11월 22일, '빠른 모드'도 Gemini 3이라는 오해와 혼란이 많았는지 '사고 모드(3 Pro 사용)'으로 모델명이 명시되도록 바뀌었다.
| Gemini 3 Pro 벤치마크 [16] |
| Benchmark | Description | Gemini 3 Pro | Gemini 2.5 Pro | Claude Sonnet 4.5 | GPT-5.1 |
| Humanity’s Last Exam | Academic reasoning No tools | 37.5% | 21.6% | 13.7% | 26.5% |
| With search and code execution | 45.8% | — | — | — | |
| ARC-AGI-2 | Visual reasoning puzzles ARC Prize Verified | 31.1% | 4.9% | 13.6% | 17.6% |
| GPQA Diamond | Scientific knowledge No tools | 91.9% | 86.4% | 83.4% | 88.1% |
| AIME 2025 | Mathematics No tools | 95.0% | 88.0% | 87.0% | 94.0% |
| With code execution | 100% | — | 100% | — | |
| MathArena Apex | Challenging Math Contest problems | 23.4% | 0.5% | 1.6% | 1.0% |
| MMMU-Pro | Multimodal understanding and reasoning | 81.0% | 68.0% | 68.0% | 76.0% |
| ScreenSpot-Pro | Screen understanding | 72.7% | 11.4% | 36.2% | 3.5% |
| CharXiv Reasoning | Information synthesis from complex charts | 81.4% | 69.6% | 68.5% | 69.5% |
| OmniDocBench 1.5 | OCR Overall Edit Distance, lower is better | 0.115 | 0.145 | 0.145 | 0.147 |
| Video-MMMU | Knowledge acquisition from videos | 87.6% | 83.6% | 77.8% | 80.4% |
| LiveCodeBench Pro | Competitive coding problems from Codeforces, ICPC, and IOI Elo Rating, higher is better | 2,439 | 1,775 | 1,418 | 2,243 |
| Terminal-Bench 2.0 | Agentic terminal coding Terminus-2 agent | 54.2% | 32.6% | 42.8% | 47.6% |
| SWE-Bench Verified | Agentic coding Single attempt | 76.2% | 59.6% | 77.2% | 76.3% |
| τ2-bench | Agentic tool use | 85.4% | 54.9% | 84.7% | 80.2% |
| Vending-Bench 2 | Long-horizon agentic tasks Net worth (mean), higher is better | $5,478.16 | $573.64 | $3,838.74 | $1,473.43 |
| FACTS Benchmark Suite | Held out internal grounding, parametric, MM, and search retrieval benchmarks | 70.5% | 63.4% | 50.4% | 50.8% |
| SimpleQA Verified | Parametric knowledge | 72.1% | 54.5% | 29.3% | 34.9% |
| MMMLU | Multilingual Q&A | 91.8% | 89.5% | 89.1% | 91.0% |
| Global PIQA | Commonsense reasoning across 100 Languages and Cultures | 93.4% | 91.5% | 90.1% | 90.9% |
| MRCR v2 (8-needle) | Long context performance 128k (average) | 77.0% | 58.0% | 47.1% | 61.6% |
| 1M (pointwise) | 26.3% | 16.4% | not supported | not supported |
| For details on our evaluation methodology please see https://deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-3-pro |
- [이후 추가 공개된 비전 벤치마크]
- ## 이후 비전 관련 글에서 추가로 공개된 벤치마크 표
Gemini 3 Pro 비전 벤치마크 [17] Benchmark Description Gemini 3
ProGemini 2.5
ProClaude Opus
4.5GPT-5.1 MMMU Pro Robust multimodal understanding and
visual reasoning81.0% 68.0% 72.0% 76.0% VLMsAreBiased Visual evidence grounding versus
memorized priors50.6% 24.3% 32.7% 21.7% CharXiv Reasoning Scientific chart understanding and
reasoning81.4% 69.6% 67.2% 69.5% OmniDocBench 1.5* Diverse PDF document parsing
(OCR, layout, tables). Lower is better0.115 0.145 0.120 0.147 ERQA Grounding objects and spatial concepts
in the physical world70.5% 56.0% 51.3% 60.0% Point-Bench Fine-grained grounded pointing for
spatial and affordance tasks85.5% 62.7% 38.5% 41.8% RefSpatial Spatial referring expressions with
multi-step reasoning65.5% 33.6% 19.5% 28.2% CV-Bench Fundamental 2D/3D spatial understanding
and relationship reasoning92.0% 85.9% 83.8% 84.6% MindCube Spatial mental modeling and reasoning
from limited visual viewpoints77.7% 57.5% 58.5% 61.7% ScreenSpot Pro GUI grounding in professional software
environments72.7% 11.4% 49.9% 3.50% Gui-World QA Dynamic and sequential GUI understanding
across diverse software environments68.0% 42.8% 44.9% 38.7% Video-MMMU Knowledge acquisition from educational
videos87.6% 83.6% 84.4% 80.4% Video-MME Temporal reasoning and long-context
video analysis88.4% 86.9% 84.1% 86.3% 1H-VideoQA Time-specific query understanding in
hour-long videos81.8% 79.4% 52.0% 61.5% Perception Test Perception and reasoning skills in
real-world videos80.0% 78.4% 74.1% 77.8% YouCook2 Procedural video understanding for
cooking recipes222.7 188.3 145.8 132.4 Vatex Multilingual video captioning and
translation77.4% 71.3% 60.1% 62.9% Motion Bench Fine-grained video motion perception
and comprehension70.3% 66.3% 65.9% 61.1% Math Kangaroo Multimodal mathematical reasoning
with visual dependency84.4% 77.4% 68.9% 79.9% MedXpertQA-MM Expert-level medical reasoning in
clinical scenarios77.8% 65.9% 62.2% 65.5% VQA-RAD Visual question answering on
radiology images81.9% 71.4% 76.0% 72.2% MicroVQA Multimodal reasoning benchmark for
microscopy-based biological research68.8% 63.5% 61.4% 61.5% Evals default to MEDIA_RESOLUTION_HIGH (1120 tokens per image, 280 tokens per video frame). Exceptions: 1H-VideoQA uses MEDIA_RESOLUTION_MEDIUM (70 tokens per video frame) and ScreenSpot Pro uses MEDIA_RESOLUTION_ULTRA_HIGH (2240 tokens per image).
6.2. Gemini 3.0 Deep Think
Gemini 2.5 Deep Think 변형 모델을 기반으로 하여, 여러 가설을 동시에 탐색하는 고급 병렬 추론을 사용한다. 출처
| Gemini 3 Deep Think 벤치마크[18] | ||
| Methodology: https://deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-3-pro | ||
| Humanity’s Last Exam Reasoning & knowledge [Tools off] | ||
| Gemini 3 Deep Think | 41.0% | |
| Gemini 3 Pro | 37.5% | |
| Gemini 2.5 Pro | 21.6% | |
| GPT-5 Pro | 30.7% | |
| GPT-5.1 | 26.5% | |
| Claude Sonnet 4.5 | 13.7% | |
| GPQA Diamond Scientific knowledge [Tools off] | ||
| Gemini 3 Deep Think | 93.8% | |
| Gemini 3 Pro | 91.9% | |
| Gemini 2.5 Pro | 86.4% | |
| GPT-5 Pro | 88.4% | |
| GPT-5.1 | 88.1% | |
| Claude Sonnet 4.5 | 83.4% | |
| ARC-AGI-2 Visual reasoning puzzles | ||
| Gemini 3 Deep Think (Tools on) | 45.1% | |
| Gemini 3 Pro (Tools off) | 31.1% | |
| Gemini 2.5 Pro (Tools off) | 4.9% | |
| GPT-5 Pro (Tools off) | 15.8% | |
| GPT-5.1 (Tools off) | 17.6% | |
| Claude Sonnet 4.5 (Tools off) | 13.6% | |
2025년 12월 5일 새벽 4시, Gemini 3 Deep Think 가 Gemini(애플리케이션)에서 Ultra 유저 한정으로 사용할 수 있게 업데이트 됐다.
6.3. Nano Banana Pro
| Nano Banana Pro 패치 이후 Gemini 공식 홈페이지에 처음으로 접속했을 때 나오는 배너 |
- [정식 출시 이전 정보]
- 2025년 10월 1일, Gemini 3.0 Pro 모델을 기반으로 한 Nano Banana 2가 11월 2주차 쯤에 공개될 예정이라는 루머가 나오는걸 시작으로# 구글 Gemini 홈페이지에서 Ketchup 으로 확인됐고, media.io 홈페이지에서 일시적으로 노출됐다가 급하게 내려갔고[19], AI Studio에서 "Gemini-3-pro-image-preview-11-2025-dark-launch" 라는 아주 장황한 이름으로 확인되는 등 혼란스러운 상황에 있었다.
구글에서 Gempix2, Nano-banana2, Nano-Banana Pro, ketchup(케찹) 등 많은 코드네임을 붙이고 테스트하다 마침내 Nano-Banana Pro로 고정됐다. 몇주 전부터 비공식 베타 API 형태로 테스트해온것이 사실이었다. 출시 직전 몇 시간 전에 깡통 페이지가 유출돼 더욱 디테일한 정보들을 얻는데 성공했다. 해당 페이지에 의하면, 3.0 Pro Image는 4K 해상도의 이미지까지 생성이 가능하며, 최대 14장의 이미지를 받아 1장으로 합성하는것이 가능하다. 만약 어떤 주제를 기반으로 이미지를 생성해야되는데 사용자가 제공한 정보가 부족하다면, 검색 도구를 활용해 스스로 정보를 찾아보고 추론해서 이미지를 생성가능한 놀라운 기능도 추가됐다. 훨씬 더 정교한 AI기반 포토샵이 탄생했다고 볼 수 있다. 그리고 구글 직원들이 모델 출시 직전에 외치는 "Gemini" 트윗의 출현 빈도가 잦아졌으며, 깡통 페이지가 유출될 정도면 사실상 출시가 며칠, 아니 몇 시간밖에 남지 않았다고 봐도 타당하다. Gemini 3 Pro도 그런식으로 출시했기 때문. 거기다 Google AI Studio에서 잠깐 등록됐다가 몇 분도 안돼 삭제되기까지 했다! #
일명 Nano Banana Pro(Gemini 3.0 Pro Image). Nano Banana의 후속 모델로, 원본 모델인 Gemini 3.0 Pro보다 훨씬 더 기대를 많이 받고, 요란하게 유출되거나 API가 유출되는 등 산전수전을 겪은 모델이다.
2025년 11월 20일 Dynamic View와 함께 Nano Banana Pro가 PC 버전에 선출시되었다. 그러나 Gemini 앱에 직접 공개된 버전은 성능과 기능에 제한이 걸려있고[20], Google Cloud Vertex AI와 Google AI Studio에서 100% 성능을 체험할 수 있다. Nano Banana는 AI Studio에서 무료지만, Nano Banana Pro는 무조건 요금을 지불해야 사용해볼 수 있다는게 아쉬운 점이다.[21]
가격은 꽤 합리적으로 책정됐는데, 해상도 별로 1장당 1K와 2K는 0.134$, 4K는 $0.24로 GPT-Image-1 보다 훨씬 저렴하다. GPT가 해상도+품질로 세밀하게 차별을 해놨다면, 구글은 이미지 해상도로만 가격 차이를 둔것. 품질, 해상도, 가격까지 구글이 압승을 거뒀다고 봐도 과언이 아니다.
- [벤치마크 정보]
- ## 벤치마크 표
Nano Banana Pro 벤치마크[22]
}}} ||{{{#!wiki style="margin: -5px -10px" Image Editing {{{#!wiki style="margin: -5px -10px" 모델명 Elo Score
(높을수록 좋음)Latency (s)
(낮을수록 좋음)Gemini 3 Pro Image ~1130 ~18.5 GPT-Image 1 ~1010 ~56.0 Gemini 2.5 Flash Image ~995 ~9.0 Seedream v4 4k ~965 ~16.5 FLUX Pro Kontext Max ~900 ~14.0
}}} ||Gemini 3 Pro Image가 가장 높은 Elo 점수를 기록하면서도 GPT-Image 1 대비 3배가량 빠른 속도를 보인다.
}}} ||{{{#!wiki style="margin: -5px -10px" Text to Image {{{#!wiki style="margin: -5px -10px" 모델명 Elo Score
(높을수록 좋음)Latency (s)
(낮을수록 좋음)Gemini 3 Pro Image ~1095 ~18.5 Gemini 2.5 Flash Image ~1040 ~9.0 GPT-Image 1 ~1025 ~56.0 Seedream v4 4k ~1010 ~16.5 Hunyuan v3 ~925 ~34.0 FLUX Pro Kontext Max ~905 ~14.0
}}} ||이미지 생성 분야에서도 Gemini 3 Pro Image가 가장 높은 품질 점수를 기록했다.
}}} ||{{{#!wiki style="margin: -5px -10px" Single-line text rendering error rate (낮을수록 좋음) {{{#!wiki style="margin: -5px -10px" 언어 Gemini 3
Pro ImageGPT-Image 1 Hunyuan v3 Gemini 2.5
Flash ImageSeedream
v4 4kFlux Pro
Kontext Max전체 (All) 8% 38% 54% 56% 60% 88% 아랍어 (Arabic) 10% 93% 87% 100% 100% 100% 독일어 (German) 0% 23% 53% 37% 43% 90% 스페인어 (Spanish) 3% 13% 53% 20% 37% 47% 프랑스어 (French) 0% 33% 67% 41% 38% 90% 히브리어 (Hebrew) 45% 100% 100% 100% 100% 100% 힌디어 (Hindi) 13% 87% 53% 97% 100% 100% 인도네시아어 (Indonesian) 7% 20% 37% 21% 27% 50% 이탈리아어 (Italian) 7% 17% 50% 20% 50% 80% 일본어 (Japanese) 3% 27% 20% 60% 60% 100% 한국어 (Korean) 7% 20% 37% 76% 87% 100% 포르투갈어 (Portuguese) 7% 33% 57% 24% 30% 77% 러시아어 (Russian) 3% 10% 43% 39% 57% 100% 튀르키예어 (Turkish) 10% 23% 53% 62% 70% 73% 우크라이나어 (Ukrainian) 7% 47% 67% 52% 97% 100% 베트남어 (Vietnamese) 3% 27% 93% 80% 100% 100% 중국어 (Chinese) 13% 48% 33% 64% 23% 100%
}}} ||Gemini 3 Pro Image는 모든 언어에서 압도적으로 낮은 오류율을 보였으며, 독일어와 프랑스어에서는 0%를 기록했다.
}}} ||{{{#!wiki style="margin: -5px -10px" Image Editing (세부 항목별 성능) {{{#!wiki style="margin: -5px -10px" 카테고리 1위 2위 3위 종합 선호도 (GenAI-bench) Gemini 3 Pro GPT-Image 1 Gemini 2.5 Flash 사물 / 환경 (Object / Env) Gemini 3 Pro Gemini 2.5 Flash Seedream v4 4k 스타일화 (Stylization) Gemini 3 Pro GPT-Image 1 Seedream v4 4k 단일 캐릭터 일관성 Gemini 3 Pro Gemini 2.5 Flash GPT-Image 1 다중 캐릭터 일관성 Gemini 3 Pro GPT-Image 1 Gemini 2.5 Flash 텍스트 편집 (Text Editing) Gemini 3 Pro Gemini 2.5 Flash GPT-Image 1
}}} ||Gemini 3 Pro Image가 모든 항목에서 1위를 차지했다. 특히 다중 캐릭터 일관성과 텍스트 편집 능력에서 타 모델 대비 큰 격차를 보였다.
}}} ||{{{#!wiki style="margin: -5px -10px" Text to Image (세부 항목별 성능) {{{#!wiki style="margin: -5px -10px" 카테고리 1위 2위 3위 종합 선호도 (GenAI-bench) Gemini 3 Pro Gemini 2.5 Flash GPT-Image 1 시각적 품질 (Visual Quality) Gemini 3 Pro Gemini 2.5 Flash Seedream v4 4k 인포그래픽 (Infographics) Gemini 3 Pro Gemini 2.5 Flash GPT-Image 1
}}} ||텍스트-이미지 생성에서도 Gemini 3 Pro Image가 전 항목 1위를 기록했으며, 인포그래픽 생성 능력에서 매우 높은 점수를 받았다.
[온디바이스용] 앱 및 웹에서는 제공되지 않는다.[2] 다만 일각에서는 이 측정 결과가 과장되었을 가능성이 있다고 주장하고 있다. 하정우 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장은 "구글이 공개한 제미나이 MMLU 성능에서 GPT-4는 5-샷(문제 해결 예시 5개를 모델에 제시하고 문제를 푸는 방식)을 기준으로 한 반면 제미나이는 연쇄적 사고(CoT)로 (문제 풀이를 32번 반복하는) 'CoT@32'를 진행했기 때문에 공정한 비교가 아니다"라면서 제미나이 프로 버전은 GPT-3.5나 GPT-4 사이 수준으로 보인다고 말했다.[온디바이스용] [4] 구글 측 주장[온디바이스용] [실험모델] [7] '지원 중단'과 '종료'의 의미는 약간 다른데, '지원 중단'은 더 이상 모델을 지원하지 않으며 가까운 시일 내에 종료될 것이라는 의미이다. '종료'란 완전히 사용 중지되고 엔드포인트를 더 이상 사용할 수 없다는 의미이다. Gemini 지원 중단 페이지에 따르면, Gemini 2.0 모델의 '종료일'은 2026년 2월 이후이다.[8] 온디바이스용[9] 치비 캐릭터를 주고 일반적인 스타일로 다시 그려보라고 하는 등. AI 입장에서는 어린 양 그리기처럼 되기 십상이다. 8등신을 그려달라고 정확히 말해야 한다. 비슷하게, 특정 화풍을 보여주고 이를 따라서 그리라고 하면 잘 못 따라한다.[10] 현재는 접근 차단됨.[11] Nano Banana Pro[12] 여전히 Claude 4.5 Sonnet 보다는 저렴하다.[13] 2.5 Flash[14] 3 Pro 사용[15] 초기에는 해당 기기에서 채팅을 한 이후에 미해당 기기로 해당 채팅창을 확인하면 알 수 있었다. 모델은 여전히 2.5 Flash/Pro로 표시되나, 대화를 시도하면 채팅방이 별도로 분리되었기 때문이다. 현재는 "3.0으로 업그레이드되었습니다"라고 뜨면서 채팅방이 분리되지 않고 잘 전환되며, 말풍선에 ...을 누르면 무슨 모델인지 하단에 뜬다.[16] 출처[17] 출처[18] 출처[19]
[20] 1k 해상도로 제한, 최대 6개 이미지까지만 가능[21] 파라미터가 아주 큰 것으로 보인다. 기존 Nano Banana가 flash 기반이라면 이번에 Nano Banana Pro로 오면서 gemini pro 기반으로 변경된 점이 큰 듯하다.[22] 딥마인드 나노 바나나 프로 소개 페이지의 Performance 항목
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