
구글(Google)이 작정하고 내놓은 Gemini 3 Deep Think의 벤치마크 성능표인데요. 단순히 경쟁사를 앞서는 것을 넘어, 압도적인 격차를 보여주는 수치들이 눈에 띕니다.
GPT-5 시리즈와 Claude Sonnet 4.5까지 포함된 이 흥미로운 비교 데이터, 지금부터 꼼꼼하게 분석해 드립니다. 🧐
🚀 AI의 특이점(Singularity)에 한 걸음 더, Gemini 3 Deep Think
공개된 자료는 크게 추론(Reasoning), 과학적 지식(Scientific Knowledge), 시각적 추론(Visual Reasoning) 세 가지 분야로 나뉩니다. 각 분야에서 Gemini 3 Deep Think가 보여준 퍼포먼스는 놀라울 정도입니다.
1. 인류 최후의 시험 (Humanity's Last Exam)
복합 추론 및 지식 능력 평가 (Tools off)
가장 먼저 눈여겨볼 지표는 바로 'Humanity's Last Exam'입니다. 이 테스트는 AI의 고차원적인 추론 능력과 방대한 지식을 융합하여 평가하는 난이도 높은 벤치마크입니다.
- 🏆 Gemini 3 Deep Think: 41%
- Gemini 3 Pro: 37.5%
- GPT-5 Pro: 30.7%
- GPT-5.1: 26.5%
💡 Insight: 여기서 주목할 점은 **41%**라는 수치입니다. 경쟁 모델인 GPT-5 Pro(30.7%)와 비교했을 때 무려 10% 포인트 이상의 격차를 벌렸습니다. 이는 단순한 성능 개선이 아니라, 문제 해결을 위한 사고의 깊이(Deep Think)가 완전히 다른 차원에 도달했음을 시사합니다.
2. GPQA Diamond
전문가 수준의 과학 지식 (Scientific Knowledge, Tools off)
다음은 고도의 과학적 전문성을 요구하는 GPQA Diamond 벤치마크입니다. 이 영역은 그동안 AI 모델들이 치열하게 경쟁해 온 분야이기도 합니다.
- 🏆 Gemini 3 Deep Think: 93.8%
- Gemini 3 Pro: 91.9%
- GPT-5 Pro: 88.4%
- GPT-5.1: 88.1%
💡 Insight: **93.8%**라는 점수는 사실상 해당 분야의 인간 전문가 수준을 상회하거나 대등한 수준입니다. 특히 흥미로운 것은 GPT-5 시리즈와 Claude Sonnet 4.5가 80% 후반대에 머물러 있는 동안, Gemini 3 라인업만이 유일하게 90%의 벽을 돌파했다는 점입니다. 연구 및 학술 보조 도구로서의 활용 가치가 극대화될 것으로 보입니다.
3. ARC-AGI-2
시각적 추론 퍼즐 (Visual Reasoning Puzzles)
가장 충격적인 결과는 바로 이곳, **AGI(일반 인공지능)**로 가는 관문이라 불리는 시각 추론 영역에서 나왔습니다.
- 🏆 Gemini 3 Deep Think (Tools on): 45.1%
- Gemini 3 Pro: 31.1%
- GPT-5.1: 17.6%
- GPT-5 Pro: 15.8%
💡 Insight: 이 그래프는 그야말로 **'압도적'**입니다. 타 모델들이 10%~17%대에서 고전하고 있을 때, Gemini 3 Deep Think는 **45.1%**라는 경이로운 수치를 기록했습니다. 이는 기존 AI가 가장 어려워했던 '보지 못한 패턴을 유추하고 해결하는 능력'에서 비약적인 발전(Quantum Jump)을 이뤄냈음을 증명합니다.
✍️ "Deep Think"가 바꿀 게임의 규칙
이번 벤치마크 결과는 구글이 **'추론 능력(Reasoning)'**에 얼마나 많은 공을 들였는지 보여줍니다. 단순히 데이터를 많이 학습한 것을 넘어, AI가 스스로 생각하고, 복잡한 문제를 단계별로 풀어나가는 능력이 경쟁사(GPT-5, Claude 등)를 확실히 따돌리고 있습니다.
특히 ARC-AGI-2에서의 격차는 앞으로 다가올 AGI 시대의 주도권을 Gemini가 쥐고 갈 수 있다는 강력한 신호로 해석됩니다.
여러분의 생각은 어떠신가요? AI 기술의 발전 속도가 두려우신가요, 아니면 기대되시나요? 댓글로 의견을 남겨주세요! 👇
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