구글, '제미나이 3.6 플래시' 공개...코딩 대신 'AI 에이전트'에 올인

구글이 코딩보다 AI 에이전트 활용에 최적화한 새로운 플래시(Flash) 계열 모델을 선보였다. 아울러 차세대 주력 모델인 '제미나이 3.5 프로'는 현재 파트너들과 테스트 중이며, 후속 모델인 '제미나이 4'도 이미 사전학습 단계에 들어갔다고 공개했다. 구글은 21일(현지시간) '제미나이 3.6 플래시(Gemini 3.6 Flash)'와 '제미나이 3.5 플래시-라이트(Gemini 3.5 Flash-Lite)'를 출시했다. 이번 모델은 최고 수준의 추론 성능 경쟁보다는 AI 에이전트의 실제 업무 수행에 필요한 토큰 효율성, 응답 속도, 운영 비용 절감에 초점을 맞춘 것이 특징이다. 제미나이 3.6 플래시는 기존 '제미나이 3.5 플래시'보다 코딩과 멀티모달, 문서 분석, 지식 기반 업무 성능을 높이는 동시에 토큰 사용량을 크게 줄였다. 독립 AI 평가기관인 아티피셜 애널리시스는 제미나이 3.6 플래시가 출력 토큰 사용량을 기존 모델보다 17% 절감했으며, 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크인 '딥SWE'에서는 최대 65%까지 토큰 소비를 줄였다고 분석했다. 내부 추론 단계와 도구 호출 횟수도 감소해 동일한 작업을 더 적은 연산으로 수행할 수 있다는 설명이다. 가격도 인하됐다. API 기준 입력 토큰 100만개당 1.50달러, 출력 토큰 100만개당 7.50달러로 책정, 기존 제미나이 3.5 플래시의 출력 가격(9달러)보다 낮아졌다. 구글은 토큰 사용량 감소와 출력 단가 인하가 결합하며 AI 에이전트 운영 비용을 크게 절감할 수 있다고 강조했다. 성능 향상도 확인됐다. 딥SWE 벤치마크에서는 기존 37%에서 49%로 상승했고, 머신러닝 연구 능력을 평가하는 'MLE' 벤치에서는 63.9%를 기록해 이전 모델(49.7%)을 크게 앞질렀다. 컴퓨터 조작 능력을 평가하는 'OS월드-베리파이드'에서는 83.0%, 지식 기반 업무 평가인 'GDPval-AA v2'에서는 1421점을 기록하며 모두 이전 세대를 넘어섰다. 그러나 종합적인 성능은 프론티어급에 크게 못 미친다. 아티피셜 애널리시스 지능 지수(AAII)에서는 50점으로, 메타의 '뮤즈 스파크 1.1(51점)'에도 못 미친다. 코딩 성능도 타사 모델에 떨어진다. 딥SWE는 물론, 'SWE-벤치 프로'와 '터미널 벤치'에서 모두 'GPT-5.6 루나'와 '클로드 소네트 5' '그록 4.5'에 뒤졌다. 반대로 컴퓨터 사용 능력과 차트 해석(CharXiv 리즈닝), 100만 토큰 롱컨텍스트(GDM-MRCR v2) 등에서는 모두 1위를 차지했다. 이처럼 이번 모델은 코딩 성능은 떨어지지만, 에이전틱 워크플로우에는 최적화된 것으로 볼 수 있다. 실제로 제미나이 API와 제미나이 엔터프라이즈에는 '컴퓨터 사용(Computer Use)' 기능이 기본 도구로 내장됐다. 이를 통해 AI 에이전트가 실제 컴퓨터 환경에서 작업을 수행하는 능력이 강화됐다. 하비(Harvey), 헤비아(Hebbia) 등 초기 고객들은 문서 분석, 차트 해석, 데이터 분석, 보고서 작성 등에서 성능 향상을 확인했다고 밝혔다. 안전성도 강화됐다. 제미나이 3.6 플래시에는 화학·생물학·방사능·핵(CBRN) 분야와 사이버 공격 악용을 방지하기 위한 새로운 '프론티어 세이프티(Frontier Safety)' 보호 체계가 적용됐으며, 탈옥 공격에 대한 저항성도 높아졌다. 함께 공개된 제미나이 3.5 플래시-라이트는 초고속 처리와 대량 요청을 위한 모델이다. 아티피셜 애널리시스 기준 초당 350개의 출력 토큰을 생성할 수 있으며, 입력 토큰 100만개당 0.30달러, 출력 토큰 100만개당 2.50달러라는 저렴한 가격으로 제공된다. 플래시-라이트는 이전 세대인 제미나이 3.1 플래시-라이트보다 코딩과 장문 처리 능력이 크게 향상됐으며, 일부 벤치마크에서는 상위 모델인 제미나이 3 플래시를 능가하는 성능도 기록했다. SWE-벤치 프로에서는 54.2%, OS월드-베리파이드에서는 74.0%를 기록해 이전 주력 모델보다 높은 점수를 얻었다. 개발자는 작업 특성에 따라 최소(Minimal), 낮음(Low), 높은(Higher) 수준의 사고(thinking) 단계를 선택할 수 있어, 대규모 문서 처리나 AI 검색과 같은 고처리량 작업에서는 비용과 지연시간을 최소화하고, 복잡한 다단계 작업에서는 높은 추론 수준을 활용할 수 있다. 한편, 이번 발표에서는 당초 기대됐던 차세대 플래그십 모델 '제미나이 3.5 프로'가 공개되지 않은 점도 주목받았다. 구글은 "현재 파트너들과 테스트를 진행 중이며, 준비가 완료되는 대로 일반에 공개할 예정"이라고 설명했다. 또 차세대 모델 '제미나이 4'의 사전학습이 이미 시작됐다고 밝혔다. 이처럼 이번 플래시 시리즈를 통해서는 최고 성능 경쟁보다는 AI 에이전트의 실제 운영 비용과 효율성을 개선하는 전략을 본격화하는 한편, 차세대 플래그십 모델 개발도 병행하겠다는 계획이다. 전문가들은 기업들이 AI 토큰 비용 관리에 민감해지는 상황에서 구글이 우선 속도와 가격 경쟁력을 앞세워 에이전트 시장 공략에 속도를 내고 있다는 평을 내놓았다. 박찬 기자 cpark@aitimes.com