Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.6: 2026년 최강 AI 모델 비교

Google이 Gemini 3.1 Pro (프리뷰)를 공개했습니다 — 그리고 그 수치는 무시하기 어렵습니다. Google DeepMind가 공개한 벤치마크 표에서 Gemini 3.1 Pro는 ARC-AGI-2에서 77.1%를 기록하며, Gemini 3 Pro의 31.1%에서 극적인 도약을 보여주었습니다. 단순한 마이너 버전 업데이트가 아니라, 보고된 추론 성능에서 실질적인 단계적 변화입니다.

하지만 벤치마크가 전부는 아닙니다. OpenAI의 GPT-5.2와 Anthropic의 Claude Opus 4.6도 여전히 건재하며, 각각 확실히 앞서는 영역이 있습니다. 그렇다면 2026년 2월 기준으로 실제로 어떤 모델이 최고일까요?

검증된 점수, 실제 가격, 그리고 Google이 여러분이 생각하지 않았으면 하는 주의사항까지 데이터를 파헤쳐 봤습니다. 다음은 제가 발견한 내용입니다.

Gemini 3.1 Pro란 무엇인가?

주요 변경 사항은 다음과 같습니다:

• ARC-AGI-2 점수가 31.1% (Gemini 3 Pro)에서 77.1% (Gemini 3.1 Pro)로 급등 — 보고된 추상적 추론 능력이 약 2.5배 증가
• 에이전트 능력 향상: APEX-Agents가 18.4%에서 33.5%로 상승
• 코딩 및 터미널 작업: SWE-Bench Verified = 80.6% (최상위권에 근접) 및 Terminal-Bench 2.0 = 68.5% (동일 표에서 비교된 프론티어 모델 중 선두)
• 사용 가능 환경 (프리뷰): Gemini API (AI Studio), Vertex AI, Gemini CLI, Gemini App, NotebookLM, Antigravity

이것이 마케팅 메시지입니다. 이제 실제 정면 비교에서 수치가 뒷받침되는지 살펴보겠습니다.

벤치마크 대결: Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.6

주요 벤치마크에 걸친 전체 비교입니다. 모든 점수는 2026년 2월 19일 기준 공식 발표 또는 검증된 제3자 보고서에서 가져왔습니다.

핵심 수치: ARC-AGI-2

본론으로 들어가겠습니다. ARC-AGI-2에서 77.1%는 진정으로 의미 있는 수치입니다. 참고로:

• GPT-5.2 (고성능 컴퓨팅): 52.9%
• Claude Opus 4.6: 68.8%
• Gemini 3 Pro: 31.1%

r/singularity 커뮤니티가 오늘 이 수치에 대해 열광하고 있으며, 그럴 만합니다. ARC-AGI-2는 새로운 추론 능력을 테스트하도록 설계되었습니다 — 모델이 이전에 본 적 없는 문제들입니다. GPT-5.2와의 약 24점 차이는 미미한 수준이 아닙니다.

다만, 솔직하게 말하자면: 이것은 Google의 자체 보고 수치입니다. 독립적인 검증에는 시간이 걸립니다. 일부 Reddit 회의론자들은 이미 "테스트에 맞춰 파인튜닝했다"는 우려를 제기하고 있으며, 현시점에서는 추측에 불과하더라도 주목할 가치가 있습니다. 제3자 평가가 나오는 대로 이 글을 업데이트하겠습니다.

각 모델이 실제로 강한 영역

벤치마크는 성적표를 제공합니다. 실제 사용 사례는 답을 제공합니다. 각 모델이 진정한 장점을 가진 영역은 다음과 같습니다.

Gemini 3.1 Pro: 추론, 에이전트 작업, 코딩에 최적

새로운 문제를 깊이 생각할 수 있는 모델이 필요하다면, Gemini 3.1 Pro가 새로운 리더입니다. ARC-AGI-2와 APEX-Agents 점수는 모델의 다음 능력에서 의미 있는 도약을 시사합니다:

• 다단계 추론 체인 처리
• 복잡한 에이전트 워크플로우의 자율적 완수
• 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업 처리 (80.6% SWE-Bench Verified는 결코 가볍지 않은 수치)
• 웹에서 정보 탐색 및 종합 (BrowseComp 85.9%)

Claude Opus 4.6: 전문가 수준의 지식과 정밀한 분석에 최적

Claude Opus 4.6은 크게 뒤처지지 않으며 — 일부 영역에서는 여전히 앞서 있습니다:

• Humanity's Last Exam (도구 활용): 53.1% vs Gemini의 51.4% — 질문이 인간 지식의 최전선에 있을 때 Claude가 여전히 우위
• Claude의 Sonnet 4.6 Thinking 변형은 GDPval-AA Elo에서 선두 (1633 vs 1317), 특정 평가 및 정렬 도메인에서 더 강한 성능을 시사
• Anthropic의 안전성과 지시 수행에 대한 집중은 Opus 4.6이 일관된 품질이 필요한 민감하고 중요한 출력에서 더 신뢰할 수 있음을 의미

GPT-5.2: 생태계, 멀티모달, 비용 효율성에 최적

OpenAI의 GPT-5.2는 여러 벤치마크에서 뒤처질 수 있지만, 구조적 장점이 있습니다:

• 가격이 M 토큰당 $1.75/$14.00으로 가장 비용 효율적인 프론티어 모델 (출처: openai.com/api/pricing)
• OpenAI 생태계 (ChatGPT, API, Codex 변형)는 서드파티 도구 중 가장 광범위하게 통합
• GPT-5.3-Codex가 SWE-Bench Pro (Public)에서 56.8%로 선두, OpenAI의 전문화된 코딩 변형이 여전히 경쟁력 있음을 입증
• 성숙한 비전, 오디오, 도구 사용 기능을 갖춘 가장 광범위한 멀티모달 역량

가격 비교

비용은 중요합니다. 각 모델의 API 수준 가격은 다음과 같습니다:

더 큰 그림: Gemini 3.1 Pro가 AI 경쟁에서 의미하는 것

한 발짝 물러서서 큰 그림을 보겠습니다.

추론 격차가 빠르게 좁혀지고 있다

6개월 전만 해도 "OpenAI가 추론을 주도하고, Anthropic이 안전성을 주도하고, Google이 멀티모달을 주도한다"는 것이 일반적인 서사였습니다. 이제 그렇게 깔끔하지 않습니다. Gemini 3.1 Pro의 ARC-AGI-2 점수 (77.1%)는 추론 격차를 단순히 좁히는 것이 아니라 — 상당한 차이로 경쟁자들을 앞질러 버렸습니다.

이것이 중요한 이유는 ARC-AGI-2가 지식 테스트가 아니기 때문입니다. 모델이 이전에 본 적 없는 패턴에 대해 추론하는 능력을 측정합니다. 이 특정 벤치마크에서 GPT-5.2에 대한 25점 리드는 Google이 단순히 데이터를 확장한 것이 아니라 진정한 아키텍처 또는 훈련 돌파구를 이뤄냈음을 시사합니다.

에이전트 AI가 새로운 전쟁터

APEX-Agents 점수 (33.5%)는 헤드라인인 ARC-AGI-2 수치보다 더 중요할 수 있습니다. Gemini 3.1 Pro가 복잡한 다단계 작업을 Gemini 3 Pro (18.4%)의 거의 두 배, 그리고 GPT-5.2 (23.0%)와 Opus 4.6 (29.8%)보다 훨씬 더 잘 자율적으로 완수할 수 있음을 보여줍니다.

이것이 진짜 돈이 되는 곳입니다. 에이전트 AI — 웹 탐색, 코드 작성, 작업 실행, 복잡한 워크플로우 연결이 가능한 모델 — 는 2026년의 킬러 앱입니다. 이 방향에 대한 Google의 투자 (참조: Google Antigravity, Gemini CLI)는 이 공간을 지배하겠다는 진지한 신호입니다.

하지만 벤치마크가 전부는 아니다

몇 가지 중요한 주의사항:

1. 자체 보고 점수. Google이 이 벤치마크를 발표했습니다. 독립적인 검증은 아직 진행 중입니다. AI 커뮤니티는 출시일 수치에 신중해야 한다는 것을 배워왔습니다.
2. 벤치마크 ≠ 체감 성능. 표준화된 테스트에서 높은 점수를 받는 모델이 실제로 항상 더 좋게 느껴지는 것은 아닙니다. 실제 사용성, 지시 수행, 창의성, 일관성이 중요하며 — 이러한 것들은 측정하기가 더 어렵습니다.
3. 경쟁사도 가만히 있지 않는다. OpenAI는 이미 SWE-Bench Pro에서 개선을 보이는 GPT-5.3-Codex를 가지고 있습니다. Anthropic의 Claude 로드맵에도 대응이 준비되어 있을 것입니다. 오늘의 리더가 내일의 기준선입니다.
4. "테스트에 맞춰 파인튜닝" 의문. r/singularity 커뮤니티의 일부는 ARC-AGI-2 점수가 진정한 추론 향상을 반영하는 것인지 아니면 벤치마크 형식에 대한 최적화인지 의문을 제기하고 있습니다. 시간과 독립적인 평가만이 답할 수 있는 정당한 질문입니다.

최종 결론

Gemini 3.1 Pro는 2026년 지금까지 가장 인상적인 단일 모델 출시입니다. 16개 벤치마크 중 13개에서 1위를 차지한 것은 운이 아니라 — Google DeepMind가 전력을 다하고 있다는 명확한 신호입니다. 하지만 "가장 인상적인 출시"와 "당신의 사용 사례에 가장 적합한 모델"은 같은 것이 아닙니다.

• 최고의 추론 능력과 에이전트 성능이 필요하다면? → Gemini 3.1 Pro
• 전문 지식과 안전성이 필요하다면? → Claude Opus 4.6
• 비용 효율성과 생태계가 필요하다면? → GPT-5.2

AI 군비 경쟁의 새로운 장이 열렸습니다. 그리고 솔직히? 이로 인해 우리 모두가 혜택을 받고 있습니다.

자주 묻는 질문

Gemini 3.1 Pro가 GPT-5.2보다 더 좋은가요?

발표된 많은 벤치마크에서 그렇습니다 — ARC-AGI-2 (77.1% vs 52.9%), GPQA Diamond (94.3% vs 92.4%), APEX-Agents (33.5% vs 23.0%) 포함. 그러나 GPT-5.2는 입력 비용에서 더 경제적이고 ($1.75/M) 더 넓은 서드파티 통합 지원을 제공합니다.

Gemini 3.1 Pro의 가격은 얼마인가요?

Gemini 3.1 Pro (프리뷰)는 Gemini API 가격 페이지에서 1M 토큰당 $2/$12 (≤200K 컨텍스트) 및 $4/$18 (>200K)로 책정되어 있습니다. 프리뷰 가격/조건은 변경될 수 있습니다 — 프로덕션 도입 전에 현재 요금표를 확인하세요.

Gemini 3.1 Pro의 ARC-AGI-2 점수는 얼마인가요?

Gemini 3.1 Pro는 ARC-AGI-2에서 77.1%를 기록했습니다 — Gemini 3 Pro의 31.1%에서 상승 (약 2.5배 높음). 동일한 발표 표에서 Claude Opus 4.6은 68.8%, GPT-5.2는 52.9%입니다.

Claude Opus 4.6이 Gemini 3.1 Pro를 이기는 영역은 어디인가요?

Claude Opus 4.6은 Humanity's Last Exam (도구 활용)에서 53.1% vs Gemini의 51.4%로 앞서며, Claude Sonnet 4.6 Thinking 변형은 GDPval-AA Elo에서 선두입니다 (1633 vs 1317). 전문가 수준의 지식 작업과 안전이 중요한 애플리케이션에서 Claude는 여전히 매우 경쟁력이 있습니다.

Gemini 3.1 Pro를 지금 사용할 수 있나요?

2026년 코딩에 가장 적합한 AI 모델은 무엇인가요?

Gemini 3.1 Pro는 가장 강력한 올라운드 코딩 모델 중 하나입니다: SWE-Bench Verified = 80.6% (최상위에 매우 근접) 및 Terminal-Bench 2.0 = 68.5% (발표된 비교 표에서 선두). 그렇지만 Claude Opus 4.6이 SWE-Bench Verified에서 80.8%로 근소하게 앞서며, GPT-5.3-Codex 같은 전문화된 변형이 특정 코딩 전용 리더보드에서 앞설 수 있습니다.

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