AI/Gemini

Gemini 3.0 업데이트 출시 : 3.0 Pro, Search AI Mode, Antigravity

안녕하세요! 갓대희입니다.
오늘은 2025년 11월 19일 새로 출시된 Gemini 3.0에 대해 알아 보려고 한다.

오늘도 Gemini와 인사를 나누려는 순간! 하기 모델 선택 창에서 평소와는 다른 UI에 어색함을 느끼고, 자세히 살펴보니 "3 Pro"라고 나오는 것이었다.

이에 캐시를 지우고 새로고침을 해봤더니 다음과 같이 "Gemini 3 Pro 출시"를 안내하는 팝업을 보게 되었다!!

드디어 말 많고, 기대가 되던... "Gemini 3"버전이 출시가 되었음을 실시간으로?? 우연히 알게 되었다.

이에 가만히 있을 수 없었다. 간단하게 어떤 내용이 변경되었는지 공식 문서 기반으로 살펴 보고 넘어 가려고 한다.

저도 잠깐 사용 해보았는데, 이번 출시는 AI 자주 쓰는 "혁신" 이라는 단어를 붙여도 아깝지 않은 업데이트가 맞다고 생각 한다. 정말 Major 버전이 올라간 업데이트라고 할만한 내용들이 포함되어있고, 왜 워렌버핏이 구글 주식을 샀는지.. 나도 돈이 있다면 구글 주식을 사야되나 라는 생가을 했다. 설레발과 오바는 죄송합니다. 정말 당시의 감정을 기록해 보았습니다.... :-)

🚀 Google Gemini 3.0 공개
2025년 11월 18일, Google이 Gemini 3.0을 공식 출시했다.
Gemini 3 Pro API, Gemini 3 Deep Think 추론 모델, Google Search AI Mode 통합, 그리고 에이전트 기반 코딩 플랫폼 Antigravity까지 - 역대 가장 포괄적인 업데이트라고 볼 수 있을 정도이다.

Gemini 3 Pro가 LMArena에서 1501 Elo를 기록하며 1위를 차지했다고 한다. 더욱 강력한 추론 능력을 제공하는 Deep Think 모드, Google 검색에 직접 통합된 AI Mode, 그리고 개발자를 위한 에이전트 코딩 플랫폼 Antigravity까지 - 공식 문서를 바탕으로 Gemini 3.0에 대해 살펴보자.

Gemini 3.0 전반적인 업데이트 항목

Gemini 3 Pro Gemini 3 Deep Think Search AI Mode Google Antigravity

Gemini 3.0은 네 가지 주요 제품으로 구성된다. 각각은 독립적으로 사용 가능하면서도 서로 긴밀하게 통합되어 있다.

Gemini 3.0 구성 요소

Gemini 3 Pro: 개발자를 위한 API 모델 (Gemini API, Vertex AI, Gemini 앱)
Gemini 3 Deep Think: 고급 추론 모델 (Ultra 구독자 전용, 곧 출시예정이라고 하는데 난 Pro 구독이라. 리뷰는 어렵겠다)
Search AI Mode: Google 검색에 통합된 AI (출시일 당일 통합)
Google Antigravity: 에이전트 기반 코딩 플랫폼 (무료 공개 프리뷰)

공식 문서 출처
Google은 2025년 11월 18일 공식 블로그를 통해 Gemini 3.0 전체 에코시스템을 발표했다.
Gemini 3 공식 발표 블로그
개발자를 위한 Gemini 3
Gemini 3 엔터프라이즈 버전

1. Gemini 3 Pro

참고 : https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/google-gemini-3/#sundar

Gemini 3 Pro는 Google이 제공하는 가장 지능적인 AI 모델이다.

텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF를 모두 이해하고 처리할 수 있는 멀티모달 AI로, Gemini API, Vertex AI, Google AI Studio를 통해 접근할 수 있다.

사실 이미 채팅 모델, 그리고 Gemini CLI 또는 Cursor를 통해 Gemini 2.5모델과 이미 소통을 많이 해봤기 떄문에, 해당 내용은 주로 성능이 좋아 졌다는 내용으로 보이고, 상기 blog내용을 쭉 훑고 지나가도 될 것 같다.

주요 벤치마크 성능

벤치마크	Gemini 2.5 Pro	Gemini 3 Pro	개선율
LMArena Elo	1451	1501	+3.4%
MMMU-Pro	68%	81%	+19.1%
SWE-bench Verified	59.6%	76.2%	+27.9%
WebDev Arena Elo	-	1487	1위
GPQA Diamond	-	91.9%	신규
Video-MMMU	-	87.6%	신규
Humanity's Last Exam	-	37.5%	신규

추가 벤치마크 성능
• GPQA Diamond: 91.9% (과학 추론)
• Video-MMMU: 87.6% (비디오 이해)
• Humanity's Last Exam: 37.5% (도구 미사용, Deep Think 모드는 41.0%)
• MathArena Apex: 23.4% (고급 수학)
• Terminal-Bench 2.0: 54.2% (터미널 명령어 실행)
• Bending Bench 2: 실제 사업 운영 시뮬레이션에서 최고 수익률 달성 (350일, 5개 에이전트 운영)

비즈니스 능력: Bending Bench 2
Bending Bench 2는 실제 사업 운영을 AI에게 맡겨보는 벤치마크다. 350일 동안 5개의 에이전트를 실행했을 때, Gemini 3 Pro가 Claude 4.5, GPT 5.1을 제치고 가장 높은 프로핏 마진을 만들어냈다. 이는 단순한 벤치마크 점수를 넘어 실제 세상의 복잡한 문제를 해결하는 능력이 뛰어나다는 것을 입증한다.

이외에도 여러 벤치마크 수치들이 있어 기록은 하지만, 지금처럼 경쟁적으로 신규 모델을 출시하는 경우엔 큰 의미가 없을 수도 있을 것 같다. 재미로만 살펴보자.

https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/google-gemini-3/#gemini3

Thinking Mode

Gemini 3 Pro는 새로운 Thinking Mode를 도입했다. 이전 모델의 thinkingBudget 대신 간단한 thinking_level 파라미터로 추론 깊이를 조절할 수 있다.

기본적으로 개발자를 위한 글이기 때문에 API방식에서의 비용 관련 내용도 추가하였다.

thinking_level 옵션
• high (기본값): 최대 추론 깊이, 복잡한 문제에 적합
• low: 레이턴시와 비용 최소화, 간단한 대화나 고처리량 애플리케이션에 적합

Gemini 3 Pro API 사용 예시

import google.generativeai as genai

# API 키 설정
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

# Gemini 3 Pro with Thinking Mode
model = genai.GenerativeModel('gemini-3-pro-preview')
response = model.generate_content(
    "복잡한 알고리즘 최적화 문제를 단계별로 분석해주세요.",
    generation_config={
        'thinking_level': 'high'  # 'low' 또는 'high' (기본값: high)
    }
)

print(response.text)

가격 및 접근성

항목	가격	비고
입력 토큰	$2 / 100만 토큰	≤200K 컨텍스트
출력 토큰	$12 / 100만 토큰	≤200K 컨텍스트
입력 토큰 (대용량)	$4 / 100만 토큰	>200K 컨텍스트
출력 토큰 (대용량)	$18 / 100만 토큰	>200K 컨텍스트
Google AI Studio	무료	실험 및 프로토타이핑용
Gemini 앱	무료	일반 사용자 접근

Context-Tiered Pricing (컨텍스트 단계별 가격)
Gemini 3 Pro는 입력 컨텍스트 크기에 따라 차등 가격을 적용한다. 200K 토큰을 초과하는 경우 입력/출력 비용이 2배 증가하므로, 대용량 컨텍스트 사용 시 비용 계획이 필요하다.

개발자를 위한 실용 팁

Gemini 3 Pro 최적화 가이드

1. Temperature 설정: 복잡한 추론 작업에는 temperature=1.0 권장 (이전 모델의 0.7과 다르다고 한다)
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/generative-models 를 참고하자.

나 또한 n8n등을 통해 AIAgent를 만들고 통신할때 습관적? 암묵적으로 0.3 또는 0.7을 상황에 따라 사용하였고 1.0을 쓴적이 없다. 이제는 1.0의 경우 유 의미하니, 상황에 맞게 쓰라는 권장 사항이라고 해석하게 되었다.

2. 컨텍스트 활용: 1M 토큰 컨텍스트를 활용하여 전체 코드베이스 업로드 가능 (단, 150K+ 토큰에서 드물게 컨텍스트 손실 가능)

3. 구조화된 출력: 시스템 프롬프트로 JSON/YAML 형식 강제하여 일관성 있는 응답 확보

4. 에이전트 루프: 툴 체이닝을 명시적으로 구현하여 결정론적 동작 보장

5. API 호환성: Gemini 2.5 코드와 완전 호환 - 모델 식별자만 변경하면 즉시 전환 가능

활용 예시

사용 예시

UI-to-Code 생성: 스크린샷 분석으로 애니메이션 포함 React/Flutter 코드를 단일 패스로 생성
과학적 추론: 다이어그램 해석, 방정식 도출, 시뮬레이션 결과 생성
시스템 설계: 아키텍처 다이어그램, API 계약, 배포 스크립트 자동 생성
장기 대화: 100+ 턴의 대화에서 컨텍스트 유지 및 드리프트 감소

Gemini 3 Pro의 탁월한 웹 디자인 생성 능력

Gemini 3 Pro의 가장 주목받는 능력중 하나는 "웹 디자인 생성"이다. 실제 사용자 테스트에서 Claude 4.5, GPT 5.1과 비교했을 때, Gemini 3 Pro는 "사람 냄새 나는 자연스러운 디자인"을 생성하는 데 압도적인 성능을 보였다.

왜 Gemini 3 Pro가 디자인에 강할까?
Gemini 3 Pro는 훨씬 더 많은 웹 디자인 기반 데이터를 학습했으며, 실제 사람들이 가장 많이 사용하는 디자인 패턴을 기반으로 작업한다. 이는 코딩을 못 하는 사용자(바이브 코더)도 전문적인 수준의 웹사이트를 즉시 생성할 수 있게 해준다.

2. Gemini 3 Deep Think

Gemini 3 Deep Think는 더욱 강력한 추론 능력을 제공하는 고급 모델이다.

Google AI Ultra 구독자를 위해 곧 출시될 예정이며, 현재 안전성 테스트를 진행 중이라고 한다.

Deep Think vs Pro 벤치마크 비교

벤치마크	Gemini 3 Pro	Deep Think	개선율
Humanity's Last Exam (도구 미사용)	37.5%	41.0%	+9.3%
ARC-AGI (코드 실행)	31.1%	45.1%	+45.0%
GPQA Diamond	91.9%	93.8%	+2.1%

Deep Think의 강점
Deep Think는 ARC-AGI 벤치마크에서 45.1%라는 전례 없는 점수를 기록했다. 이는 복잡한 추상적 추론 문제에서 인간 수준에 가까운 성능을 보여주는 것이다.

경쟁 모델 비교 (Humanity's Last Exam)
• Gemini 3.0 Ultra (Deep Think): 41.0%
• GPT 5.0: 30.7%
• Claude 4.5: 13.7%

Deep Think는 가장 어려운 추론 벤치마크에서 경쟁 모델을 크게 앞서며, 특히 Claude 4.5 대비 3배 이상의 성능을 보인다.

Deep Think 사용 방법

Deep Think는 Google AI Ultra 구독자에게 우선 제공된다. Gemini 앱의 AI Mode에서 모델 드롭다운 메뉴에서 "Thinking"을 선택하면 Gemini 3 Deep Think에 접근할 수 있다.

3. Google Search AI Mode

Gemini 3.0의 혁신적인 부분 중 한가지는 Google 검색과의 통합이다.

Google은 업계 최초로 모델 출시 당일에 Gemini 3를 Google Search에 통합했다. 이는 AI Mode를 통해 모든 사용자가 경험할 수 있다.

구글 검색의 AI 모드를 혹시 안써보신 분들이 있을 것 같아 간단하게만 남겨보려 한다.

- 기존의 Google 화면에 보면 사실 눈에 띄게 표기 되어 있다. AI 모드를 클릭해보자.

- AI모드가 활성화되며 다음과 같은 형태의 창으로 변경된다. 일종의 Chat GPT, Gemini 채팅모드와 유사하게 생겼다.

- 이 AI Mode에도 Gemini 3.0이 적용 되었다는 내용이다. 평소처럼 검색해도 되지만 Gemini Chat 모델을 사용할때처럼 활용해도 된다.

ex) Google Search AI 모드에서의 검색 예시

- 갓대희 tistory 블로그의 최근 유입 트래픽이 가장 높은 글은 뭐야?

- 실제 Gemini Pro 3 모드에서의 답변도 남겨 놓는데 동일한 컨디션이 아니니 재미로 보자.

( 사실 Gemini Pro3의 답변이 훨씬 우월했는데, 나의 경우 Custom하게 설정해둔 부분이 있다보니 그럴 수 있을것 같다.) ( 또는 오픈 첫날이어서 성능이 왔다 갔다할 수 있는점은 고려해야할 것 같다. )

ex) Gemini에 설정되어있는 개인별 맞춤 설정

ex) Gemini 사고모드(Pro 3)에서의 검색 예시

- 갓대희 tistory 블로그의 최근 유입 트래픽이 가장 높은 글은 뭐야?

응답 전문

갓대희의 작은공간(GodDaeHee's Tistory) 블로그의 트래픽은 실시간 통계 접근이 불가능하므로 정확한 순위를 매길 수는 없습니다. 하지만 검색 엔진 노출 빈도, 커뮤니티 공유, 최근 게시글 트렌드를 종합적으로 분석했을 때, 트래픽을 주도하는 글은 크게 **'꾸준한 스테디셀러(기술 튜토리얼)'**와 '최근 급상승(AI 트렌드)' 두 가지 유형으로 나뉩니다.

가장 유력한 인기 글 목록은 다음과 같습니다.

1. 최근 급상승 인기 글 (AI & 트렌드)
2024년 말부터 2025년 현재까지 집중적으로 다루고 있는 AI 관련 글들이 높은 조회수를 기록하고 있는 것으로 파악됩니다. 개발자들 사이에서 '로컬 LLM' 구축이 유행하면서 관련 검색 유입이 많습니다.

Ollama 설치 및 기초 사용방법 (feat. 로컬 LLM 환경 구축해보기)

이유: 개발자들 사이에서 로컬 LLM(Llama 3 등)을 돌려보는 것이 큰 트렌드이며, 갓대희 블로그가 이를 초보자 눈높이에서 쉽게 정리해두어 검색 상위에 노출되고 있습니다.

[AI 시대 살아남기] 일자리 생태계의 격변 (feat. 개발자에겐 위협인가? 기회인가?)

이유: AI로 인한 개발자 커리어 위기감과 관련된 에세이 형식의 글이나 뉴스 요약은 소셜 미디어와 커뮤니티에서 공유가 잘 되는 주제입니다.

2. 부동의 스테디셀러 (검색 유입 핵심)
블로그의 기반을 다져준 글들로, 구글 검색을 통해 매일 꾸준히 높은 트래픽을 발생시키는 '효자' 게시물들입니다.

[Spring Boot] JPA(1) - 시작 및 기본 설정 (Spring Boot JPA)

이유: 스프링 부트 입문자들이 반드시 거쳐 가는 과정으로, 구글 검색 시 최상단에 자주 노출되는 글입니다. 수년째 높은 조회수를 유지하고 있을 가능성이 큽니다.

[웹개발 기초] 웹 개발 면접 대비 기초내용 정리

이유: 취업 시즌마다 트래픽이 급증하는 게시물입니다. 방대한 CS 지식을 잘 요약해두어 '면접 치트키'로 즐겨찾기 되는 글 중 하나입니다.

Tomcat Post Parameter 사이즈, 개수 설정 (에러 해결)

이유: 개발 중 만나는 특정 에러 해결법은 검색 의존도가 매우 높습니다. 이 글 역시 특정 에러를 겪는 개발자들이 지속적으로 방문하는 페이지입니다.

3. 요약 및 인사이트
검색 유입(SEO): Spring Boot, JPA, 면접 질문 관련 글들이 블로그의 '기초 체력'인 일일 방문자 수를 담당합니다.

소셜/트렌드 유입: Ollama, AI 트렌드 관련 최신 글들이 기존 구독자와 새로운 트렌드 팔로워들의 방문을 이끌고 있습니다.

Generative UI

단순히 레이아웃을 생성하는 것을 넘어, 웹페이지, 게임, 도구, 애플리케이션 전체를 질문에 대한 응답으로 실시간 생성할 수 있다.

LLM이 콘텐츠와 사용자 경험을 모두 생성할 수 있다는데

현재 한국에서 직접 체험은 다음 사유에 의해 불가능하다.

- Generative UI는 Google Search AI Mode에만 통합되어 있음

- AI Mode는 미국 내 Pro/Ultra 구독자만 이용 가능

- 한국 Gemini 앱의 "사고 모드"는 일반 텍스트 응답만 제공 (UI 생성 없음)

이에 공식 문서의 내용만 최대한 정리해서 정리해 보려 한다.

자세한 내용은 해당 링크를 참조 하자 : https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/gemini-3-search-ai-mode/

Generative UI: AI가 바로 앱을 만들어준다.

Generative UI란?

기존 AI: "대출 이자율은 3%가 유리합니다..." (텍스트만)
Generative UI: 실제 작동하는 계산기 앱을 즉석에서 생성 (슬라이더, 그래프 포함)

즉, 단순히 답변하는 게 아니라, 상황에 맞는 인터랙티브 앱을 실시간으로 만들어서 보여준다.

실제 작동 예시

질문	생성되는 UI	가능한 상호작용
대출 비교 계산기	슬라이더, 입력 필드, 비교 차트	이자율 조절, 실시간 총액 계산
삼체 문제 설명	물리 시뮬레이션 앱	행성 위치 조작, 중력 변화 관찰
제품 비교 분석	필터 가능한 테이블	정렬, 필터링, 항목 선택
간단한 게임 요청	플레이 가능한 미니게임	즉시 플레이, 점수 기록

체험 방법 (2025년 11월 기준)

한국에서는 아직 불가능
Generative UI는 Google Search AI Mode에만 통합되어 있으며, 현재 미국 내 Pro/Ultra 구독자만 이용 가능하다.

체험 가능한 방법
• 미국 VPN + Google AI Pro 구독 ($20/월)
• Google 검색 → AI Mode → "Thinking" 모델 선택
• 공식 데모 영상: Google Research Blog

https://research.google/blog/generative-ui-a-rich-custom-visual-interactive-user-experience-for-any-prompt/

• 기존: 정보를 읽어야 함 → Generative UI: 정보를 조작할 수 있음
• ELO 평가 1710점으로 일반 텍스트 응답 압도
• 44%의 경우 인간 전문가 수준의 UI 생성 성공

Search AI Mode 접근 방법

Google AI Pro 및 Ultra 구독자는 미국에서 AI Mode의 모델 드롭다운에서 "Thinking"을 선택하여 Gemini 3 Pro에 접근할 수 있다. Google은 곧 모든 미국 사용자에게 Gemini 3 in AI Mode를 확대할 계획이며, Pro 및 Ultra 구독자에게는 더 높은 사용 한도가 제공된다.

💡 Search AI Mode 팁
AI Mode는 복잡한 연구 작업, 다단계 문제 해결, 비교 분석에 특히 효과적이다. 일반 검색보다 더 깊이 있는 답변과 인터랙티브한 경험을 제공한다.

4. Google Antigravity : 에이전트 기반 코딩

Google Antigravity는 Gemini 3.0과 함께 출시된 완전히 새로운 에이전트 기반 개발 플랫폼이다.

개발자가 더 높은 수준의 작업 지향적 방식으로 코딩할 수 있도록 지원한다.

자세한 내용 참고 : https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/gemini-3-developers/

공식영상도 보고 오는게 좋을 것 같다.

https://youtu.be/E-Sk9ypHVgI?si=taAsbReVrruRU8p7

Antigravity란?

Antigravity는 Gemini 3를 기반으로 하는 에이전트 개발 플랫폼으로, 에디터, 터미널, 브라우저를 넘나들며 작동하는 AI 에이전트를 제공한다. Cursor 2.0이나 Warp와 유사한 멀티패널 에이전트 코딩 환경을 제공하며, ChatGPT 스타일의 프롬프트 창과 명령줄 인터페이스, 그리고 코딩 에이전트가 만든 변경 사항의 영향을 보여주는 브라우저 창을 결합한다.

조금만 보완 하면 Cursor도 때려잡지 않을까?? 라는 생각도 들었다.

Antigravity 주요 기능

엔드투엔드 에이전트 워크플로우: 계획, 코딩, 실행 검증을 자동으로 수행
브라우저 기반 컴퓨터 사용: Gemini 2.5 Computer Use 기능 통합
작업 지향적 개발: 세부 구현보다 작업 목표에 집중
멀티플랫폼 지원: Mac, Windows, Linux에서 모두 사용 가능

Antigravity 사용 방법

Antigravity는 현재 무료 공개 프리뷰로 제공되며, Google Antigravity 웹사이트에서 MacOS, Windows, Linux용 클라이언트를 다운로드할 수 있다. Google AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI를 통해서도 접근 가능하다.

이 부분은 별도로 따로 다시 리뷰하고, 지금은 간단하게만 사용방법을 남기고 넘어 갈 예정이다. 간단하게 설치형 프로그램만 구동해보겠다.

Antigravity 시작하기

# 1. Antigravity 다운로드 및 설치
# Google Antigravity 웹사이트에서 플랫폼별 설치 파일 다운로드

https://antigravity.google/download

- 설치 (좌측 : Mac 환경, Widows는 .exe 파일을 받고 다음, 다음을 클릭하여 끝까지 넘어가면 된다.)

- 구동시의 심플한 화면

- 기존 VS Code, 커서, 윈드설프 등의 환경을 그대로 가져올 수 있다.
( 개발을 처음 진행하시는 분들은 "Start fresh"를 통해 진행하면 된다. )

- 본인 취향의 테마 선택

- AI 에이전트에게 어느 정도의 자율성(Autonomy)과 권한을 부여할지 선택 하는 화면이다. 난 당연히 Recommended 방식으로 진행하겠지만, 기본적인 설명은 남겨 두려고 한다.

1. 개발 모드 선택 (Development Modes) : 왼쪽 패널에서는 에이전트의 개입 수준을 선택합니다.
1) Agent-driven development (에이전트 주도 개발)
에이전트가 프로젝트의 주도권을 가집니다. 기획부터 구현까지 AI가 적극적으로 수행하며, 사용자는 감독자 역할에 가깝습니다.

2) Agent-assisted development (에이전트 보조 개발) [선택됨/권장]
의미: 사용자가 주도권을 쥐고, 에이전트는 강력한 조수(Copilot) 역할을 수행합니다.
특징: 가장 균형 잡힌 모드로, 개발자가 방향을 잡으면 에이전트가 코드 작성, 리팩토링, 디버깅 등을 '지원'합니다.

3) Review-driven development (리뷰 주도 개발)
에이전트의 모든 행동에 대해 사용자의 승인을 거칩니다. 안전성은 높지만, 속도가 느릴 수 있습니다.

4) Custom configuration (사용자 정의)
각 권한을 세부적으로 직접 설정합니다.


2. 세부 실행 정책 (Execution Policies) : 선택한 모드에 따른 구체적인 행동 규칙을 보여줍니다.
1) Terminal execution policy: Auto
설명: 터미널 명령어(패키지 설치, 파일 실행 등)를 수행할 때, 에이전트가 **자동(Auto)**으로 실행하도록 허용합니다.
장점: 개발 속도가 매우 빨라집니다. 매번 "이 명령어를 실행해도 될까요?"라고 묻지 않습니다.
주의: rm -rf와 같은 위험한 명령어가 실행될 가능성이 미세하게나마 있으므로, 신뢰할 수 있는 환경에서 사용하는 것이 좋습니다.

2) Review policy: Agent Decides
설명: 언제 사용자에게 검토(Review)를 요청할지를 에이전트가 스스로 판단합니다.
의미: 단순한 작업은 알아서 처리하고, 중요한 변경 사항이나 불확실한 부분에서만 "이거 확인해주세요"라고 요청하게 됩니다.

3) Browser Allowlist Checkbox
에이전트가 웹 브라우저를 통해 정보를 검색하거나 접근할 때, 기본적으로 허용된 목록(Allowlist) 내에서만 작동하게 하여 보안을 유지합니다.

- 에디터 설정 부분이다. 이것 또한 기본 설정으로 진행한다.

1. Keybindings (단축키 설정) : 에디터 내에서 사용할 키보드 입력 방식을 선택합니다.

1) Normal [선택됨/권장]:
일반적인 최신 에디터(VS Code, 메모장 등)와 동일한 단축키 방식을 사용합니다. 
(예: 복사는 Cmd/Ctrl + C, 저장은 Cmd/Ctrl + S)
특별히 Vim 사용자가 아니라면 Normal을 유지하는 것이 좋습니다.

2) Vim:
리눅스/유닉스 환경의 Vim 에디터에 익숙한 개발자를 위한 모드입니다. 
키보드만으로 커서 이동 및 편집이 가능하지만, 진입 장벽이 높습니다.


2. Extensions (확장 프로그램 설치)
에이전트가 코드를 더 잘 이해하고 도와주기 위해 필요한 기본 도구들을 설치합니다.

1) Install 7 Extensions [체크됨/필수]:
의미: Python, JavaScript 등 주요 언어에 대한 구문 강조(Syntax Highlighting), 
자동 완성, 린팅(Linting) 등을 지원하는 기본 확장팩을 설치합니다.

중요성: 이 옵션은 반드시 체크해야 합니다. 
설명에 나와 있듯이 "Language extensions are required for some Agent features"이기 때문입니다. 
이 확장 프로그램들이 설치되어야 AI 에이전트가 작성 중인 코드의 문맥을 정확히 파악하고 오류를 잡아낼 수 있습니다.


3. Command Line (터미널 도구 설치)
터미널에서 바로 에디터를 실행할 수 있는 명령어를 설치합니다.

1) Install (agy) [체크됨/권장]:
기능: 터미널(Terminal)에서 agy라는 명령어를 사용할 수 있게 시스템 경로(Path)에 추가합니다.
활용 예시: 터미널에서 프로젝트 폴더로 이동한 뒤 agy .을 입력하면, 
해당 폴더를 프로젝트 루트로 하여 Antigravity 에디터가 바로 열립니다.
장점: 마우스로 아이콘을 찾아 실행하는 것보다 훨씬 빠르고 효율적입니다. (VS Code의 code . 명령과 동일한 역할)

- 마지막 인증까지 진행하면 완료 된다.

- 커서, 키로 등과 같은 VS Fork 기반 에디터가 아닐까 싶은데 자세한 내용은 별도 리뷰를 진행하도록 하겠다. (우측 하단 Gemini 3 Pro 모델이 보인다. )

- 사고 모드, Fast Mode 및 모델 선택 화면

- 구글에서 출시 했음에도 Claude Sonnet 4.5, GPT-OSS 120B 등 개발자들에게 익숙한 모델까진 선택 가능 하다. (Opus같은 비싼 모델은 모이지 않았다.)

혹시 Antigravity에 대해 관심이 있다면, 별도로 사용 가이드를 작성했으니 참고 부탁 드립니다.

2025.11.20 - [AI/IDE 상황실] - Google Antigravity(안티그래비티) 리뷰 - 브라우저 통합, Agent Manager, Gemini 3.0 등 활용법

사용 제한 및 가격

Antigravity는 무료로 제공되며, Gemini 3 Pro 사용에 대한 관대한 사용 제한이 적용된다. 사용 제한은 5시간마다 갱신되며, Google에 따르면 "극소수의 파워 유저"만이 일반적인 작업 중에 제한에 도달한다고 한다.

이전 모델과의 비교

모델 라인업 진화

모델	출시일	주요 특징	출력 토큰
Gemini 3 Pro	2025년 11월	향상된 멀티모달 이해	65,536
Gemini 2.5 Pro	2025년 6월	복잡한 추론	65,536
Gemini 2.0 Flash	2024년 12월	빠른 속도	8,192

주요 개선 사항 요약

Gemini 3.0의 향상된 항목

50% 이상 성능 향상: 해결된 벤치마크 작업 수 기준
출시일 Search 통합: 업계 최초로 모델 출시 당일 Google 검색 통합
Generative UI: 콘텐츠와 사용자 경험을 동시에 생성
에이전트 플랫폼: Antigravity를 통한 작업 지향적 개발
Deep Think 모드: ARC-AGI에서 45.1% 달성

경쟁 모델과의 비교

Gemini 3.0은 OpenAI GPT-5.1, Anthropic Claude Sonnet 4.5와의 경쟁에서 각 벤치마크별로 차별화된 강점을 보인다. 각 모델이 특정 영역에서 우수한 성능을 보이며, Gemini 3 Pro는 특히 실전 비즈니스와 웹 디자인 생성에서 강력한 모습을 보인다.

벤치마크	GPT-5.1	Claude 4.5	Gemini 3 Pro
SWE-bench Verified	-	최고수준	76.2%
Humanity's Last Exam	26.5%	13.7%	37.5%
LMArena Elo	-	-	1501 (1위)
WebDev Arena Elo	-	-	1487 (1위)
Bending Bench 2	-	-	최고 수익률

벤치마크 해석
각 모델은 특정 영역에서 강점을 보인다. Claude 4.5는 SWE-bench에서 우수하며, GPT 5.1도 특정 벤치마크에서 높은 점수를 기록했다. Gemini 3 Pro는 실전 비즈니스 시뮬레이션(Bending Bench 2)과 웹 개발(WebDev Arena), 그리고 일반 사용자 선호도(LMArena)에서 최고 성능을 보인다.

※ 일부 경쟁 모델의 벤치마크 점수는 공개되지 않았다.

알려진 제한사항 및 주의사항

실사용자 피드백 기반 제한사항

대용량 컨텍스트에서의 드리프트: 150K 토큰 이상의 긴 컨텍스트에서 드물게 컨텍스트 손실이나 관련성 저하가 발생할 수 있다. 중요한 정보는 프롬프트 초반에 배치하는 것이 권장된다.
틈새 도메인에서의 할루시네이션: 극도로 전문적이거나 최신 정보가 필요한 영역에서는 드물게 부정확한 응답이 발생할 수 있다. 중요한 결정에는 항상 전문가 검증이 필요하다.
이미지 생성 기능의 분리: Gemini 3는 텍스트/코드/분석에 특화되어 있으며, 이미지 생성은 여전히 별도의 엔드포인트(Imagen 등)를 통해 제공된다.
빠른 반복 개선: Preview 단계의 모델로, 사용자 피드백을 반영하여 지속적으로 업데이트된다. 대부분의 문제는 며칠 내에 해결되는 추세이다.

권장사항
프로덕션 환경에서 사용 전 충분한 테스트를 진행하고, 중요한 결정사항은 항상 인간 전문가의 검토를 거치자. Gemini 3는 강력한 도구이지만, AI 보조 도구로서의 한계를 이해하고 사용하는 것이 중요하다.

자주 묻는 질문 ❓

Q: Gemini 3.0의 모든 기능을 무료로 사용할 수 있나요?

A: Gemini 3 Pro는 Gemini 앱과 Google AI Studio를 통해 무료로 사용할 수 있다. Search AI Mode도 곧 모든 미국 사용자에게 무료로 제공된다. Deep Think 모드는 Ultra 구독자 전용이며, Antigravity는 무료 공개 프리뷰로 제공된다.

Q: Gemini 3 Pro와 Deep Think의 차이는 무엇인가요?

A: Deep Think는 Pro보다 더 강력한 추론 능력을 제공한다. ARC-AGI에서 45.1%를 달성하여 Pro의 31.1%보다 훨씬 높은 성능을 보인다. 복잡한 연구나 고급 수학 문제에 적합하다.

Q: Search AI Mode에서 Generative UI를 어떻게 사용하나요?

A: Google 검색에서 AI Mode를 활성화하고 질문하면 Gemini 3가 자동으로 최적의 레이아웃을 생성한다. 별도 설정 없이 자동으로 작동하며, 필요시 인터랙티브 툴도 생성된다.

Q: Google Antigravity는 어떤 프로그래밍 언어를 지원하나요?

A: Antigravity는 언어에 구애받지 않으며, Python, JavaScript, Java, Go 등 주요 프로그래밍 언어를 모두 지원한다. 에이전트가 프로젝트 유형에 따라 자동으로 적절한 언어와 프레임워크를 선택한다.

Q: Gemini 3.0은 한국어를 지원하나요?

A: Gemini 3 Pro는 한국어를 포함한 다국어를 지원한다. 다만 Search AI Mode와 일부 고급 기능은 현재 미국에서만 제공되며, 향후 다른 지역으로 확대될 예정이다.

[실제 테스트 필요]
• Deep Think 모드의 정확한 출시 일정은 안전성 테스트 결과에 따라 달라질 수 있음
• Search AI Mode의 미국 외 지역 확대 일정은 아직 미정
• Antigravity의 사용 제한은 실제 사용 패턴에 따라 조정될 수 있음
• 가격 정책은 향후 변경될 가능성이 있으므로 Google Cloud 공식 페이지 확인 권장

참고 자료

Gemini 3 공식 발표 블로그 - Google 공식 발표
개발자를 위한 Gemini 3 - 개발자 가이드
Gemini API 공식 문서 - API 사용법
Gemini 3 엔터프라이즈 - 기업용 가이드
TechCrunch - Gemini 3 분석 - 업계 리뷰

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