Gemini 2.5는 점점 더 복잡해지는 문제를 해결하기 위해 설계된 사고 모델입니다. 첫 번째 2.5 모델인 Gemini 2.5 Pro Experimental은 의미 있는 차이로 일반적인 벤치마크를 선도하며 강력한 추론 및 코드 기능을 선보입니다.
오늘 저희는 가장 지능적인 AI 모델인 Gemini 2.5를 소개합니다. 이번에 처음 선보이는 2.5 버전은 2.5 Pro의 실험적 버전으로, 다양한 벤치마크에서 최신 기술을 선보이며 LMArena에서 큰 차이로 1위를 차지한 바 있습니다.
Gemini 2.5 모델은 생각하는 모델로, 응답하기 전에 생각을 통해 추론할 수 있어 성능이 향상되고 정확도가 개선되었습니다.
AI 분야에서 시스템의 '추론' 능력은 단순한 분류와 예측 그 이상을 의미합니다. 정보를 분석하고, 논리적 결론을 도출하고, 맥락과 뉘앙스를 통합하고, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 능력을 말합니다.
오랫동안 강화 학습과 연쇄 사고 프롬프트와 같은 기술을 통해 AI를 더 똑똑하고 추론할 수 있게 만드는 방법을 모색해왔습니다. 이를 바탕으로 최근 첫 번째 사고 모델인 Gemini 2.0 플래시 씽킹을 도입했습니다.
이제 Gemini 2.5에서는 대폭 강화된 기본 모델과 향상된 사후 학습을 결합하여 새로운 차원의 성능을 달성했습니다. 앞으로는 이러한 사고 기능을 모든 모델에 직접 구축하여 더 복잡한 문제를 처리하고 더욱 유능한 상황 인식 에이전트를 지원할 수 있도록 할 계획입니다.
제미니 2.5 프로 소개
제미니 2.5 프로 익스페리멘탈은 복잡한 작업을 위한 가장 진보된 모델입니다. 인간의 선호도를 측정하는 LMArena 리더보드에서 큰 차이로 1위를 차지하여 고품질의 스타일을 갖춘 고도로 유능한 모델임을 나타냅니다. 2.5 Pro는 또한 강력한 추론 및 코드 기능을 보여주며 일반적인 코딩, 수학 및 과학 벤치마크에서 선두를 달리고 있습니다.
Gemini 2.5 Pro는 현재 Google AI Studio와 Gemini Advanced 사용자를 위한 Gemini 앱에서 사용할 수 있으며, 곧 Vertex AI에도 출시될 예정입니다. 또한 몇 주 내에 요금제를 도입하여 사람들이 2.5 Pro를 더 높은 요금 제한으로 확장된 프로덕션 용도로 사용할 수 있도록 할 예정입니다.

향상된 추론
Gemini 2.5 Pro는 고급 추론이 필요한 다양한 벤치마크에서 최첨단 성능을 발휘합니다. 2.5 Pro는 다수결 투표와 같이 비용을 증가시키는 테스트 시간 기술을 사용하지 않고도 GPQA 및 AIME 2025와 같은 수학 및 과학 벤치마크에서 선두를 차지합니다.
또한 수백 명의 주제별 전문가들이 인간의 지식과 추론의 경계를 파악하기 위해 설계한 데이터 세트인 Humanity's Last Exam에서 도구를 사용하지 않은 모델에서 18.8%의 최첨단 점수를 기록했습니다.

고급 코딩
코딩 성능에 집중해 왔으며, Gemini 2.5를 통해 2.0보다 큰 도약을 이루었고 앞으로 더 많은 개선이 이루어질 예정입니다. 2.5 Pro는 코드 변환 및 편집과 함께 시각적으로 매력적인 웹 앱과 에이전트 코드 애플리케이션을 만드는 데 탁월합니다. 에이전트 코드 평가에 대한 업계 표준인 SWE-Bench Verified에서 Gemini 2.5 Pro는 사용자 지정 에이전트 설정으로 63.8%의 점수를 받았습니다.
다음은 2.5 Pro의 추론 기능을 사용하여 한 줄 프롬프트에서 실행 코드를 생성하여 비디오 게임을 만드는 방법의 예시입니다.
Gemini의 장점 기반으로 구축
Gemini 2.5는 Gemini 모델의 장점인 네이티브 멀티모달리티와 긴 컨텍스트 창을 기반으로 구축되었습니다. 2.5 Pro는 현재 100만 개의 토큰 컨텍스트 창(곧 200만 개 제공 예정)과 함께 제공되며, 이전 세대보다 향상된 강력한 성능을 제공합니다. 방대한 데이터 세트를 이해하고 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오, 심지어 전체 코드 저장소를 포함한 다양한 정보 소스의 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다.
개발자와 기업은 지금 Google AI Studio에서 Gemini 2.5 Pro를 실험해 볼 수 있으며, Gemini Advanced 사용자는 데스크톱과 모바일의 모델 드롭다운에서 선택할 수 있습니다. 앞으로 몇 주 내에 Vertex AI에서도 사용할 수 있습니다.
언제나 그렇듯이 Google은 더 유용한 AI를 만들기 위해 Gemini의 인상적인 새 기능을 빠른 속도로 개선할 수 있도록 피드백을 환영합니다.
'개발자 > 인공지능과 인간' 카테고리의 다른 글
| MCP 모델 컨텍스트 프로토콜이란? (3) | 2025.04.07 |
|---|---|
| MCP(Model Context Protocol) 공부하는 학습 자료 (1) | 2025.04.05 |
| Machines of Loving Grace, AI가 세상을 더 나은 곳으로 변화시키는 방법 (3) | 2025.04.02 |
| Gemini Deep Research를 최대한 활용하기 위한 6가지 팁 (2) | 2025.03.27 |
| MCP Model Context Protocol, AI 상호 운용성의 미래 (2) | 2025.03.25 |
| AI에서 멀티모달이란 무엇일까? (5) | 2025.03.07 |
| 메타페어와 @bcbl_ 연구진의 연구 논문 - 브레인 투 텍스트 디코딩: 타이핑을 통한 비침습적 접근 방식 (0) | 2025.03.04 |
| AI로 인간의 사고 능력 저하 유발 (0) | 2025.02.18 |
취업, 창업의 막막함, 외주 관리, 제품 부재!
당신의 고민은 무엇입니까? 현실과 동떨어진 교육, 실패만 반복하는 외주 계약,
아이디어는 있지만 구현할 기술이 없는 막막함.
우리는 알고 있습니다. 문제의 원인은 '명확한 학습, 실전 경험과 신뢰할 수 있는 기술력의 부재'에서 시작됩니다.
이제 고민을 멈추고, 캐어랩을 만나세요!
코딩(펌웨어), 전자부품과 디지털 회로설계, PCB 설계 제작, 고객(시장/수출) 발굴과 마케팅 전략으로 당신을 지원합니다.
제품 설계의 고수는 성공이 만든 게 아니라 실패가 만듭니다. 아이디어를 양산 가능한 제품으로!
귀사의 제품을 만드세요. 교육과 개발 실적으로 신뢰할 수 있는 파트너를 확보하세요.
캐어랩