[루머 분석] Gemini 3 Pro 유출? 압도적인 벤치마크 수치의 진실 (vs GPT-5.1)
최근 X(구 트위터)와 AI 커뮤니티를 중심으로 'Gemini 3 Pro'의 모델 카드로 추정되는 이미지가 급속도로 퍼지고 있습니다.
단순한 성능 향상이 아니라, 경쟁 모델들을 그야말로 '압살'하는 수치들이라 많은 이들의 이목을 끌고 있는데요. 흥미로운 점은 비교 대상에 아직 출시되지 않은 GPT-5.1과 Claude Sonnet 4.5가 포함되어 있다는 점입니다.
과연 이 자료는 구글의 자신감일까요, 아니면 누군가의 희망 사항(Fan-made)일까요? 화제의 이미지를 상세히 분석해 보았습니다.
![[루머 분석] Gemini 3 Pro 유출? 압도적인 벤치마크 수치의 진실 (vs GPT-5.1) image 1](https://server.tilnote.io/images/pages/1fe840f5-573e-45ac-afce-91366c960ec3.jpg)
1. 유출 이미지의 핵심: 무엇이 달라졌나?
이미지에 따르면 Gemini 3 Pro는 거의 모든 지표에서 1위를 차지하고 있습니다. 특히 주목해야 할 3가지 포인트는 다음과 같습니다.
① 수학과 추론의 '신(God)' 등극 (AIME 100%)
가장 충격적인 수치는 수학 올림피아드 문제인 AIME 2025 벤치마크입니다.
No tools: 95.0%
With code execution: 100%
코드를 실행할 수 있는 환경에서 수학 문제를 100% 맞춘다는 것은, 사실상 AI의 논리적 추론 능력이 완성 단계에 도달했음을 의미합니다. 경쟁 모델인 GPT-5.1(94%), Claude 4.5(100%)와 대등하거나 앞서는 수치입니다.
② 텍스트를 넘어 '화면'을 장악하다 (ScreenSpot-Pro)
단순한 언어 모델을 넘어 '에이전트(Agent)'로서의 도약을 보여주는 지표가 있습니다. 바로 화면 인식 및 조작 능력을 평가하는 ScreenSpot-Pro입니다.
GPT-5.1: 3.5%
Claude Sonnet 4.5: 36.2%
Gemini 3 Pro: 72.7%
타 모델들이 3%~30%대에 머물 때, 혼자 70%대를 기록했습니다. 이는 Gemini 3가 컴퓨터 화면을 보고 클릭하고, 스크롤하며 업무를 처리하는 능력에서 독보적일 것임을 시사합니다.
③ 초고난도 문제 해결력 (MathArena Apex)
일반적인 모델들이 풀지 못하는 초고난도 수학 문제인 MathArena Apex에서의 격차는 기이할 정도입니다.
타 모델들: 0.5% ~ 1.6%
Gemini 3 Pro: 23.4%
이는 범용 모델이 풀지 못하는 '엣지 케이스(Edge Case)' 해결 능력이 비약적으로 상승했음을 보여줍니다.
3. 결론: 수치가 주는 함의
AI 업계가 나아가고 있는 방향성은 명확하게 보여줍니다.
Agentic Workflow: 이제 AI는 채팅창을 넘어, 실제 화면을 보고 업무를 수행(ScreenSpot, Vending-Bench)하는 방향으로 진화하고 있습니다.
Zero Error: 수학이나 코딩에서 90%를 넘어 100%의 정답률을 지향하고 있습니다.
Long Context: 100만 토큰 이상의 긴 문맥에서도 정보를 잃지 않는 기억력이 필수 경쟁력이 되고 있습니다.
과연 구글이 실제로 Gemini 3를 공개했을 때, 이 루머표에 적힌 '전설적인 수치'들을 현실로 만들어낼 수 있을까요? 만약 그렇다면, AI 패권은 다시 구글에게로 넘어갈지도 모릅니다.
여러분의 생각은 어떠신가요? 이 수치가 현실이 될 수 있을까요?
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