구글 제미나이 3.6 플래시, 일부 작업서 토큰 65% 줄이고 비용도 낮췄다

구글이 제미나이(Gemini) 3.6 플래시, 3.5 플래시-라이트, 3.5 플래시 사이버 등 신모델 3종을 한꺼번에 공개했다. 이번 발표는 기존 제미나이 3.5 플래시 시리즈를 기반으로 한 후속 라인업이다. 구글은 공식 블로그에서 “운영 중인 AI 에이전트를 구축하는 개발자와 고객들은 더 높은 토큰 효율성과 짧은 지연시간, 안정적인 성능을 필요로 한다”고 설명했다. CNBC는 알파벳(구글 모회사)이 화요일(현지시각) 신모델을 출시했다고 보도했다. 이번 라인업은 앤트로픽의 사이버보안 분야 우위에 대응하는 성격도 있다는 게 CNBC의 분석이다.

워크호스 모델 3.6 플래시, 토큰 최대 65% 아꼈다

구글에 따르면 3.6 플래시는 코딩과 지식노동, 멀티모달 작업에서 성능이 한 단계 올라간 “워크호스(핵심 실무용)” 모델이다. 아티피셜 애널리시스 인덱스(Artificial Analysis Index) 기준으로 기존 3.5 플래시보다 출력 토큰 사용량을 17% 줄였다. 데이터커브(Datacurve)의 딥스위(DeepSWE) 같은 일부 벤치마크에서는 토큰 절감폭이 최대 65%에 달했다고 구글은 밝혔다. 토큰당 비용도 더 낮아졌다.

CNBC는 3.6 플래시가 “코딩·멀티모달·지식업무 성능을 끌어올리면서도 토큰 사용량을 최대 17% 줄이고 토큰당 비용도 낮췄다”고 평가했다. 대량 워크로드를 돌리는 기업 입장에서는 의미 있는 비용 절감이라는 설명이다. 구글은 3.6 플래시가 3.5 플래시 사용자들의 피드백을 직접 반영해 만들어졌다고 밝혔다. 추론 단계도 이전보다 줄었다고 덧붙였다.

초저가·초고속 라이트 모델과 사이버보안 특화 모델

3.5 플래시-라이트는 3.5세대 모델 중 가장 빠르고 저렴한 축에 속한다. 아티피셜 애널리시스 인덱스 기준 초당 350개의 출력 토큰을 처리한다. 이전 플래시-라이트 세대보다 에이전트형(자율적으로 작업을 수행하는) 워크플로에서 성능이 크게 좋아졌다는 게 구글 설명이다. CNBC는 이 모델을 “대규모 AI 에이전트 시스템 안에서 고용량 작업과 소규모 태스크를 처리하도록 만들어진, 구글의 가장 빠르고 값싼 모델”이라고 소개했다.

3.5 플래시 사이버는 코드멘더(CodeMender)라는 코드보안 에이전트와 결합해 사용하는 특화 모델이다. 소프트웨어 취약점을 탐지하고 자동으로 패치하는 역할을 맡는다. 구글은 이 모델이 프론티어(최상위권) 수준과 경쟁할 만한 성능을 낸다고 밝혔다. CNBC에 따르면 3.5 플래시 사이버는 우선 정부기관과 신뢰받는 파트너에게만 제한적으로 공개하는 파일럿 형태로 운영된다. 대형 모델보다 토큰당 가격이 낮다는 점도 강점으로 꼽힌다. CNBC는 이번 모델을 두고 “앤트로픽이 자동화된 코드 방어에서 쌓아온 초기 우위에 구글이 내놓은 가장 명확한 대응”이라고 평가했다.

앤트로픽·오픈AI·중국 업체와 벌이는 가격 전쟁

아티피셜 애널리시스 데이터에 따르면 제미나이 플래시 계열은 이미 앤트로픽, 오픈AI, 중국 업체들의 비슷한 모델보다 비용 면에서 저렴하다. 구글 설명에 따르면 3.6 플래시는 GPT-5.6 테라 맥스, 키미(Kimi) K3, 큐원(Qwen) 3.7 맥스보다 작업당 비용이 낮다. 3.5 플래시-라이트는 이보다도 훨씬 적은 비용으로 작업을 처리한다고 구글은 설명했다.

CNBC는 이번 신모델 출시가 알파벳 실적 발표를 앞두고 나왔다는 점, 중국 경쟁사들이 기세를 올리고 있는 시점이라는 점에 주목했다. 문샷AI(Moonshot AI)의 키미 K3는 수요가 몰리면서 신규 구독과 API 접근을 용량 제약을 이유로 제한한 상태다. 알리바바는 큐원 3.8 맥스를 예고하며 전반적 성능에서 앤트로픽의 페이블(Fable) 5에만 뒤진다고 자평했다. CNBC는 “경쟁력 있는 모델을 만드는 건 도전의 일부일 뿐이고, 이를 대규모로 서비스할 만큼의 컴퓨팅 용량을 확보하는 것도 과제”라고 짚었다.

다음 목표는 제미나이4…컴퓨팅 용량이 관건

구글은 이번 발표에서 제미나이 3.5 프로가 현재 파트너들과 함께 테스트 중이라고 밝혔다. 준비가 끝나는 대로 폭넓게 공개할 계획이다. 동시에 차세대 모델 개발도 이미 진행 중이다. 구글은 “역대 가장 방대한 사전학습(프리트레이닝)을 제미나이4를 위해 시작했다”며 진척 상황에 기대감을 나타냈다.

CNBC는 구글이 자체 칩과 클라우드 인프라, 모델·하드웨어를 함께 설계할 수 있는 역량에서 잠재적 우위를 지녔다고 분석했다. 다만 구글 스스로도 컴퓨팅 용량 제약을 겪고 있다는 점도 함께 지적됐다. CNBC에 따르면 구글은 제미나이를 최대 10배 더 효율적으로 구동할 수 있도록 설계된 전용 칩을 개발 중인 것으로 알려졌다.