Gemini 3.1 Pro 출시 — ARC-AGI-2 77.1%로 추론 2배 도약, 가격은 동결 | 벤치마크·가격·실사용 반응 총정리
2026년 2월 19일, Google은 플래그십 AI 모델의 업그레이드 버전 Gemini 3.1 Pro를 프리뷰로 출시했습니다. 2025년 11월 Gemini 3 Pro 공개 이후 정확히 3개월 만의 업데이트로, 핵심 추론 벤치마크인 ARC-AGI-2에서 77.1%를 기록해 전작(31.1%) 대비 2배 이상의 추론 성능 도약을 보여줍니다. 독립 평가 기관 Artificial Analysis의 Intelligence Index에서 1위를 차지하며 Anthropic Claude Opus 4.6을 제치고 "세계에서 가장 지능적인 AI 모델" 자리를 되찾았습니다(Artificial Analysis, 2026-02-19). 가격은 Gemini 3 Pro와 완전히 동일하게 유지되어, 사실상 추가 비용 없이 대규모 성능 업그레이드를 받는 셈입니다.
이 글은 Gemini 3.1 Pro의 핵심 스펙, 벤치마크 성적표, API 가격, 사용 가능 플랫폼, 그리고 커뮤니티의 솔직한 실사용 반응까지 — 오늘 공개된 정보를 팩트 기반으로 분석합니다. 벤치마크 숫자의 화려함 뒤에 숨은 한계도 함께 짚겠습니다.
AI 모델 경쟁의 현재 — 왜 3개월 만에 또 업그레이드인가
2025년 11월 Gemini 3 Pro가 출시됐을 때, Google은 LMArena 리더보드 1위(1501 Elo)를 차지하며 잠시 왕좌에 올랐습니다. 하지만 수 주 안에 OpenAI와 Anthropic이 각각 GPT-5.2와 Claude Opus 4.5/4.6을 출시하며 즉시 추월했습니다. VentureBeat는 이를 "왕좌를 빼앗겼다가 되찾는 패턴"이라고 표현합니다(VentureBeat, 2026-02-19). Reddit r/singularity에서 한 사용자는 "한 주는 Claude가 최고, 다음 주엔 다른 모델이 넘어선다. 한계에 도달하긴 하는 걸까?"라고 썼고, 1,500개 이상의 업보트를 받았습니다(Reddit, 2026-02-19).
이런 속도전의 배경에는 구조적 이유가 있습니다. Google은 지난주 Gemini 3 Deep Think의 대규모 업데이트를 먼저 공개했는데, 오늘 발표된 3.1 Pro가 바로 그 Deep Think 업데이트를 가능하게 한 핵심 지능 엔진입니다. 즉, Deep Think라는 "특화 모드"의 성과를 증명한 뒤 그 기반이 된 범용 모델을 공개하는 순서입니다. Google 공식 블로그의 표현을 빌리면, "지난주 공개한 Deep Think의 돌파구를 가능하게 한 업그레이드된 핵심 지능을 오늘 출시합니다"(Google Blog, 2026-02-19).
Gemini 3.1 Pro — 무엇이 달라졌나
기본 스펙
DeepMind 모델 카드에 따르면, Gemini 3.1 Pro는 Gemini 3 시리즈의 차기 모델로서 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오, 그리고 전체 코드 리포지토리까지 포괄하는 네이티브 멀티모달 추론 모델입니다. 컨텍스트 윈도우는 최대 1M 토큰(100만 토큰), 출력은 64K 토큰을 지원합니다. 아키텍처는 Gemini 3 Pro를 기반으로 하며, Google은 이를 "간단한 답이 충분하지 않은 작업을 위해 설계된" 모델이라고 설명합니다(DeepMind Model Card, 2026-02-19).
출시일: 2026년 2월 19일 (Preview)
기반 모델: Gemini 3 Pro
입력: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 (최대 1M 토큰 컨텍스트)
출력: 텍스트 (최대 64K 토큰)
API 모델 ID:
gemini-3.1-pro-preview상태: Preview (정식 GA 전 단계)
가격: Gemini 3 Pro와 동일 (입력 $2.00/1M, 출력 $12.00/1M — 200k 이하 기준)
Google이 강조하는 실용 시나리오 4가지
Google은 벤치마크 외에 "Intelligence Applied"라는 제목 아래 4가지 실용 데모를 선보였습니다. 첫째, 코드 기반 애니메이션으로, 텍스트 프롬프트에서 웹사이트용 애니메이션 SVG를 직접 생성합니다. 픽셀이 아닌 코드로 만들어지기 때문에 어떤 크기에서도 선명하고 파일 크기가 매우 작습니다. 둘째, 복합 시스템 합성으로, 공개 텔레메트리 스트림을 구성하여 ISS(국제우주정거장)의 궤도를 실시간 시각화하는 항공우주 대시보드를 구축했습니다. 셋째, 인터랙티브 디자인으로, 3D 찌르레기 무리 비행(starling murmuration)을 코딩하되 손 추적으로 조작하고, 새의 움직임에 따라 변하는 생성형 오디오를 함께 만들었습니다. 넷째, 크리에이티브 코딩으로, 에밀리 브론테의 "폭풍의 언덕"의 분위기적 톤을 분석하여 현대적 포트폴리오 웹사이트로 변환했습니다(Google Blog).
벤치마크 성적표 — 숫자로 보는 진짜 실력
Gemini 3.1 Pro의 가장 극적인 성과는 ARC-AGI-2에서의 도약입니다. ARC-AGI-2는 학습 데이터에서 직접 훈련할 수 없는 완전히 새로운 논리 패턴을 풀어야 하는 벤치마크로, AI의 추상적 추론 능력을 측정합니다. Gemini 3 Pro가 31.1%에 불과했던 점수가 3.1 Pro에서 77.1%로 뛰어올랐습니다. Reddit의 한 댓글은 이를 정확히 짚습니다: "불과 몇 달 전에 우리는 31%가 얼마나 대단한지 이야기하고 있었다"(Reddit). 참고로 ARC-AGI-2의 평균 인간 점수는 약 60%이므로, 3.1 Pro는 평균적인 인간을 상회하는 수준입니다.
| 벤치마크 | 측정 영역 | Gemini 3.1 Pro | Gemini 3 Pro | Claude Opus 4.6 | GPT-5.2 |
|---|---|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2 | 추상 추론 | 77.1% | 31.1% | 68.8% | 52.9% |
| Humanity's Last Exam | 학술 추론 (전체) | 44.4% | 37.5% | 40.0% | 34.5% |
| GPQA Diamond | 과학 지식 | 94.3% | 91.9% | 91.3% | 92.4% |
| SWE-Bench Verified | 에이전틱 코딩 | 80.6% | 76.2% | 80.8% | 80.0% |
| Terminal-Bench 2.0 | 에이전틱 터미널 코딩 | 68.5% | 56.9% | 65.4% | 54.0% |
| LiveCodeBench Pro | 경쟁 프로그래밍 (Elo) | 2887 | 2439 | — | 2393 |
| APEX-Agents | 장기 전문 태스크 | 33.5% | 18.4% | 29.8% | 23.0% |
| BrowseComp | 에이전틱 검색 | 85.9% | 59.2% | 84.0% | 65.8% |
| MMMLU | 다국어 Q&A | 92.6% | 91.8% | 91.1% | 89.6% |
| GDPval-AA (Elo) | 전문가 태스크 | 1317 | 1195 | 1633 | 1462 |
출처: DeepMind Model Card (2026-02-19). 모든 점수는 Thinking(High) 모드 기준. 각 행에서 가장 높은 점수를 녹색 볼드로 표시.
벤치마크만 보면 3.1 Pro가 대부분의 영역에서 1위를 차지하지만, 중요한 예외가 있습니다. SWE-Bench Verified(실제 GitHub 이슈를 해결하는 에이전틱 코딩)에서는 Claude Opus 4.6이 80.8%로 근소하게 앞서고, GDPval-AA(전문가 수준의 실무 태스크)에서는 Opus 4.6이 1633 Elo로 3.1 Pro(1317)를 크게 앞섭니다. Google이 이 벤치마크를 빼지 않고 공개한 것에 대해 Reddit에서는 "GDPval에서 뒤처지는 것도 솔직히 공개한 DeepMind에 박수"라는 반응이 있었습니다(Reddit).
Arena 리더보드 — "바이브" 기반 평가에서는?
사용자 투표 기반의 Arena(구 LMArena) 리더보드에서 Gemini 3.1 Pro는 텍스트 부문 1500 Elo로 3위를 기록했습니다. 1위는 Claude Opus 4.6(1504), 2위는 다른 모델이 차지하고 있어, 텍스트에서는 Opus 4.6에 4포인트 뒤처집니다. 코딩 부문에서는 격차가 더 크며, Opus 4.6, Opus 4.5, GPT-5.2 High가 모두 앞서 있습니다. Ars Technica는 이를 두고 "Arena 리더보드는 바이브(vibes)에 기반한다 — 사용자가 실제 정확성과 무관하게 마음에 드는 출력에 투표하는 구조"라고 지적합니다(Ars Technica, 2026-02-19).
API 가격 — 동일 가격에 2배 성능
개발자 관점에서 Gemini 3.1 Pro 출시의 가장 실질적인 임팩트는 가격입니다. VentureBeat가 "reasoning-to-dollar ratio"라고 표현한 것처럼, 추론 성능이 2배 이상 향상됐음에도 가격은 Gemini 3 Pro와 완전히 동일합니다. Artificial Analysis는 3.1 Pro가 "Opus 4.6과 GPT-5.2 대비 절반 이하의 비용"이라고 분석합니다(Artificial Analysis).
| 항목 | 프롬프트 ≤ 200K 토큰 | 프롬프트 > 200K 토큰 |
|---|---|---|
| 입력 가격 (1M 토큰당) | $2.00 | $4.00 |
| 출력 가격 (씽킹 토큰 포함, 1M 토큰당) | $12.00 | $18.00 |
| 컨텍스트 캐싱 (1M 토큰당) | $0.20 | $0.40 |
| 캐싱 저장 (1M 토큰/시간) | $4.50 | |
| 배치 API 입력 (50% 할인) | $1.00 | $2.00 |
| Google Search Grounding | 월 5,000 프롬프트 무료, 이후 $14/1,000 쿼리 | |
출처: Google AI 개발자 문서 — Pricing (2026-02-19 확인)
Reddit에서 한 사용자는 "Sonnet 4.6보다 싸다, 좋다!"라고 평가했고, 또 다른 사용자는 "정말 중요한 건 가격 대비 성능이다 — ARC-AGI-2에서 1달러 미만의 비용으로 77%를 달성한 것이 핵심"이라고 분석했습니다(Reddit).
어디에서 사용할 수 있나 — 플랫폼별 접근 방법
Gemini 3.1 Pro는 출시 당일부터 개발자, 기업, 일반 소비자 세 트랙으로 동시에 배포됩니다. Google Cloud 블로그에 따르면 각 트랙의 접근 방법은 다음과 같습니다(Google Cloud Blog, 2026-02-19).
| 대상 | 플랫폼 | 비고 |
|---|---|---|
| 개발자 | Google AI Studio | 웹 기반, 즉시 테스트 가능 |
| Gemini CLI | 터미널 기반 에이전틱 코딩 | |
| Google Antigravity | Google의 에이전틱 개발 플랫폼(IDE) | |
| Android Studio | 모바일 개발 특화 | |
| GitHub Copilot | Pro/Pro+/Business/Enterprise에서 모델 선택 가능 | |
| 기업 | Vertex AI | 엔터프라이즈 보안 경계 내 사용 |
| Gemini Enterprise | 기업용 관리 도구 포함 | |
| 소비자 | Gemini 앱, NotebookLM | AI Pro/Ultra 플랜 사용자에게 높은 사용량 제한 제공 |
특히 주목할 것은 GitHub Copilot에서의 동시 출시입니다. GitHub 공식 블로그는 "Gemini 3.1 Pro는 GitHub Copilot에서 Public Preview로 제공되며, Pro, Pro+, Business, Enterprise 사용자가 모델 선택기에서 선택 가능"이라고 발표했습니다(GitHub Blog Changelog). 무료 사용자도 Gemini 앱에서 3.1 Pro를 사용해볼 수 있지만, 유료 플랜 사용자에게 더 높은 사용량 한도가 적용됩니다(Mashable, 2026-02-19).
업계 파트너 반응 — JetBrains, Databricks, Cartwheel
Google Cloud 블로그에는 사전 접근 권한을 받은 기업 파트너들의 평가가 실려 있습니다. JetBrains의 AI 디렉터 Vladislav Tankov는 "최고 수준의 Gemini 3 Pro Preview 대비 최대 15% 품질 향상을 관찰했다. 모델이 더 강력하고, 더 빠르며, 더 적은 출력 토큰으로 더 신뢰할 수 있는 결과를 제공한다"고 평가했습니다. Databricks CTO Hanlin Tang은 테이블 데이터와 비정형 데이터를 결합한 자체 벤치마크 OfficeQA에서 "best-in-class 결과"를 달성했다고 밝혔습니다. 3D 애니메이션 스타트업 Cartwheel의 공동창업자 Andrew Carr은 "3D 변환에 대한 이해가 크게 향상되어, 오랫동안 미해결이던 회전 순서 버그를 이 도구로 해결했다"고 보고했습니다(Google Cloud Blog).
Hostinger Horizons의 제품 총괄 Dainius Kavoliunas는 바이브 코딩 관점에서 특히 인상적인 평가를 남겼습니다: "Gemini 3.1 Pro가 돋보이는 것은 사용자 프롬프트 뒤에 숨겨진 '분위기(vibe)'를 얼마나 깊이 이해하느냐이다. 비개발자를 위한 우리의 바이브 코딩 제품에서, 그 지능이 단순히 문법이 맞는 코드가 아니라 방향, 스타일, 제품 의도를 반영하는 코드로 번역되는 것을 본다"(Google Cloud Blog).
커뮤니티의 솔직한 반응 — 벤치마크 vs 실사용의 괴리
긍정: "진보의 속도가 어지럽다"
Reddit r/singularity의 출시 스레드(1,500+ 업보트, 400+ 댓글)에서 가장 많은 공감을 받은 댓글은 "진보의 속도가 disorienting(어지럽다)"이었습니다(205 업보트). 할루시네이션 비율이 크게 개선된 것에 대해 한 사용자는 "할루시네이션 감소가 사실 가장 중요한 지표다 — 대규모 엔터프라이즈 도입의 핵심 장벽이기 때문"이라고 분석했습니다(86 업보트). ARC-AGI-2의 77.1%에 대해서는 "$1 미만으로 77%라니, 그것이 핵심"이라는 가격 대비 성능 관점의 반응도 높은 공감을 받았습니다(Reddit r/singularity).
비판: "벤치마크는 화려하지만, 실전은 다르다"
Hacker News의 최상위 댓글은 전직 Google 엔지니어의 날카로운 비판이었습니다: "추론, 설계, 원시 코드 생성에서는 놀랍도록 뛰어나다. 하지만 실제로 무언가를 완성하려 할 때 자꾸 넘어진다 — 특히 Claude Opus와 비교하면. VS Code Copilot에서 Claude는 씽킹 스트림과 사용자 응답을 균형 있게 섞지만, Gemini는 거의 전부를 씽킹 토큰에 쏟고 무엇을 했는지 말하지 않는다. 루프에 갇히고, 앞으로 나아가지 못하는 일이 잦다." 그는 "Gemini로 계획, Claude로 실행" 접근법을 시도했지만, 결국 "그냥 Claude에 머무르는 것이 낫다"는 결론에 도달했다고 밝혔습니다(Hacker News, 2026-02-19).
같은 스레드에서 또 다른 전직 Google 직원(초기 Gemini, 당시 내부명 Bard 팀)은 "사실 정보와 새 식별에는 훌륭하지만, 개발 보조 도구로서는 꽤 나쁘다. 나도, 내가 아는 모든 사람도 코딩에는 Claude를 쓴다. 벤치마크는 항상 아슬아슬하게 비슷하지만, 실제 코딩 작업에서는 그 차이가 번역되지 않는다"고 경험을 공유했습니다. 그의 요약: "검색에는 훌륭하다, 실행에는 그렇지 않다(Great at search, not so much action)."
씽킹 토큰의 품질에 대한 불만도 반복적으로 등장합니다. 여러 사용자가 "2.5 Pro 이래로 씽킹이 비정상이다 — '문제에 완전히 몰입하고 있습니다(I'm fully immersed)', '꼼꼼하게 답을 만들고 있습니다(I'm meticulously crafting)'같은 무의미한 문장으로 가득하다"고 지적했습니다. 한 사용자는 이를 "뭔가를 숨기는 느낌"이라고 표현했고, 이에 대해 다른 사용자는 "노출되는 CoT는 아주 작은 모델이 생성한 요약본이다. 실제 CoT는 완전히 다르고 숨겨져 있다"고 설명했습니다(Hacker News).
중립: "아직 Preview, 판단은 실사용 후에"
가장 균형 잡힌 시각은 "벤치마크로 판단하기엔 이르다"는 것입니다. Hacker News의 한 댓글은 "이 시점에서 벤치마크는 거의 무의미하다. 중요한 건 실제 사용이다. 며칠 안에 HN에서 사람들이 코딩 환경을 전환한다는 이야기가 나오면 'hot damn they cooked'이고, 그렇지 않으면 Google의 또 다른 헛발질"이라고 정리했습니다. Reddit에서도 "모델 출시 때마다 벤치마크가 깨지는 뉴스를 보지만, 중요한 건 내 작업에서 느끼는 차이"라는 반응이 지배적이었고, "3.0 Pro가 벤치마크에서 멋져 보였지만 실전에서는 instruction following이 고양이만도 못했다"는 신랄한 비판도 있었습니다(Reddit).
경쟁 구도 — Claude Opus 4.6, GPT-5.2와의 삼각 비교
| 기준 | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.6 | GPT-5.2 |
|---|---|---|---|
| 출시 | 2026-02-19 | 2026-02 초 | 2025 말~2026 초 |
| AA Intelligence Index | 1위 (57점) | 2위 | 3위 |
| Arena (Text) Elo | 1500 | 1504 | — |
| 추론 (ARC-AGI-2) | 77.1% | 68.8% | 52.9% |
| 실전 코딩 (SWE-Bench) | 80.6% | 80.8% | 80.0% |
| 에이전틱 역량 (APEX) | 33.5% | 29.8% | 23.0% |
| 전문가 실무 (GDPval) | 1317 | 1633 | 1462 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M 토큰 | 200K 토큰 | 128K~200K |
| 입력 가격 (1M 토큰) | $2.00 | ~$4.00+ | ~$4.00+ |
| 커뮤니티 실사용 평판 | 벤치마크 강자, 에이전틱 약점 | 코딩 실전 1위 평가 | Codex 5.3과 조합 시 강력 |
출처: DeepMind Model Card, Arena 리더보드, Artificial Analysis, Ars Technica, Reddit/HN 커뮤니티 종합. 가격은 표준 등급 기준이며, 경쟁사 가격은 대략적 범위입니다.
종합하면, Gemini 3.1 Pro는 벤치마크 왕좌와 가격 경쟁력에서 확실한 우위를 보이지만, 에이전틱 코딩 실전에서는 Claude Opus 4.6이 여전히 더 높은 평가를 받고 있습니다. 두 모델의 강점 영역이 다르기 때문에, "최고의 모델"은 용도에 따라 달라집니다. Hacker News의 한 사용자가 정확히 짚었습니다: "Anthropic, Google, OpenAI 세 모델 패밀리는 각자 특정 벤치마크에서 상대적 우위를 일관되게 유지한다. 하지만 보통 전체적으로 더 스마트한 모델이 특정 요청에서도 더 낫다."
안전성과 한계 — 프론티어 안전 프레임워크 평가
DeepMind는 모델 카드에서 Gemini 3.1 Pro의 안전성 평가를 상세히 공개했습니다. 내부 안전 평가에서 3.1 Pro는 Gemini 3 Pro 대비 텍스트-텍스트 안전성 +0.10%, 다국어 안전성 +0.11% 개선을 보였고, 불합리한 거부(unjustified refusals)는 -0.08%로 약간 증가했습니다. 모든 손실은 수동 검토 결과 "압도적으로 거짓 양성이거나 심각하지 않은 것"으로 확인되었습니다.
프론티어 안전 프레임워크(FSF) 평가에서는 CBRN(화학·생물·방사선·핵), 해로운 조작, ML R&D, 오정렬(misalignment)의 4개 영역에서 모두 경계 임계값(CCL) 미달이었습니다. 다만 사이버 보안 영역에서는 Gemini 3 Pro가 이미 경계 임계값(alert threshold)에 도달한 바 있어 추가 테스트를 진행했으며, 3.1 Pro도 경계 임계값에 도달했지만 CCL 자체에는 미치지 않았습니다. 오정렬 평가에서 흥미로운 발견이 있었는데, 3.1 Pro는 상황 인식(situational awareness) 테스트에서 "다른 어떤 모델도 일관되게 풀지 못한 세 가지 과제(max tokens, context size mod, oversight frequency)에서 거의 100% 성공률"을 달성했습니다. 다만 다른 과제에서의 일관성이 부족하여 전체적으로는 CCL 미달로 판정되었습니다(DeepMind Model Card).
강점과 한계 — 객관적 정리
추론 성능 2배+ 도약 — ARC-AGI-2에서 31.1% → 77.1%, 인간 평균(60%) 상회
동일 가격의 대규모 업그레이드 — Gemini 3 Pro와 같은 가격, Opus 4.6 대비 절반 이하 비용
1M 토큰 컨텍스트 — 경쟁사(128K~200K) 대비 5~8배 긴 컨텍스트 윈도우
할루시네이션 개선 — 커뮤니티에서 가장 환영받는 개선 사항 중 하나
광범위한 플랫폼 동시 출시 — AI Studio, Gemini CLI, Antigravity, GitHub Copilot, Vertex AI 동시 지원
에이전틱 벤치마크 대폭 향상 — APEX-Agents 18.4% → 33.5%, BrowseComp 59.2% → 85.9%
Preview 상태 — 성능 보장 없으며, GA 전에 변경 가능. Ars Technica는 "nerfed(약화) 가능성"을 지적
에이전틱 실전 약점 — 루프에 갇히거나 도구 사용이 미숙하다는 복수의 실사용자 보고 (HN, Reddit)
씽킹 토큰 불투명성 — 실제 CoT가 아닌 요약본만 노출, "무엇을 했는지 설명하지 않는" 문제
GDPval 전문가 태스크 약세 — Opus 4.6(1633) 대비 1317로 큰 격차
Gemini 3 Pro가 아직 Preview — 3.0이 GA도 되기 전에 3.1 Preview 출시. 프로덕션 의존성 문제
모델 퇴화 논란 — Google 모델이 출시 이후 성능이 떨어진다는 반복적 주장 (증거 부족하나 Google에 대해 가장 빈번)
전망 — AI 경쟁의 다음 스텝
Google 공식 블로그는 3.1 Pro를 "프리뷰로 출시하여 업데이트를 검증하고, 야심적인 에이전틱 워크플로 등에서 추가 발전을 이룬 후 곧 정식 출시(GA)할 것"이라고 밝혔습니다. "곧(soon)"의 구체적 시기는 명시되지 않았지만, Gemini 3 Pro가 2025년 11월 출시 후 아직 GA가 되지 않은 점을 고려하면 급하지 않은 것으로 보입니다. Reddit에서 한 사용자는 이 상황을 "3.0이 프로덕션 모드로 가기도 전에 3.1 프리뷰가 나왔다 — 정식 출시할 생각이 있긴 한 건가?"라고 꼬집었습니다.
더 넓은 맥락에서, Gemini 3.1 Pro는 AI 경쟁의 현재 위치를 잘 보여줍니다. 벤치마크에서는 세 주요 기업(Google, Anthropic, OpenAI)이 번갈아 1위를 차지하는 시소 게임이 계속되고 있지만, 실사용에서의 차이는 벤치마크 숫자만큼 극적이지 않습니다. Hacker News의 한 통찰력 있는 댓글이 현재 상황을 잘 요약합니다: "이 모델들은 너무 강력하다. 한 달치 뛰어난 엔지니어를 좋은 스시 저녁 식사 값으로 관리할 수 있다. 하지만 매달 완전히 새로운 성격과 경험과 원칙을 가진 팀으로 교체된다고 상상해 보라 — 혼란일 것이다."
결론적으로, Gemini 3.1 Pro는 추론 벤치마크에서의 극적인 도약과 경쟁력 있는 가격으로 주목할 가치가 있는 업데이트입니다. 하지만 "최고의 AI 모델"이라는 판정은 벤치마크 숫자가 아니라 며칠~몇 주에 걸친 실사용 경험이 결정할 것입니다. 지금 당장 시도해보고 싶다면 Google AI Studio에서 무료로 테스트할 수 있습니다. 프로덕션에 바로 적용하기보다는 기존 워크플로에서 비교 테스트를 먼저 진행하는 것을 권장합니다 — Preview 모델은 언제든 변경될 수 있기 때문입니다.
- Google Blog (2026.2.19): Gemini 3.1 Pro: A smarter model for your most complex tasks — 공식 발표, 실용 데모 4가지, 출시 플랫폼
- Google DeepMind (2026.2.19): Gemini 3.1 Pro Model Card — 스펙, 벤치마크 전체 테이블, 안전성 평가, 프론티어 안전 프레임워크
- Google Cloud Blog (2026.2.19): Gemini 3.1 Pro on Gemini CLI, Gemini Enterprise, and Vertex AI — 기업 파트너 평가 (JetBrains, Databricks, Cartwheel, Hostinger)
- Google AI Developers (2026.2.19): Gemini Developer API Pricing — 공식 가격표, 배치 API, 캐싱 가격
- VentureBeat (2026.2.19): Google launches Gemini 3.1 Pro, retaking AI crown with 2x reasoning — 가격 분석, Artificial Analysis 인용
- Ars Technica (2026.2.19): Google announces Gemini 3.1 Pro — Arena 리더보드 분석, Claude Opus 4.6과의 비교
- Artificial Analysis (2026.2.19): Intelligence Index 1위 발표 — 독립 평가, Opus 4.6 대비 절반 이하 비용 분석
- GitHub Blog (2026.2.19): Gemini 3.1 Pro in GitHub Copilot — Copilot 통합 공개
- Reddit r/singularity (2026.2.19): Google releases Gemini 3.1 Pro with Benchmarks — 1,500+ 업보트, 419 댓글, 커뮤니티 반응 종합
- Hacker News (2026.2.19): Gemini 3.1 Pro — 전직 Google 엔지니어 실사용 비판, 씽킹 토큰 문제, Claude와의 비교
- Mashable (2026.2.19): Google releases Gemini 3.1 Pro: Benchmarks, how to try it — 무료 접근 방법, 유료 플랜 차이
이 글은 2026년 2월 19일 출시 당일 기준으로 작성되었습니다. Gemini 3.1 Pro는 Preview 상태이며, 정식 출시(GA) 전 성능과 기능이 변경될 수 있습니다. 벤치마크 점수는 Google이 자체 보고한 수치이며, 독립 검증은 Artificial Analysis의 Intelligence Index와 ARC Prize의 Verified 점수를 참조했습니다. 커뮤니티 의견은 Reddit·Hacker News의 개별 사용자 경험을 인용한 것이며, 통계적으로 대표성을 가지지 않을 수 있습니다.
댓글
댓글 쓰기