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안녕하세요, 아이엔마케팅 허휘영입니다.
2026년 7월 21일 구글이 제미나이(Gemini)의 새로운 모델 세 가지를 공개했습니다. 제미나이 3.6 플래시(Gemini 3.6 Flash), 제미나이 3.5 플래시 라이트(Gemini 3.5 Flash-Lite), 그리고 제미나이 3.5 플래시 사이버(Gemini 3.5 Flash Cyber)입니다.
세 모델이 공통으로 겨냥하는 것은 AI 에이전트를 실제 서비스에 올려 대규모로 운영할 때 부딪히는 문제입니다. 토큰을 얼마나 아껴 쓰는지, 응답이 얼마나 빠른지, 성능이 얼마나 안정적인지가 그것입니다. 발표된 주요 내용을 차례대로 살펴보겠습니다.
토큰은 덜 쓰고 성능은 높인 3.6 플래시
제미나이 3.6 플래시는 이번 발표의 주력 모델입니다. 이전 모델인 3.5 플래시를 사용한 개발자와 고객의 의견을 반영해, 코딩과 지식 업무, 멀티모달 처리 능력을 끌어올렸습니다.
가장 눈에 띄는 변화는 토큰 효율입니다. Artificial Analysis Index 기준으로 3.6 플래시는 3.5 플래시보다 출력 토큰을 17% 적게 사용합니다. Datacurve의 DeepSWE 같은 일부 평가에서는 최대 65%까지 줄어드는 것으로 나타났습니다. 여러 단계를 거치는 작업에서 추론 단계와 도구 호출 횟수도 함께 줄었습니다.
토큰을 덜 쓰면서 가격도 낮아졌습니다. 3.6 플래시의 API 이용료는 입력 100만 토큰당 1.5달러, 출력 100만 토큰당 7.5달러입니다. 작업 하나를 처리하는 데 드는 전체 비용이 줄어드는 셈입니다.
효율만 좋아진 것이 아니라 성능도 함께 올랐습니다. 3.5 플래시와 비교한 주요 결과는 다음과 같습니다.
- 코딩 정확도: DeepSWE에서 49%를 기록해 기존 37%보다 높아졌으며, 불필요한 코드 수정과 반복 실행이 줄었습니다.
- 머신러닝 연구: MLE Bench에서 63.9%를 기록해 기존 49.7%에서 크게 개선되었습니다.
- 컴퓨터 사용: OSWorld-Verified에서 83.0%를 기록해 기존 78.4%보다 향상되었습니다. 화면을 보고 직접 작업하는 컴퓨터 사용 기능은 이제 제미나이 API와 제미나이 엔터프라이즈에서 기본 도구로 제공됩니다.
- 지식 업무: GDPval-AA v2에서 1421점을 기록해 기존 1349점보다 높아졌습니다.
특히 문서를 읽고 정리하거나, 차트와 데이터를 분석하고, 보고서 초안을 작성하는 것처럼 여러 형태의 자료를 함께 다루는 작업에서 강점을 보인다는 것이 고객사들의 평가입니다.
안전을 함께 고려해 만든 모델
3.6 플래시에는 프론티어 안전 프레임워크(Frontier Safety Framework)에 따른 안전장치가 강화되어 적용되었습니다. 화학·생물학·방사능·핵(CBRN) 분야와 사이버 공격에 악용될 소지가 있는 영역이 대상입니다.
이러한 장치를 통해 모델은 안전 규칙을 우회하려는 시도, 이른바 탈옥(jailbreak)에 훨씬 강하게 대응합니다. 동시에 정당하고 유익한 요청에 대해서는 불필요하게 답변을 거절하지 않도록 함께 훈련되었습니다. 안전성을 높이면서도 실제 사용에는 불편이 없도록 균형을 맞춘 것입니다.
빠른 속도로 대규모 작업을 처리하는 3.5 플래시 라이트
제미나이 3.5 플래시 라이트는 응답이 빨라야 하는 작업, 그리고 많은 양을 한꺼번에 처리해야 하는 작업을 위해 만들어진 모델입니다. 검색형 에이전트나 문서 처리처럼 처리량이 중요한 업무가 여기에 해당합니다.
3.5 계열 가운데 가장 빠른 모델로, Artificial Analysis 기준 초당 350개의 출력 토큰을 생성합니다. API 이용료는 입력 100만 토큰당 0.3달러, 출력 100만 토큰당 2.5달러로, 많은 양의 요청을 처리하는 환경에서 가격 대비 성능이 뛰어납니다.
이전 세대인 3.1 플래시 라이트와 비교하면 성능 차이가 분명합니다. 코딩과 에이전트 작업을 평가하는 Terminal-Bench 2.1에서 54%를 기록해 기존 31%보다 크게 올랐고, 긴 문맥을 다루는 GDM-MRCR v2에서 72.2%로 기존 60.1%를 넘어섰습니다. 실제 업무 수행을 평가하는 GDPval-AA v2에서는 1140점으로 기존 642점에서 큰 폭으로 개선되었습니다.
주목할 점은 상위 모델과의 비교입니다. 에이전트와 코딩 관련 여러 평가에서 3.5 플래시 라이트가 3 플래시를 앞섰습니다. SWE-Bench Pro에서 54.2%로 49.6%를, OSWorld-Verified에서 74.0%로 65.1%를 넘어섰습니다.
또한 작업 성격에 맞춰 사고 수준을 조절할 수 있습니다. 대량 작업에는 낮은 수준으로 설정해 속도와 비용을 우선하고, 여러 단계를 거치는 작업에는 높은 수준으로 설정해 처리하는 방식입니다. 컴퓨터 사용 기능도 기본 도구로 함께 제공됩니다.
보안 취약점을 찾아 고치는 3.5 플래시 사이버
AI가 보안 취약점을 찾아내는 속도는 빨라졌지만, 이를 고치는 속도는 그만큼 따라가지 못하고 있습니다. 제미나이 3.5 플래시 사이버는 이 문제를 풀기 위해 만들어졌습니다.
3.5 플래시를 기반으로 보안 취약점을 찾고 고치는 데 특화되도록 조정한 모델로, 규모가 큰 모델보다 낮은 토큰 비용으로 작업을 처리합니다. 코드 보안 에이전트인 CodeMender 안에서 여러 개의 3.5 플래시 사이버 에이전트가 함께 작동해 하나의 통합된 보고서를 만들어 내며, 보안 평가 기준인 CyberGym에서 최고 수준에 준하는 성능을 보였습니다.
다만 이 기술은 방어에도, 공격에도 쓰일 수 있는 성격을 지닙니다. 구글은 이 점을 고려해 3.5 플래시 사이버를 일반에 공개하지 않고, 곧 CodeMender를 통해 정부 기관과 신뢰할 수 있는 파트너에게만 제한적으로 제공하는 시범 프로그램 형태로 운영할 예정입니다. 악용 가능성은 낮추면서, 실제로 방어를 담당하는 쪽이 취약점을 먼저 찾아 고칠 수 있도록 하기 위해서입니다.
사용할 수 있는 환경과 앞으로의 계획
3.6 플래시와 3.5 플래시 라이트는 발표 당일부터 사용할 수 있습니다.
- 개발자: 구글 AI 스튜디오(Google AI Studio)와 안드로이드 스튜디오(Android Studio)의 제미나이 API를 통해 이용할 수 있으며, 3.6 플래시는 Google Antigravity에서도 사용할 수 있습니다.
- 기업: 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼(Gemini Enterprise Agent Platform)에서 이용할 수 있고, 3.6 플래시는 제미나이 엔터프라이즈 앱에서도 사용할 수 있습니다.
- 일반 이용자: 제미나이 앱에서 바로 사용할 수 있습니다. 3.5 플래시 라이트는 구글 검색에도 순차적으로 적용되고 있습니다.
이번 발표와 함께 앞으로의 계획도 공개되었습니다. 제미나이 3.5 프로(Gemini 3.5 Pro)는 현재 파트너와 함께 테스트 중이며 준비되는 대로 공개될 예정입니다. 또한 구글은 다음 세대 모델인 제미나이 4를 위한 사전 학습을 이미 시작했다고 밝혔습니다.
AI를 서비스에 접목한 기업에게 토큰 사용량은 곧 운영 비용입니다. 같은 일을 더 적은 토큰으로, 더 빠르게 처리하는 모델이 나온다는 것은 그만큼 AI를 쓰는 문턱이 낮아진다는 뜻입니다. 고객 문의 응대나 콘텐츠 제작, 데이터 정리처럼 반복되는 업무에 AI를 도입하려는 사업이라면, 이러한 흐름을 눈여겨볼 만합니다.
