생성형 AI 경쟁의 무게중심이 더 큰 모델에서 실제 업무를 수행하는 에이전트로 이동하고 있다. 이용자의 질문에 정확한 답을 내놓는 것을 넘어 복잡한 업무를 스스로 나누고 필요한 도구를 활용해 결과물까지 완성하는 능력이 새로운 경쟁 기준으로 떠오르는 모습이다.
구글은 14일 코딩과 에이전트 작업에 초점을 맞춘 ‘제미나이 3.7 플래시(Gemini 3.7 Flash)’를 공개했다. 제미나이 3.6 플래시 출시 이후 불과 3주 만에 내놓은 후속 모델로, 개발자 피드백과 알고리즘 개선을 빠르게 반영했다.
이번 모델에서 눈에 띄는 것은 단순한 추론 성능 향상보다 실제 업무의 완결성을 높이는 데 초점을 맞췄다는 점이다. 코딩과 웹 개발부터 복잡한 문서 분석, 다단계 업무 수행까지 하나의 모델이 처리할 수 있는 범위를 넓히면서 기업의 AI 활용을 개별 작업에서 워크플로우 전체로 확장하는 전략이 담겼다.
제미나이 3.7 플래시(Gemini 3.7 Flash) (자료 제공: 구글)
코딩부터 문서 분석까지…‘첫 결과물’의 완성도 높였다
제미나이 3.7 플래시는 소프트웨어 엔지니어링에서 디버깅과 이슈 해결, 프로덕션급 코드 생성 능력을 강화했다. 한 번의 요청으로 만들어내는 코드의 정확도를 높여 개발자가 결과물을 수정하고 다시 요청하는 과정을 줄이는 데 초점을 맞췄다.
실제 벤치마크에서도 이전 모델과 격차를 보였다. FrontierCode 1.1 Main에서는 43.6%를 기록해 3.6 플래시의 34.4%를 넘어섰고, DeepSWE v1.1에서는 65.3%로 이전 모델의 49.0%보다 높은 성능을 기록했다.
웹 개발 능력도 강화됐다. 스크린샷이나 이미지, 디자인 시스템 등을 입력하면 이를 토대로 레이아웃과 인터페이스를 구현할 수 있으며, WebDev Arena에서는 Elo 1588점으로 3.6 플래시의 1538점을 앞섰다. 단순 코드 생성을 넘어 실제 사용할 수 있는 웹 애플리케이션과 사용자 인터페이스를 만드는 방향으로 활용 범위를 넓힌 셈이다.
기업 업무를 겨냥한 문서 처리 능력도 주요 변화다. 금융과 법률, 생명과학 등 복잡한 자료를 다루는 지식 업무에서 추론과 정보 처리 능력을 높였다. 복잡한 PDF 문서 처리 능력을 평가하는 GDP.pdf에서는 34.0%를 기록해 3.6 플래시의 22.0%를 웃돌았고, 실제 업무 자동화를 평가하는 AutomationBench 역시 17.0%에서 30.4%로 상승했다.
구글이 공개한 활용 사례도 이러한 방향을 보여준다. 텍스트 프롬프트에서 플레이 가능한 3D 게임을 생성하거나 정적인 연례보고서를 실시간 차트와 인사이트가 포함된 웹 콘텐츠로 변환하는 식이다. 멀티모달 이해 능력을 활용해 여러 에이전트가 로보틱스 모델의 학습을 지원하는 사례도 제시했다.
모델보다 워크플로우…에이전트 경쟁으로 이동
이번 발표에서 더 주목할 부분은 에이전트 작업이다. 제미나이 3.7 플래시는 이용자의 지시를 받은 뒤 필요한 과정을 여러 단계로 나누고 계획을 세우며, 상황에 따라 툴을 호출해 작업을 이어갈 수 있도록 설계됐다.
기존 생성형 AI가 이용자의 질문이나 개별 명령에 결과를 내놓는 데 집중했다면 에이전트는 하나의 목표를 달성하기 위해 여러 작업을 연속적으로 처리한다. 자료를 찾고 분석한 뒤 문서를 작성하거나, 코드를 만들고 오류를 확인해 다시 수정하는 식이다. 이 과정에서 이용자가 개별 단계마다 지시해야 하는 횟수를 얼마나 줄일 수 있느냐가 에이전트의 실용성을 좌우한다.
구글 역시 3.7 플래시에서 지시사항 준수와 다단계 계획, 툴 호출 능력을 강화했다. 필요한 경우 이용자의 의도를 다시 확인하고 복잡한 엔지니어링 워크플로우에서 수동 개입과 재시도를 줄이는 방향이다.
개인용 AI 에이전트 ‘제미나이 스파크(Gemini Spark)’에도 3.7 플래시가 적용된다. 스파크는 이용자의 지시에 따라 지속적으로 업무를 수행하는 에이전트로, 구글 워크스페이스와 연결해 파일 취합과 이메일 초안 작성, 현황 문서 업데이트 등을 처리한다. 3.7 플래시 적용을 통해 여러 종류의 작업이 결합된 워크플로우의 정확도와 결과물 품질을 높였다.
성능 높이고 가격 낮추고…에이전트 확장 겨냥
에이전트 경쟁에서는 모델 성능만큼 비용도 중요해진다. 한 번 질문하고 답을 받는 챗봇과 달리 에이전트는 하나의 업무를 수행하면서 계획과 분석, 툴 호출, 검증 등을 반복하기 때문에 모델 호출과 토큰 사용량이 늘어날 수밖에 없다.
구글은 3.7 플래시에 공격적인 가격 정책을 적용했다. 올해 말까지 입력 토큰 100만 개당 0.75달러, 출력 토큰 100만 개당 3.75달러의 프로모션 가격으로 제공한다. 2027년 1월부터는 각각 1.50달러와 7.50달러가 적용된다.
가격과 성능을 동시에 앞세운 것은 AI 에이전트를 실험 단계에서 실제 프로덕션 환경으로 끌어들이려는 전략과 연결된다. 단순 반복 작업에 고비용 모델을 사용하는 대신 업무에 필요한 수준의 성능을 확보하면서 호출 비용을 낮춰야 기업이 에이전트를 대규모로 운영할 수 있기 때문이다.
개발자는 구글 AI 스튜디오와 안드로이드 스튜디오, 구글 안티그래비티 등을 통해 3.7 플래시를 이용할 수 있으며 기업 고객에게는 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼과 제미나이 엔터프라이즈를 통해 제공된다.
제미나이 3.6 플래시 이후 불과 3주 만에 3.7 플래시가 등장했다는 점도 눈여겨볼 대목이다. AI 모델의 세대교체 주기가 짧아지면서 경쟁의 기준 역시 단순한 벤치마크 성능에서 실제 업무를 얼마나 적은 비용과 개입으로 완수할 수 있느냐로 옮겨가고 있다.
더 똑똑한 답을 만드는 경쟁에서 실제 일을 끝내는 경쟁으로의 전환이다. 제미나이 3.7 플래시는 구글이 플래시 시리즈를 그 경쟁의 전면에 배치하고 있음을 보여준다.
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