AI AI 해설
2026년 10월 9일 생성긴 컨텍스트와 높은 분야 레이팅을 갖춘 상용 API 프리뷰 모델
모델 성격
Google의 상용 API 모델로, 컨텍스트 1.0M과 최대 출력 66K를 지원한다. 가격은 1M 토큰당 입력 $2.00, 출력 $12.0이며 라이선스는 commercial API다.
레이팅 해석
종합 레이팅은 867(52위), 가중 비교는 6.9다. 분야 레이팅은 추론·지식 960, 과학·보안 923, 멀티모달 915, 코딩 897, 에이전트 863(20위)다. 레이팅은 같은 벤치 비교로 만든 상대 지표다.
벤치 근거
SWE-bench Pro는 Public 731 프로필에서 54.2%, 43/63이다. OpenAI 공개 평가에서는 GPQA Diamond 94.3%, BrowseComp 85.9%, MMMU-Pro 80.5% 등이 보고됐지만 모두 미검증이다. 프로필이 다른 점수끼리는 직접 비교할 수 없다.
선택 시 확인점
프리뷰 모델이며, 같은 공급사에 Gemini 3.8 Flash와 Gemini 3.7 Flash 등 더 최근 모델이 있다. 업무 도입 전 미검증 벤치의 재현성과 비용, 긴 컨텍스트·출력 한도의 실제 활용성을 확인할 필요가 있다. 입력에 없는 분야는 자료 없음이다.
수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.
분야별 레이팅
비슷한 모델과 비교 →| 분야 | 레이팅 | 분야 순위 | 벤치 수 |
|---|---|---|---|
| 코딩 | 58 | 6 | |
| 에이전트 | 84 | 6 | |
| 추론·지식 | 29 | 10 | |
| 멀티모달 | 38 | 3 | |
| 과학·보안 | 25 | 3 |
분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
30개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | Artificial Analysis | 73.8% | 31 / 97 | 69 | 확인됨 ↗ |
| Terminal-Bench Hard | Artificial Analysis | 53.8% | 7 / 93 | 93 | 확인됨 ↗ |
| SciCode | Artificial Analysis | 58.7% | 11 / 84 | 88 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Pro | Public 731 | 54.2% | 43 / 63 | 31 | 확인됨 ↗ |
| Terminal-Bench 2.1 | OpenAI 공개 평가 | 70.7% | 8 / 8 | 0 | 인용 ↗ |
| DeepSWE v1.1 | OpenAI 공개 평가 | 11.8% | 7 / 7 | 0 | 인용 ↗ |
에이전트
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| GDPval-AA | Artificial Analysis | 14.7% | 69 / 104 | 34 | 확인됨 ↗ |
| APEX Agents | Artificial Analysis | 32.0% | 9 / 22 | 62 | 확인됨 ↗ |
| Toolathlon | OpenAI 공개 평가 | 48.8% | 9 / 9 | 0 | 인용 ↗ |
| BrowseComp | OpenAI 공개 평가 | 85.9% | 5 / 8 | 43 | 인용 ↗ |
| GDPval-AA v2 | OpenAI 공개 평가 | 962 | 8 / 8 | 0 | 인용 ↗ |
| Agents' Last Exam | OpenAI 공개 평가 | 32.1% | 7 / 7 | 0 | 인용 ↗ |
추론·지식
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam | Artificial Analysis | 47.0% | 14 / 141 | 91 | 확인됨 ↗ |
| Intelligence Index | Artificial Analysis | 29.7 | 46 / 141 | 68 | 확인됨 ↗ |
| AA-LCR | Artificial Analysis | 82% | 24 / 139 | 83 | 확인됨 ↗ |
| CritPT | Artificial Analysis | 17.7% | 26 / 139 | 81 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | Artificial Analysis | 94.1% | 3 / 130 | 98 | 확인됨 ↗ |
| IFBench | Artificial Analysis | 77.1% | 8 / 97 | 93 | 확인됨 ↗ |
| τ²-Bench Telecom | Artificial Analysis | 95.6% | 11 / 96 | 89 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | OpenAI 공개 평가 | 94.3% | 3 / 9 | 75 | 인용 ↗ |
| FrontierMath Tier 1-3 v2 | OpenAI 공개 평가 | 59.6% | 7 / 7 | 0 | 인용 ↗ |
| ARC-AGI-3 | OpenAI 공개 평가 | 0.4% | 5 / 6 | 20 | 인용 ↗ |
멀티모달
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| MMMU-Pro | Artificial Analysis | 82.4% | 12 / 69 | 84 | 확인됨 ↗ |
| gdp.pdf | OpenAI 공개 평가 | 16.7% | 7 / 7 | 0 | 인용 ↗ |
| MMMU-Pro · no tools | OpenAI 공개 평가 | 80.5% | 4 / 5 | 25 | 인용 ↗ |
과학·보안
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| AA-Omniscience Accuracy | Artificial Analysis | 54.9% | 9 / 139 | 94 | 확인됨 ↗ |
| AA-Omniscience Index | Artificial Analysis | 31.9 | 8 / 139 | 95 | 확인됨 ↗ |
| GeneBench Pro | OpenAI 공개 평가 | 3.1% | 7 / 7 | 0 | 인용 ↗ |
속도·비용
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Output Speed | Artificial Analysis | 115 tok/s | 37 / 108 | 66 | 확인됨 ↗ |
| Artificial Analysis Time to First Chunk | Artificial Analysis | 23.96초 | 83 / 108 | 23 | 확인됨 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
레이팅이 비슷한 모델
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Google의 다른 모델
공급사 →- DiarizationLM-Gemma-4-E4B-v1 2026-10-04
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- Gemini 3.7 Flash 2026-08-13 · 1369
- Gemini 3.5 Flash-Lite 2026-07-21 · 983
- Gemini 3.6 Flash 2026-07-21 · 1208
- DiffusionGemma 26B-A4B 2026-06-10 · 705
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- Gemini 3.5 Flash 2026-05-19 · 1227