한 줄 요약: Google은 2026년 7월 업데이트에서 프로덕션 에이전트용 Gemini 모델 3종과 Gemini Robotics ER 2를 소개했습니다. 개발자는 모델 이름보다 적용 범위와 검증 조건을 먼저 확인해야 합니다.
작성 기준: 2026년 8월 26일(업데이트 내용), 2026년 10월 18일(추가한 공식 문서) · 자료 성격: Google 공식 업데이트 기반
먼저 확인할 기능 3가지
- 에이전트 모델: 여러 단계를 이어 수행하는 작업에서 도구 호출, 실패 처리, 권한 경계를 확인해야 합니다.
- 로보틱스: 시연과 실제 배포의 차이를 구분하고, 물리 환경의 안전 절차를 별도로 검증해야 합니다.
- 모델 변경: 같은 프롬프트라도 버전이 바뀌면 품질과 비용이 달라질 수 있으므로 회귀 테스트가 필요합니다.
공식 소개가 곧바로 모든 계정·지역·제품에서 이용 가능하다는 뜻은 아닙니다. 실제 사용 전에는 해당 제품 문서와 계정의 제공 범위를 다시 확인해야 합니다.
공식 출처
- Google AI updates: July 2026
- Google: Introducing Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, and 3.5 Flash Cyber (2026-10-18 열람)
- Google DeepMind: Gemini Robotics ER 2 (2026-10-18 열람)
- Google DeepMind: Gemini Robotics ER 2 모델 카드 (2026-10-18 열람)
세 모델의 공식 설명 한눈에 보기
월간 업데이트 글은 모델 세 가지를 짧게 소개하고, 자세한 내용은 별도 글로 연결합니다. 별도 글(Introducing Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, and 3.5 Flash Cyber, 2026년 7월 21일 게시)에는 제공 범위와 가격, 성능 수치가 실려 있어 핵심만 표로 정리합니다. 아래 수치는 모두 Google이 발표한 값입니다.
| 모델 | 공식 설명 | 제공 범위 | 가격·속도 |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.6 Flash | 코딩, 지식 업무, 멀티모달 성능을 높인 "workhorse" 모델. 컴퓨터 사용이 기본 도구로 제공 | Gemini API(Google AI Studio, Android Studio), Google Antigravity, Gemini Enterprise Agent Platform·앱, Gemini 앱 | 입력 100만 토큰당 1.50달러, 출력 100만 토큰당 7.50달러. 3.5 Flash보다 낮다고 설명 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 지연시간이 짧아야 하는 작업과 처리량이 큰 작업(에이전트 검색, 문서 처리)용. 3.5 시리즈에서 가장 빠름 | 3.6 Flash와 같은 개발자·기업 채널, Google 검색에 순차 적용 | 입력 100만 토큰당 0.3달러, 출력 100만 토큰당 2.5달러. 출력 속도는 Artificial Analysis 기준 초당 350토큰 |
| Gemini 3.5 Flash Cyber | 3.5 Flash를 조정해 보안 취약점을 찾고 고치도록 한 모델. CodeMender 안에서 여러 에이전트가 협업해 보고서 하나를 작성 | 정부와 신뢰 파트너 대상 제한 파일럿. 일반 제공 아님 | 가격 수치는 공개 글에 없음 |
표에서 눈여겨볼 점은 세 모델의 제공 범위가 서로 다르다는 것입니다. 3.6 Flash와 3.5 Flash-Lite는 개발자가 바로 쓸 수 있는 채널이 열려 있지만, 3.5 Flash Cyber는 정부와 신뢰 파트너로 접근이 제한됩니다. 공개 글은 이 제한의 취지를 최전선의 방어자에게 먼저 시간을 벌어 주면서 더 넓은 오용을 줄이려는 것이라고 설명합니다. 같은 "모델 발표"라도 누구나 쓸 수 있는지 여부가 다르다는 점을 먼저 구분해야 합니다.
3.6 Flash 성능 수치, 이렇게 읽으세요
공개 글은 3.6 Flash를 3.5 Flash와 비교한 수치를 제시합니다. 비교 대상과 조건은 Google이 정한 것이므로, 아래 차이는 직접 계산한 값이며 Google이 발표한 증가폭이 아닙니다.
| 벤치마크 | 3.6 Flash | 3.5 Flash | 차이(계산) |
|---|---|---|---|
| DeepSWE | 49% | 37% | +12%p |
| MLE Bench | 63.9% | 49.7% | +14.2%p |
| OSWorld-Verified | 83.0% | 78.4% | +4.6%p |
| GDPval-AA v2 | 1421 | 1349 | +72 |
공개 글은 Artificial Analysis Index에서 3.6 Flash가 3.5 Flash보다 출력 토큰을 17% 적게 쓰고, DeepSWE처럼 일부 평가에서는 최대 65%까지 줄었다고 설명합니다. 또 여러 단계를 거치는 작업에서 필요한 추론 단계와 도구 호출 횟수도 줄었다고 합니다. 토큰 수가 줄면 같은 가격표에서도 실제 청구액이 달라지므로, 가격과 함께 봐야 하는 수치입니다.
가격 계산 예시를 하나 보겠습니다. 이 숫자는 설명을 위해 임의로 정한 가상의 요청이며 실제 사용량이 아닙니다. 입력 1만 토큰, 출력 2천 토큰인 요청을 보내면, 3.6 Flash는 입력 10,000 ÷ 1,000,000 × 1.50 = 0.015달러, 출력 2,000 ÷ 1,000,000 × 7.50 = 0.015달러로 합계 0.03달러입니다. 같은 요청을 3.5 Flash-Lite 가격표로 계산하면 입력 0.003달러, 출력 0.005달러로 합계 0.008달러입니다. 다만 두 모델은 성능과 용도가 다르므로 가격만으로 고를 수 없고, 작업에 필요한 품질을 먼저 정한 뒤 비용을 비교해야 합니다. 출력이 17% 줄어든다는 설명을 위 3.6 Flash 예시에 그대로 적용하면 출력 비용은 약 0.0125달러가 되지만, 이는 단순 대입이며 작업마다 달라집니다.
Gemini Robotics ER 2는 무엇인가
월간 업데이트 글은 Gemini Robotics ER 2를 "embodied reasoning(신체화된 추론)" 모델로 소개하며 로봇을 만드는 개발자를 대상으로 한다고 설명합니다. Google DeepMind의 제품 페이지(Gemini Robotics ER 2)와 모델 카드(Gemini Robotics ER 2 Model Card, 2026년 7월 30일 게시)에 적힌 내용을 정리하면 다음과 같습니다.
| 항목 | 공식 설명 |
|---|---|
| 성격 | 로봇의 "상위 두뇌" 역할의 비전-언어 모델. 실제 동작 실행은 하위 VLA(비전-언어-행동) 모델에 넘김 |
| 기반 | Gemini 3.5 Flash 기반 |
| 입력·출력 | 입력은 텍스트·이미지·영상·음성, 출력은 텍스트(최대 64K 토큰). 입력 맥락은 최대 128k |
| 제공 상태 | Google AI Studio와 Gemini API 공개 프리뷰, Gemini Enterprise Agent Platform 비공개 프리뷰 |
| 주요 기능 | 공간 추론, 작업 성공 판단과 재시도 시점 판단, 도구 호출(검색·함수 호출·코드 실행), 여러 로봇의 작업 분담 |
| 사용 시 주의 | 모델 카드는 제품·상업·공개 배포 전에 판단이 필요하고 의료·교통 같은 안전이 중요한 용도에는 쓰지 말라고 안내 |
DeepMind 제품 페이지는 몇몇 성능 수치도 제시합니다. 예를 들어 질의응답 평가 ERQA에서 78.5%(이전 버전 ER 1.6은 72.5%), 이미지 기반 작업 성공 판단 87.7%, 영상 기반 82.4%라고 적혀 있습니다. 다만 이 수치들은 페이지 자체가 제시한 값이고, 어떤 모델을 어떤 조건에서 비교했는지는 페이지에 충분히 적혀 있지 않습니다. 로봇 도입을 검토하는 팀이라면 이 수치를 참고 자료로만 보고 자신의 작업 환경에서 따로 시험해야 합니다.
모델 카드가 안전 문제에 대해 하는 말도 같은 방향입니다. 안전 지침을 따르는 평가에서 Gemini 3.5 Flash와 비슷한 수준이라고 밝히면서도, 사용자는 실제 배포 전에 신중하게 판단해야 하고 안전이 중요한 용도에는 쓰지 말아야 한다고 적습니다.
도입 전 확인 순서
- 제공 범위 먼저. 쓰려는 모델이 공개 프리뷰인지 비공개 프리뷰인지, 제한 파일럿인지부터 공식 글에서 구분합니다.
- 내 작업 하나로 시험. 공개된 벤치마크 대신 내 업무에서 가장 작은 작업 하나를 정해 같은 입력으로 이전 모델과 새 모델을 비교합니다.
- 토큰과 단계 수 기록. 가격표가 같아도 출력 토큰과 도구 호출 횟수에 따라 청구액이 달라지므로 요청당 사용량을 기록합니다.
- 안전 절차 분리. 로봇처럼 물리 환경과 연결되는 용도는 모델 평가와 별도로 현장 안전 절차를 두고, 모델 카드의 사용 제한을 확인합니다.
이 글의 표와 수치는 2026년 10월 18일 기준 공식 글의 내용입니다. 프리뷰 모델의 가격과 제공 범위는 바뀔 수 있으니, 사용 전에 각 공식 페이지의 최신 안내를 확인하세요.