구글 제미나이 3.1 Pro 출시 : 성능과 달라진 점 총정리
구글 제미나이 3.1 Pro 출시 : 성능과 달라진 점 총정리
구글이 챗GPT나 클로드 같은 경쟁 AI 모델들과의 성능 경쟁에서 한발 앞서 나가기 위해 꾸준히 업데이트를 이어가고 있는데요. 그 결과물 중 하나로, 2026년 2월 19일 제미나이 3.1 프로(Gemini 3.1 Pro)가 공식 출시되었습니다.
이번 모델은 단순한 마이너 업데이트가 아니라, 기존 제미나이 3 프로 대비 추론 능력이 비약적으로 향상된 버전으로 소개되고 있는데요. 특히 논리 패턴 해결 능력을 평가하는 ARC-AGI-2 벤치마크에서 이전 버전 대비 두 배 이상의 성능을 기록했다는 점이 많은 관심을 받고 있더라구요.
그렇기에 이번 포스팅에서는 구글 공식 블로그와 최신 벤치마크 자료를 바탕으로 제미나이 3.1 Pro의 성능과 달라진 점, 그리고 실제로 어떻게 이용할 수 있는지까지 함께 정리해보려고 합니다.
1. 제미나이 3.1 Pro란?
제미나이 3.1 프로는 구글이 기존 제미나이 3 시리즈를 기반으로 핵심 추론 능력을 대폭 강화한 AI 모델인데요. 구글 공식 블로그에서는 이 모델을 “단편적인 문답을 넘어, 고도의 추론이 요구되는 고난도 작업을 위해 설계되었다”고 소개하고 있습니다.
쉽게 말해서 기존 제미나이 모델이 질문에 빠르게 답하는 데 초점이 맞춰져 있었다면, 3.1 Pro는 복잡한 문제를 스스로 분석하고 최적의 해결 방법을 찾아가는 과정에서 두각을 나타내도록 설계된 버전입니다. 과학, 연구, 엔지니어링 등 높은 수준의 사고가 필요한 분야에서 특히 차별화된 성능을 보여주는 것이 특징이라고 할 수 있겠네요.
기술적으로는 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오, 코드 저장소 등 다양한 입력 형태를 처리하는 멀티모달 모델로, 최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우와 64K 토큰 출력을 지원합니다. 긴 문서나 대규모 코드베이스를 한 번에 처리해야 하는 작업에서도 충분한 처리 용량을 갖추고 있는 셈이죠.
2. 주요 벤치마크 성능
이번 제미나이 3.1 Pro의 성능에서 가장 눈에 띄는 부분은 단연 벤치마크 결과인데요. 전 버전인 제미나이 3 Pro와 비교했을 때 전반적으로 큰 폭의 향상이 확인되었습니다.
1> ARC-AGI-2 (논리 추론)
가장 주목받는 항목으로, AI의 완전히 새로운 논리 패턴 해결 능력을 평가하는 벤치마크입니다. 제미나이 3.1 Pro는 여기서 77.1%를 기록했는데요. 이는 이전 버전인 제미나이 3 Pro의 31.1%와 비교하면 두 배 이상 향상된 수치입니다. ARC Prize Foundation의 독립 검증을 거쳤을 때는 84.6%까지 기록되기도 했습니다.
2> GPQA Diamond (과학적 추론)
전문가 수준의 과학 지식과 추론 능력을 평가하는 GPQA Diamond에서는 94.3%를 기록했습니다. 이전 버전 91.9%에서 2.4% 향상된 수치인데요. 수치로만 보면 소폭 상승처럼 보일 수 있지만, 이 영역은 이미 인간 전문가 평균 수준을 상회하고 있는 구간이라 추가 향상이 쉽지 않다는 점에서 의미 있는 개선이라고 볼 수 있겠네요.
3> Terminal-Bench 2.0 (실무 코딩)
실제 개발 환경에서의 코딩 능력을 평가하는 Terminal-Bench 2.0에서는 68.5%를 기록했습니다. 이전 버전 56.9%에서 11.6% 포인트 향상된 수치로, 경쟁 모델인 Claude Opus 4.6(65.4%), GPT 5.3 Codex(64.7%)보다 높은 성능을 보여줬습니다.
4> LiveCodeBench Pro 및 기타
코딩 실력을 평가하는 LiveCodeBench Pro에서는 Elo 2887을 기록하며 이전 버전(2439) 대비 크게 향상되었고, 브라우저 기반 복잡한 검색 능력을 평가하는 BrowseComp에서는 85.9%(이전 59.2%)를 기록했습니다. Codeforces 기준 Elo 레이팅은 3455로 최상위권에 해당하며, 국제 수학·물리·화학 올림피아드 필기 부문에서도 금메달 수준의 성능을 보인 것으로 확인되었습니다.
3. 경쟁 AI 모델과의 비교
제미나이 3.1 Pro를 GPT나 Claude와 단순 비교하는 것은 어렵지만, 여러 벤치마크 자료와 실사용 후기를 종합해보면 몇 가지 경향성이 드러나는데요.
1> 비용 효율성
가격 면에서 제미나이 3.1 Pro는 Claude Opus 4.6 대비 입력 비용은 약 40% 수준, 출력 비용은 절반 미만으로 상당히 저렴한 편입니다.
Artificial Analysis의 인텔리전스 인덱스에서는 Opus 대비 40% 저렴하면서 30% 빠른 성능을 기록했다고 보고되고 있는데요. 비용 대비 성능 면에서 경쟁력이 높다는 점은 특히 API를 통해 대규모로 활용하는 개발자나 기업 입장에서 매력적인 요소가 될 수 있겠네요.
2> HLE(Humanities Last Exam) 비교
인문학, 과학, 수학 전반을 아우르는 최고난도 시험인 HLE에서 제미나이 3.1 Pro는 44.4%를 기록했는데요. 이는 GPT-5.2의 34.5%, Claude Opus 4.6의 40%를 모두 앞서는 결과입니다. 광범위한 지식 영역에서의 추론 능력 면에서는 현재 공개된 모델 중 가장 높은 수치를 보여주고 있습니다.
3> 소프트웨어 엔지니어링은 여전히 경쟁 중
다만 모든 분야에서 우위를 점하고 있는 것은 아닌데요. SWE-Bench와 같은 순수 소프트웨어 엔지니어링 작업에서는 Claude Opus 4.6이 아직 우위를 유지하고 있는 것으로 알려져 있습니다.
실제로 Claude Opus 4.6이 세 번 시도해도 해결하지 못한 UI 데이터 동기화 버그를 제미나이 3.1 Pro가 한 번에 해결했다는 사례 보고도 있는 반면, 프로젝트에 따라서는 여전히 Claude가 더 안정적이라는 평가도 있는 만큼 본인의 사용 목적에 맞게 비교해보시는 편이 좋을 것 같습니다.
4. 실무에서 달라진 점
구글 공식 블로그에서는 제미나이 3.1 Pro가 실무 현장에서 어떤 방식으로 활용될 수 있는지 몇 가지 구체적인 사례를 소개하고 있는데요. 단순한 텍스트 생성을 넘어서 실제로 돌아가는 결과물을 만들어내는 능력이 눈에 띄게 향상되었다는 점이 가장 큰 특징으로 꼽힙니다.
1> 코드 기반 애니메이션 생성
텍스트 프롬프트만 입력하면 웹사이트에 바로 적용 가능한 SVG 애니메이션을 직접 생성할 수 있는데요. 픽셀 방식이 아닌 순수 코드로 구현되기 때문에 어떤 화면 크기에서도 선명도를 유지하고 기존 영상 포맷 대비 파일 크기도 줄어든다고 합니다. 웹 디자인이나 프론트엔드 개발 작업에서 빠른 프로토타이핑이 필요한 분들에게 유용하게 쓰일 수 있겠네요.
2> 복잡한 시스템 합성
여러 외부 API 데이터를 받아서 이용자 친화적인 UI로 연결하는 작업도 가능해졌습니다. 공식 사례에서는 공공 텔레메트리 스트림을 구성해서 국제우주정거장(ISS)의 궤도를 실시간으로 시각화하는 대시보드를 구축하는 것을 보여줬는데요. 복잡한 데이터를 하나의 뷰로 통합해야 하는 실무 작업에서 활용도가 높아질 것 같습니다.
3> 인터랙티브 디자인 및 크리에이티브 코딩
3D 물리 시뮬레이션을 코드로 구현하고, 핸드 트래킹으로 조작 가능한 인터페이스와 생성형 음악을 결합한 몰입형 경험을 만들어내는 것도 가능해졌다고 합니다. 개인적으로는 이 부분이 단순한 코딩 도우미를 넘어서 크리에이티브한 결과물을 실제로 구현해주는 방향으로 모델이 발전하고 있다는 점에서 꽤 인상적으로 느껴지더라구요.
5. 이용 방법과 요금제
제미나이 3.1 Pro는 채널에 따라 접근 방법이 조금씩 다른데요. 일반 이용자부터 개발자, 기업까지 각자의 방식으로 이용할 수 있습니다.
1> 일반 이용자 (제미나이 앱)
가장 쉬운 방법은 gemini.google.com이나 모바일 앱에서 구글 계정으로 로그인하는 것인데요. 제미나이 앱에서는 Google AI Pro 및 Ultra 플랜 구독자를 대상으로 상향된 사용 한도가 적용된 3.1 Pro가 제공됩니다.
Google AI Pro 구독 비용은 한국 기준 월 29,000원이며, 처음 구독하는 경우 1개월 무료 체험이 가능합니다. 노트북LM(NotebookLM)에서도 Pro 및 Ultra 이용자라면 제미나이 3.1 Pro를 활용할 수 있습니다.
2> 개발자 (API)
개발자의 경우 Google AI Studio, Gemini CLI, Google Antigravity, Android Studio를 통해 프리뷰 버전을 이용할 수 있는데요. Gemini API를 통해 직접 모델에 접근하고 자신의 서비스나 워크플로우에 통합하는 것이 가능합니다. API 이용 비용은 Claude Opus 4.6 대비 입력 비용이 약 40% 수준, 출력 비용은 절반 미만이라 대규모 호출이 잦은 프로젝트에서도 비용 부담이 낮은 편입니다.
3> 기업 (Vertex AI / Gemini Enterprise)
기업 환경에서는 구글 클라우드의 Vertex AI와 Gemini Enterprise를 통해 이용할 수 있습니다. 보안 요구사항이 높거나 자체 인프라와의 통합이 필요한 경우에 적합한 방식인데요. 구글은 향후 코딩 및 확장된 에이전트 워크플로우 환경에서 3.1 Pro의 성능을 지속적으로 향상시킬 계획이라고 밝히고 있습니다.
6. 맺음말
오늘은 구글이 2026년 2월 19일 공식 출시한 제미나이 3.1 Pro의 성능과 달라진 점, 그리고 이용 방법까지 정리해보았습니다.
ARC-AGI-2 벤치마크 두 배 이상 향상, HLE에서 경쟁 모델 최상위 기록, 코딩·복잡한 시스템 합성 능력 강화 등 전반적으로 추론과 실무 역량이 이전 버전 대비 한 단계 올라선 것은 분명해 보이는데요. 특히 비용 경쟁력 면에서도 Claude Opus 대비 상당히 유리한 조건을 갖추고 있어서 API를 활용하시는 분들에게는 충분히 고려해볼 만한 선택지라는 생각이 드네요.
물론 아직 모든 분야에서 경쟁사를 앞서는 것은 아닌 만큼, 자신의 주 사용 목적이 어떤 분야인지 확인하고 직접 비교해보시는 것이 가장 정확한 판단이 될 것 같습니다. 개인적으로는 일반적인 문서 작업이나 검색 보조 목적이라면 Google AI Pro 구독을 통해 제미나이 앱에서 간단하게 체험해보시는 것도 좋은 시작이지 않을까 싶네요.