2025년 3월 25일, Google DeepMind는 복잡한 추론, 과학, 코딩 작업을 처리하도록 설계된 고급 AI 모델인 Gemini 2.5 Pro를 발표했습니다.
Gemini 시리즈의 최신 버전으로, 이 모델은 이전 모델인 Gemini 2.0 Pro를 기반으로 하여 성능 벤치마크에서 큰 개선을 이뤘습니다.
가격 및 이용 가능성
Gemini 2.5 Pro는 Gemini Advanced 구독을 통해 이용할 수 있으며, 개발자向け 가격은 조만간 발표될 예정입니다.
개인 사용자는 월 19.99달러(Gemini Advanced)의 Gemini Advanced 구독을 통해 Gemini 2.5 Pro에 접근할 수 있습니다.
개발자는 Google AI Studio를 통해 이용할 수 있으며, 가격 세부 사항은 몇 주 내에 공개될 예정이고, 곧 Vertex AI에서도 제공될 예정입니다.
주요 기능 및 개선 사항
Gemini 2.5 Pro는 깊은 추론과 과학적 지식이 필요한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 벤치마크 점수는 이전 모델 대비 눈에 띄는 향상을 보여줍니다:
(출처: Google)
뛰어난 추론 및 과학적 능력
- Humanity's Last Exam (추론 및 지식): 18.8%로, OpenAI의 GPT-4.5(6.4%)를 크게 앞섭니다.
- GPQA Diamond (과학적 추론): 84.0%로, GPT-4.5(79.7%)를 능가합니다.
- AIME 2024 (수학): 92.0%로, Gemini 2.0 Pro의 72%에서 크게 향상되었습니다.
이 결과는 Gemini 2.5 Pro가 논리적 추론, 과학적 분석, 수학적 문제 해결이 필요한 응용 분야에 특히 적합하다는 것을 시사합니다.
고급 코딩 및 다중 모달 기능
이 모델은 코딩 성능에서도 강점을 보이지만, 일부 영역에서는 독보적이라기보다는 경쟁력을 유지하고 있습니다:
- SWE-bench Verified (에이전트 코딩): 63.8%로, Claude 3.7 Sonnet(70.3%)에 뒤처집니다.
또한, Gemini 2.5 Pro는 다중 모달 입력 및 출력을 지원하여 간단한 프롬프트로 애니메이션, 시뮬레이션, 인터랙티브 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.
대규모 데이터 처리를 위한 확장된 컨텍스트 윈도우
Gemini 2.5 Pro의 두드러진 특징 중 하나는 100만 토큰의 방대한 컨텍스트 윈도우로, 앞으로 200만 토큰으로 확장할 계획입니다.
이는 방대한 데이터셋, 긴 문서, 복잡한 문제 해결 시나리오를 컨텍스트 손실 없이 처리하는 데 특히 유용합니다.
주요 AI 모델과의 비교
GPT-4.5를 능가하고, Claude 3.7 Sonnet과 경쟁
벤치마크 비교 결과, Gemini 2.5 Pro는 OpenAI의 GPT-4.5를 추론과 과학 분야에서 앞서며, 코딩 작업에서는 Claude 3.7 Sonnet과 치열하게 경쟁하고 있습니다:
| Gemini 2.5 Pro | GPT-4.5 | Claude 3.7 Sonnet | |
|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam (추론) | 18.8% | 6.4% | 8.9% |
| GPQA Diamond (과학) | 84.0% | 79.7% | 80.2% |
| AIME 2024 (수학) | 92.0% | 61.3% | 83.9% |
| LiveCodeBench v5 (코드 생성) | 70.4% | - | 70.6% |
| SWE-bench Verified (에이전트 코딩) | 63.8% | 70.3% | - |
이 결과는 Gemini 2.5 Pro가 추론과 과학 분야에서 강점을 보이는 반면, Claude 3.7 Sonnet과 비교했을 때 특정 코딩 작업에서는 개선의 여지가 있음을 보여줍니다.
Gemini 2.0 Pro 대비 개선점
이전 모델과 비교해 Gemini 2.5 Pro는 여러 벤치마크에서 상당한 발전을 이뤘습니다:
- GPQA Diamond (과학): 62%에서 84%로 증가
- Humanity’s Last Exam (추론): 7.7%에서 18.8%로 향상
- LiveCodeBench (코딩): 47%에서 70.4%로 도약
- AIME 2024 (수학): 72%에서 92%로 상승
이러한 개선은 Google DeepMind가 아키텍처 개선과 훈련 데이터 처리를 통해 모델의 추론, 과학, 코딩 능력을 크게 향상시켰음을 나타냅니다.
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편집자의 코멘트
Gemini 2.5 Pro의 출시로 Google DeepMind는 특히 추론과 과학적 분석 분야에서 AI의 한계를 계속해서 확장하고 있습니다.
이 분야에서 많은 경쟁 모델을 능가하지만, Anthropic의 Claude 모델과 비교했을 때 코딩 능력은 혁신적이라기보다는 경쟁력 있는 수준에 머물고 있습니다.
확장된 컨텍스트 윈도우와 다중 모달 기능은 복잡한 데이터 기반 작업을 다루는 연구자, 개발자, 기업에게 강력한 도구로 자리잡았습니다.
앞으로 200만 토큰 컨텍스트 윈도우로의 확장이 예상되며, 이는 방대한 정보를 효율적으로 처리하는 능력을 더욱 강화하여 대규모 AI 애플리케이션의 새로운 산업 표준을 설정할 가능성이 있습니다.
그러나 궁극적인 영향은 Vertex AI를 통한 기업 환경과의 통합 성공 여부와 확장 가능한 솔루션을 찾는 개발자를 위한 가격 구조의 발전에 달려 있습니다.
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