구글이 드디어 Gemini 3.1 Pro를 공개했습니다. Hacker News에서 810포인트를 기록하며 “이번 주 진짜 화제”로 떠올랐죠. 단순히 새 모델 정도가 아니라, 복잡한 추론을 요구하는 작업에서 체감되는 변화가 꽤 큽니다. 똑같은 질문을 던져도 “머리 굴리는 방식” 자체가 달라졌다고 느낄 정도니까요.

지난주 발표된 Gemini 3 Deep Think가 과학·연구·엔지니어링 난제를 파고드는 연구형 업데이트였다면, 3.1 Pro는 그 엔진을 개발 현장과 소비자 서비스에 바로 올려놓은 버전이라고 보면 됩니다. AI Studio, Vertex AI, NotebookLM, Gemini 앱까지 전방위로 배포되고 있으니, 슬슬 “실무에 바로 써볼 수 있는” 타이밍이 온 셈이죠.

디지털 데이터 시각화 화면

숫자로 보는 도약: ARC-AGI-2 77.1%

벤치마크 점수가 다는 아니지만 맥락 있는 숫자는 여전히 설득력이 있습니다. ARC-AGI-2는 처음 보는 논리 패턴을 풀어야 하는 시험인데, 여긴 외운다고 풀리는 문제가 아니거든요.

모델 ARC-AGI-2 점수 특징
Gemini 3 Pro ~35-38% (커뮤니티 추정) 추론은 되지만 복잡한 패턴에선 한계
Gemini 3.1 Pro 77.1% (검증 점수) 완전히 새로운 논리 패턴도 두 배 이상 정확하게 해결

즉, GPT처럼 외운 답을 잘 쏟아내는 모델이 아니라, “새로운 상황에서 스스로 추론”하는 능력이 강화됐다는 의미입니다. 개발자가 느끼는 차이는 결국 요구사항을 얼마나 한 번에 이해하고, 놓친 조건 없이 코드를 짜주느냐로 나타나죠.

어디서 바로 써볼 수 있나?

이번엔 구글도 배포 전략을 공격적으로 가져갔습니다.

  • 개발자: Google AI Studio, Gemini API, Gemini CLI, Google Antigravity, Android Studio
  • 기업: Vertex AI, Gemini Enterprise
  • 일반 사용자: Gemini 앱(Pro·Ultra 플랜), NotebookLM (Pro·Ultra 한정)

특히 NotebookLM에서 3.1 Pro를 쓸 수 있게 된 건 연구자, 작가, 기획자들에게 꽤 큰 변화입니다. 수십 페이지 자료를 한 번에 정리하고, 맥락을 유지한 요약을 받는 데 추론력이 직결되니까요.

코드를 살펴보는 개발자

“단순 답변으론 부족한” 작업을 어떻게 다룰까?

구글 블로그에 소개된 네 가지 사례가 인상적이라 간단히 정리해봤습니다.

  1. 코드 기반 애니메이션: 텍스트 프롬프트만으로 웹에 바로 붙일 수 있는 SVG 애니메이션을 생성합니다. 픽셀이 아니라 코드라서 용량도 작고 반응형 대응도 수월합니다.
  2. 복잡한 시스템 통합: 국제우주정거장(ISS) 텔레메트리를 불러와 실시간 대시보드를 짜는 등, API 설명서를 읽고 적절히 묶는 작업을 꽤 치밀하게 수행합니다.
  3. 인터랙티브 3D 디자인: 손동작으로 조작 가능한 찌르레기 떼 시뮬레이션을 생성하고, 움직임에 따라 음악까지 바꾸는 몰입형 경험을 제안했습니다.
  4. 문학적 테마의 UI 구현: 에밀리 브론테 “폭풍의 언덕”의 분위기를 해석해 포트폴리오 사이트까지 만들어주는 등, 텍스트 → 감성 → 디자인 → 코드 흐름을 매끄럽게 이어갑니다.

직접 테스트해보면 복합 요구사항을 던졌을 때 진짜 차이가 드러납니다. 예를 들어, 데이터 파이프라인을 설명하면서 성능 제약과 배포 환경까지 함께 지정해도, 조건을 비교적 잘 유지하더라고요.

# Gemini 3.1 Pro가 제안한 파이프라인 요약 (예시)

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator

with DAG('gemini_pipeline', schedule_interval='@hourly', catchup=False) as dag:
    extract = PythonOperator(task_id='extract', python_callable=extract_fn)
    transform = PythonOperator(task_id='transform', python_callable=transform_fn)
    load = PythonOperator(task_id='load', python_callable=load_fn)

    extract >> transform >> load

코드 자체는 단순하지만, 설명과 함께 주어진 제약(예: 메모리 512MB, API rate limit, 모니터링 요구 등)을 빠뜨리지 않고 명시해 준다는 점이 다릅니다.

개발자 입장에서 체감되는 세 가지 변화

  1. 컨텍스트 유지력: 예전엔 답변마다 앞뒤가 바뀌곤 했는데, 이제는 이전 메시지에서 말한 변수나 예외 조건을 꽤 오랫동안 기억합니다.
  2. 에러 핸들링 수준: 단순 문법 오류가 아니라 설계 단계 문제까지 짚습니다. 예를 들어 API 호출 코드를 검토하면서 타임아웃, 재시도, 비동기 처리 옵션까지 언급해 주는 식이죠.
  3. 설명 방식: “왜 이렇게 해야 하는지”를 근거와 함께 설명하니, 리뷰 문서처럼 바로 옮겨 적기 좋습니다.

미래지향적 도시 전경

프리뷰 단계라는 점, 그래서 더 중요한 포인트

3.1 Pro는 아직 프리뷰(Preview)입니다. 구글이 이렇게 말리는 이유는 크게 세 가지로 읽힙니다.

  1. 실제 사용자 피드백 확보: 모델이 똑똑해졌다고 해도 실전 데이터가 없으면 의미 없으니까요.
  2. 에이전틱 워크플로우 고도화: 단순 채팅을 넘어서, AI가 스스로 도구를 호출하고 작업을 이어서 하는 흐름을 다듬는 중입니다.
  3. 안정성·비용 조정: GA 전까지 토큰 단가와 호출 속도를 최적화하려는 의도도 분명 있습니다.

업계 반응 요약 (Hacker News 810포인트)

Hacker News 댓글을 대충 훑어보면 분위기가 명확합니다.

  • 긍정: “ARC-AGI-2 77%는 꽤 진지한 점프” “코드 품질 좋아졌다” “API 가격만 괜찮으면 GPT-4o 대체 가능”
  • 보수: “벤치마크와 실제 경험은 다를 수 있다” “구글이 발표만 하고 잊어버리는 전례가 있었다”
  • 실무 질문: “Vertex AI 가격 플랜 어떻게 되나” “토큰 한도와 속도는?” “파인튜닝 지원 시점은?”

즉, 기대와 회의가 공존하지만 직접 써보겠다는 분위기가 확실히 생겼습니다.

경쟁 구도 한눈에 보기

항목 OpenAI GPT-4o Anthropic Claude 3.5 Google Gemini 3.1 Pro
강점 폭넓은 생태계, 멀티모달 UX 긴 컨텍스트, 안전성 추론력, 구글 서비스 통합
약점 비용, 폐쇄성 속도, 툴 연동 한계 과거 운영 신뢰 문제
추천 용도 빠른 프로토타이핑 민감 데이터 분석 복잡한 시스템 설계

개인적으로는 상황에 따라 모델을 병행하는 게 베스트라고 생각합니다. 예를 들어 문서 정리는 Claude, 즉답형 에이전트는 GPT-4o, 복잡한 워크플로우 설계는 Gemini 3.1 Pro 식으로요.

직접 사용해보니…

  • 좋았던 점: 긴 맥락을 이해하고, 코드 리뷰처럼 근거를 붙여 설명해 주는 방식이 인상적이었습니다. 설계와 운영 관점까지 챙겨주니 문서화 시간이 줄더군요.
  • 아쉬운 점: 한국어 응답은 여전히 영어만큼 자연스럽진 않습니다. 또 프리뷰 버전이라서 그런지, 가끔 응답 시간이 들쭉날쭉했습니다.

앞으로 무엇을 지켜봐야 할까?

  1. GA 시점의 가격 정책: Vertex AI·AI Studio에서 어느 정도 가격으로 풀릴지에 따라 도입 여부가 갈릴 겁니다.
  2. 툴·API 연동: 현재도 Google Sheets, Drive, BigQuery 같은 서비스와 연결하기 쉬운데, 추가 파트너 연동이 관건입니다.
  3. Fine-tuning/Adapter: 3.1 Pro급 모델을 특정 도메인에 맞춰 미세 조정할 수 있게 되면 파급력이 훨씬 커집니다.

정리하면: Gemini 3.1 Pro는 “추론 중심 AI”라는 구글의 방향성을 분명하게 보여줍니다. GPT-4o나 Claude 3.5와의 경쟁에서도 충분히 견줄 만한 무기를 챙겼고요. 결국 중요한 건 우리가 이 도구로 어떤 문제를 더 빠르고 정확하게 풀 수 있느냐입니다. 지금이 바로 그 실험을 시작할 때라고 생각합니다.

참고 자료