Gemini 3.5 Flash
Google 모델 · 2026년 5월 19일 공개. 독립 벤치마크 점수, 종합 지수, 사람 투표 순위와 개발사 발표 점수를 그래프로 정리했습니다.
- 개발
- Google DeepMind
- 공개일
- 이용 방식
- API 제공
- 종합 능력 지수(ECI)
- 154.5신뢰구간 152.5~156.5
- Arena 점수(사람 투표)
- 148217위 · 투표 48,533표
주요 반응
Gemini 3.5 Flash는 빠른 속도와 일상 작업에서의 완성도로 호평받았지만, 이전 Flash의 약 3배로 오른 가격과 추론 설정 변경에 개발자들의 불만이 컸다. 독립 평가에서도 3.1 Pro 대비 비용 이점이 크지 않다는 지적이 나왔다.
- 호평한 리뷰는 5점 만점에 4.3점을 주며 초당 280토큰 이상의 속도와 요약·초안 작성 같은 일상 업무 성능을 장점으로 꼽았다. 다만 고난도 코딩, 깊은 추론, 고위험 사실 확인에는 더 강한 모델을 권했다.[1]
- 엇갈림개발자 커뮤니티에서는 속도와 원샷 코딩 추론을 칭찬하는 반응이 있었으나, 장기 에이전트 작업에 약하고 503 오류가 잦다는 불만이 나왔다. 가격이 입력 $1.50·출력 $9로 이전 세대의 약 3배라는 점도 논란이었다.[2]
- 비판Simon Willison은 가격이 Gemini 3 Flash Preview의 3배이고, 평가 실행 비용이 약 $1,552로 3.1 Pro의 $892보다 높다고 짚었다. 주요 AI 기업들이 가격 인상 수용 한도를 시험 중이라는 시각도 제시했다.[3]
- 엇갈림Zvi Mowshowitz는 같은 속도대에서는 최고 수준일 가능성이 크다고 봤다. 하지만 Artificial Analysis 지수는 55.3으로 3.1 Pro(57.2)보다 낮고, 독립 평가 다수는 신통치 않았으며 LMArena에서는 9위였다.[4]
- 비판Google 개발자 포럼에서는 한 개발자가 기본 사고 수준이 high에서 medium으로 내려가고 temperature 조절이 사라졌으며 이전에 풀던 수학 문제를 못 푼다고 주장했다. 토큰 소모와 사용 제한 불만도 올라왔다.[5][6]
반응 출처 6개
- Gemini 3.5 Flash Review: Fast, Surprisingly Smart, But Is It Worth Using? · wps.com
- Gemini 3.5 Flash · news.ycombinator.com
- Gemini 3.5 Flash: more expensive, but Google plan to use it for everything · simonwillison.net
- Gemini 3.5 Flash Looks Good for How Fast It Is · thezvi.wordpress.com
- Gemini 3.5 Flash is not an upgrade — it's a reasoning lobotomy at 3x the price · discuss.ai.google.dev
- The gemini 3.5 flash drama · discuss.ai.google.dev
출시 기사·리뷰·전문가 평가·개발자 커뮤니티 토론을 LUCAS AI News가 읽고 요약했습니다(2026-10-11 기준). 원문 표현은 옮기지 않았으니 자세한 내용은 출처에서 확인하세요.
영역별 강점
같은 시험을 치른 모델 가운데 어디쯤인지(백분위)를 영역별로 평균했습니다. 바깥일수록 상위권이고, 점수가 없는 영역은 가운데 빈 점으로 표시합니다.
Google 모델 흐름
큰 점이 이 모델입니다. 선은 그때까지의 최고 기록입니다.
독립 벤치마크 점수
- GPQA Diamond과학92.8%
94개 모델 중 18위. 대학원 수준의 생물·물리·화학 객관식 문제 198개. 검색으로 답을 찾기 어렵게 만든 문항이다. 오차 ±1.6%.
- OTIS 모의 AIME수학95.6%
91개 모델 중 26위. OTIS의 경시대회형 수학 문제 45개. MATH Level 5보다 어렵고 FrontierMath보다 쉽다. 오차 ±2.7%.
- FrontierMath(2025판)수학39%
46개 모델 중 9위. 연구 수준의 매우 어려운 수학 문제(비공개). 2026년 6월 새 판으로 바뀌기 전 기록이다. 오차 ±2.9%.
- FrontierMath 1~3단계수학62.8%
57개 모델 중 27위. 연구 수준의 매우 어려운 수학 문제(비공개) 2026년 판의 1~3단계. 오차 ±2.9%.
- FrontierMath 4단계수학26.8%
48개 모델 중 25위. FrontierMath 2026년 판에서 가장 어려운 4단계 문제(비공개). 오차 ±7%.
- SWE-bench Verified코딩79.3%
23개 모델 중 3위. 실제 오픈소스 저장소의 이슈를 고치는 과제. 사람이 검증한 500개 문항이다. 오차 ±1.8%.
- SimpleQA Verified지식66.2%
52개 모델 중 11위. 정치·과학·예술·스포츠·지리 등 짧은 사실 질문 1,000개에 검색 없이 답한 정확도. 오차 ±1.5%.
- 체스 퍼즐추론50%
60개 모델 중 10위. 체스 엔진으로 새로 만든 퍼즐 100개. 퍼즐마다 최선의 다음 수가 하나 있다. 오차 ±5%.
- 미공개 게임 퍼즐추론32%
47개 모델 중 19위. 잘 알려진 게임을 퍼즐용으로 바꾼 변형판의 100개 국면. 어떤 게임인지는 일부러 밝히지 않았다. 오차 ±4.7%.
- EBR-bench공간·학습4.8%
21개 모델 중 20위. 덜 알려진 게임 Earthborne Rangers를 반복해서 할수록 점수가 오르는지 보는 학습 능력 시험.
세로선은 무작위로 찍었을 때 기대되는 점수입니다. 같은 벤치마크라도 평가 방식과 설정에 따라 점수가 달라지므로 개발사 발표 수치와 다를 수 있습니다.
개발사 발표 점수
개발사가 공식 페이지나 논문에 직접 밝힌 수치입니다. 평가 조건이 서로 달라 다른 모델과 바로 비교하기는 어렵습니다. 항목마다 원문에서 확인할 수 있습니다.
| 항목 | 발표 값 | 원문 |
|---|---|---|
| SWE-Bench Pro (Public) Diverse agentic coding tasks | 55.1% | deepmind.google |
| DeepSWE v1.1 Long-horizon software engineering | 37% | deepmind.google |
| Terminal-bench 2.1 Agentic terminal coding | 76.2% | deepmind.google |
| MLE-Bench Machine Learning Engineering | 49.7% | deepmind.google |
| OSWorld-Verified Agentic computer use | 78.4% | deepmind.google |
| CharXiv Reasoning Information synthesis from complex charts | 84.2% | deepmind.google |
| GDM-MRCR v2 (8-needle) Long context performance | 77.3% | deepmind.google |
| MCP Atlas Multi-step workflows using MCP | 83.6% | deepmind.google |
| Toolathlon Real-world general tool use | 56.5% | deepmind.google |
| Finance Agent v2 Financial analysis and decision-making | 57.9% | deepmind.google |
| MMMU-Pro Multimodal understanding and reasoning | 83.6% | deepmind.google |
| Blueprint-Bench 2 Agentic spatial reasoning | 33.6% | deepmind.google |
| MRCR v2 (8-needle) Long context performance | 77.3% | deepmind.google |
| Humanity’s Last Exam Academic reasoning (full set, text + MM) | 40.2% | deepmind.google |
| ARC-AGI-2 Abstract reasoning puzzles | 72.1% | deepmind.google |
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