Gemini 3 Deep Think, AI 추론 전쟁의 포문을 열다

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2026년 2월 12일, 구글 딥마인드는 Gemini 3 Deep Think의 대규모 업그레이드를 발표하며 AI 추론 모델 시장에 새로운 승부수를 던졌다. 단순한 대화형 AI를 넘어 복잡한 과학적 추론과 엔지니어링 문제 해결에 특화된 이 모델은, OpenAI의 o3, Anthropic의 Claude Sonnet 4.5, 그리고 중국의 DeepSeek R1과 치열한 경쟁을 예고하고 있다.

Gemini 3 Deep Think는 속도와 대화에 최적화된 기존 대규모 언어 모델(LLM)과는 달리, 복잡한 다단계 추론(multi-step reasoning)에 집중한다.구글은 이번 업데이트를 위해 과학자 및 연구자들과 협력했으며, Deep Think를 활용해 “명확한 가이드라인이나 단 하나의 정답이 존재하지 않고, 데이터 역시 종종 복잡하거나 불완전한” “난해한 연구 과제들에 대응”하는 것을 목표로 삼고 있다. 이번 Gemini 3 Deep Think 업그레이드는 현재 Gemini 앱에서 Google AI Ultra 구독자를 대상으로 제공되고 있으며, 기업 사용자를 위해 Gemini API를 통해서도 제공된다.

업데이트된 Deep Think의 가장 주목할 만한 기능 중 하나는 손으로 그린 디자인을 분석하고, 이를 기능적으로 만드는 데 필요한 복잡한 기하학을 모델링한 뒤, 3D 프린팅가능한 파일을 생성하는 능력이다. 이는 단순한 텍스트 생성을 넘어, 모델의 ‘에이전틱(agentic)’ 특성을 보여준다. 코드를 도구로 활용하여 시각적 아이디어와 물리적 제품 사이의 간극을 메운다. 엔지니어 입장에서는 설계와 프로토타이핑 사이의 마찰을 줄여준다. 또한 특수 화학 공정에서 박막을 성장시키기 위한 레시피 설계와 같은 복잡한 최적화 문제 해결에도 뛰어난 성능을 보여주고 있다.

Gemini 3 Deep Think의 벤치마크 성과는 압도적이다.  DeepMind의 공식 블로그에 따르면, Deep Think의 고급 버전은 18개의연구 문제에서 전문가들과 협력하여알고리즘, 머신러닝 및 조합 최적화, 정보이론, 경제학 전반에 걸쳐 오랫동안 해결되지 않던 병목을 해소하는 데 기여했다. ARC-AGI 벤치마크는 지능에 대한 궁극적 시험으로 평가된다. 단순 암기를 테스트하는 전통적 벤치마크와 달리, ARC-AGI는 모델이 새로운 기술을 학습하고 한 번도 본 적 없는 과제에 일반화할 수 있는 능력을 측정한다. 구글팀은 Gemini 3 Deep Think가 ARC-AGI-2에서 84.6%를 달성했으며, 이는 ARC Prize Foundation에 의해 검증되었다고 보고했다.

84.6%라는 점수는 업계에 있어 대단한 도약이다. 참고로 인간은 이러한 시각적 추론 퍼즐에서 평균 약 60%를 기록하는 반면, 이전 AI 모델들은 20%를 넘기기조차 어려워했다. 이는 해당 모델이 더 이상 가장 가능성이 높은 다음 단어를 예측하는 수준에 머무르지 않는다는 의미다. 대신, 논리에 대한 유연한 내부 표현을 형성하고 있다. 이러한 역량은 학습 데이터에 존재하지 않는 복잡하고 불완전하며 새로운 데이터를 다루는 R&D 환경에서 특히 중요하다. 이러한 수학 및 경쟁 코딩 분야에서의 도약과 함께, 화학, 물리학(이론 물리 포함), 기타 과학 영역에서도 성능이 향상되었다.

  • Humanity’s Last Exam에서 새로운 기준을 수립(48.4%, 도구 미사용), 이는 현대 최첨단 모델의 한계를 시험하도록 설계된 벤치마크
  • ARC Prize Foundation이 검증한 ARC-AGI-2에서 전례 없는 84.6% 달성
  • 경쟁 프로그래밍 과제로 구성된 벤치마크인 Codeforces에서 3455라는 경이적인 Elo 달성
  • 2025년 국제수학올림피아드에서 금메달 수준의 성능 도달

구글은 Humanity’s Last Exam(HLE)에서도 새로운 기준을 세웠다. 도구 없이 48.4%를 기록했다. HLE는 인간에게는 비교적 쉽지만 현재 AI에게는 거의 불가능하도록 설계된 수천 개의 문제로 구성된 벤치마크로 이 문제들은 데이터가 희소하고 논리가 밀집된 전문 학문 분야를 아우른다. 외부 검색 도구 없이 48.4%를 달성한 것은 추론 모델의 이정표다. 이는 Gemini 3 Deep Think가 고차원적 개념 계획을 수행할 수 있음을 시사한다. 고급 법학, 철학, 수학과 같은 분야에서 다단계 논리 사슬을 ‘환각(hallucination)’ 없이 전개할 수 있다는 의미다. 이는 모델의 내부 검증 시스템이 잘못된 추론 경로를 효과적으로 제거하고 있음을 입증한다.

가장 가시적인 업데이트는 경쟁 프로그래밍 분야다. Gemini 3 Deep Think는 Codeforces에서 3455 Elo 점수를 기록했다. 코딩 세계에서 3455 Elo는 ‘Legendary Grandmaster’ 등급에 해당하며, 이는 전 세계 인간 프로그래머 중 극소수만 도달하는 수준이다. 이 점수는 모델이 알고리즘적 엄밀성을 갖추고 있음을 의미한다. 복잡한 자료구조를 다루고, 시간 복잡도를 최적화하며, 고급 메모리 관리가 요구되는 문제를 해결할 수 있다. 이 모델은 엘리트 수준의 페어 프로그래머로 기능한다. 특히 AI가 상위 목표를 받아 복잡한 다중 파일 솔루션을 자율적으로 실행하는 ‘에이전틱 코딩(agentic coding)’에 유용하다. 내부 테스트에서 Google 팀은 Gemini 3 Pro가 이전 버전 대비 소프트웨어 엔지니어링 과제 해결 정확도가 35% 높았다고 밝혔다.

그러나 모든 평가가 긍정적인 것은 아니다. 레딧 등 커뮤니티에서는 여러 사용자가 다음과 같은 문제를 지적했다:

• 환각(Hallucination) 문제: 업그레이드이후에도 Gemini는 날짜, 이름, 수학 계산, 심지어 자체 문서의 일부를 잘못 기재하는 경우가 발견되었다. 한 Reddit 유저는 실수와 환각이 더 빈번하다고 비판했다.

• 속도와 지연 시간: Google AI Developers Forum에서 일부 사용자는 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental의 응답 시간이 131,000초(약 36시간)에 달했다고 보고했다. 일부 커뮤니티에서는 비싸고 느리다는 평가도 나왔다.

• 창의적 작업에서의 한계: 코딩과 수학에서는 강력하지만, 창의적 글쓰기에서는이전 Gemini 버전에 비해 혼합된 결과를 보인다는 지적이 있다.

과학, 공학, 코딩 전반에 걸친 새로운 변화 기대

Gemini 3 Deep Think의 등장은 단순한 성능 향상을 넘어, 인공지능의 작동 방식 자체가 재구성되고 있음을 보여준다. 패턴 예측에서 자율적 추론과 내부 검증으로의 전환은 AI를 보조 도구에서 문제 해결 주체로 진화시키는 분기점이다. 과학·공학·코딩 전반에서 확인된 성과는 이 기술이 연구실과 산업 현장에 직접 침투할 준비가 되었음을 시사한다.

특히 테스트 시점 연산 기반의 추론 구조는 ‘정답 생성’이 아니라 ‘사고 과정의 관리’라는 새로운 패러다임을 제시한다. 이제 다음 과제는 이것이 AGI인지를 따지는 것이 아니라, 이러한 추론형 AI를 어떤 산업과 조직이 먼저 전략적으로 흡수하느냐에 달려 있다.

글: 투이컨설팅 디지털연구소