구글, 코딩·추론 강화한 ‘제미나이 3.8 플래시’ 공개
구글이 지난 2일 코딩과 추론, 에이전트 작업 성능을 강화한 ‘제미나이 3.8 플래시’와 사이버 보안 특화 모델 ‘제미나이 3.8 플래시 사이버’를 공개했다.
제미나이 3.8 플래시는 구글이 지금까지 선보인 플래시 모델 가운데 주력 모델로, 소프트웨어 엔지니어링과 에이전트 작업, 전문 분야의 다단계 추론 등에 활용할 수 있다. 구글이 공개한 평가 자료를 보면 이전 세대인 제미나이 3.7 플래시보다 여러 항목에서 점수가 올랐다.
소프트웨어 엔지니어링 평가인 딥SWE(DeepSWE)에서는 3.8 플래시가 71.0%를 기록해 3.7 플래시의 65.3%보다 5.7%포인트 높았다. 에이전트형 컴퓨터 사용을 평가하는 OS월드-2.0(OSWorld-2.0)에서는 59.0%로 3.7 플래시의 50.6%보다 8.4%포인트 상승했다.
에이전트 터미널 코딩을 평가하는 터미널벤치(Terminal-bench)에서는 89.4%를 기록했다. 3.7 플래시의 85.8%보다 3.6%포인트 높은 수치다. 장시간 소프트웨어 엔지니어링 작업을 평가하는 딥SWE에서는 3.8 플래시가 3.7 플래시보다 높은 점수를 기록했지만, 클로드 오푸스 5의 74.0%와 GPT-5.6 솔의 72.7%에는 미치지 못했다.

모든 평가에서 우위를 보인 것은 아니다. 일반적인 에이전트 역량을 평가하는 터미널벤치 4.0에서는 3.8 플래시가 19.1%를 기록했다. 3.7 플래시의 11.2%보다는 7.9%포인트 높지만, 클로드 오푸스 5의 51.8%와 GPT-5.6 솔의 37.3%와 비교하면 차이가 컸다.
에이전트형 컴퓨터 사용 평가에서도 클로드 소네트 5가 75.4%를 기록한 가운데 제미나이 3.8 플래시는 59.0%를 기록했다. 다만 3.7 플래시의 50.6%와 비교하면 8.4%포인트 상승했다.
금융 분석 작업을 평가하는 밸스 파이낸스 에이전트 v2(Vals Finance Agent v2)에서는 3.8 플래시가 61.4%로 3.7 플래시의 59.0%보다 2.4%포인트 높았다. 표에 포함된 클로드 오푸스 5 58.6%, 클로드 소네트 5 53.9%, GPT-5.6 솔 53.8%, GPT-5.6 테라 54.4%보다 높은 수치다.
법률 분야의 복잡한 작업을 평가하는 하비스 리걸 에이전트 벤치마크(Harvey’s Legal Agent Benchmark)에서도 3.8 플래시는 10.0%를 기록했다. 3.7 플래시의 8.8%보다 1.2%포인트 높았으며, 클로드 오푸스 5 6.7%, 클로드 소네트 5 5.0%, GPT-5.6 솔 2.5%, GPT-5.6 테라 0.8%보다 높은 점수를 나타냈다.
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장문 영상 이해를 평가하는 LV벤치(LVBench)에서는 에이전트 방식 기준 87.8%, 정적 평가 기준 87.1%를 기록했다. 3.7 플래시는 두 방식에서 각각 85.4%를 기록했다. 복잡한 차트에서 정보를 종합하는 차르자이브 리즈닝(CharXiv Reasoning)에서는 3.8 플래시가 86.2%로 3.7 플래시의 84.5%보다 1.7%포인트 높았다.
생명공학 분야 연구 작업을 평가하는 바이오미스트리벤치(BioMistryBench)에서는 3.8 플래시가 88.8%를 기록해 3.7 플래시의 87.1%보다 1.7%포인트 높았다. 다만 클로드 오푸스 5는 90.1%를 기록해 3.8 플래시보다 앞섰다. 인간이 작성한 생명공학 연구 작업 평가에서는 3.8 플래시가 56.5%로 3.7 플래시의 43.5%보다 13.0%포인트 높았다.
제미나이 3.8 플래시 사이버는 취약점 탐지와 자동 패치 작업에 특화된 모델이다. 구글은 사이버 보안 분야를 대상으로 개발한 모델이라고 밝혔다.
구글은 새로운 ‘페어윈드 프로그램(Fairwind Program)’을 통해 신뢰할 수 있는 정부 기관과 주요 인프라 운영 기관, 소프트웨어 유지관리 담당자 등에게 제미나이 3.8 플래시 사이버를 우선 제공할 예정이다.
제미나이 3.8 플래시는 올해 말까지 3.7 플래시와 동일한 출시 기념 가격으로 제공된다. 입력 토큰 100만개당 0.75달러, 출력 토큰 100만개당 3.75달러로 책정됐다.
한편 서비스는 구글 인공지능(AI) 스튜디오와 제미나이 엔터프라이즈, 제미나이 앱 등에서 이용할 수 있다.
글. 바이라인네트워크
<김원민 기자>wmkim627@byline.network


