이미지: X — 벤치마크·평가 화면 갈무리
요약
- 구글 딥마인드의 Gemini 3.7 Flash가 Artificial Analysis Intelligence Index에서 high 추론 기준 56점을 받아 전작 3.6 Flash(52점)보다 4점 올랐다.
- 과제당 평균 소요 시간은 2.0분에서 1.7분으로 줄었고, 초당 약 340토큰의 출력 속도가 이를 뒷받침해 '지능 대비 시간' 파레토 프론티어에 올랐다.
- 정가는 100만 토큰당 입력 1.50달러·출력 7.50달러로 동결됐지만, 연말까지 0.50달러·3.75달러 할인가가 적용된다.
- 모델
- Gemini 3.7 Flash (개발: Google DeepMind)
- Intelligence Index
- high 56점 · medium 51점 · low 47점 (전작 3.6 Flash 52점)
- 과제당 시간
- high 1.7분 · medium 1.4분 · low 0.9분 (3.6 Flash는 2.0분)
- 출력 속도
- 초당 약 340토큰
- 가격
- 정가 100만 토큰당 입력 1.50달러 / 출력 7.50달러, 연말까지 할인가 0.50달러 / 3.75달러
- 토큰 사용량
- high 기준 과제당 평균 37k 출력 토큰, 전작 대비 약 40% 증가
- AA-Briefcase
- 1132 Elo, 전작 대비 +169로 MiniMax-M3 바로 위
- AA-AnalystAgent
- pass^5 60%로 1위 (Claude Opus 5 max 54%, Claude Fable 5 49%)
구글 딥마인드가 내놓은 Gemini 3.7 Flash는 벤치마크 회사 Artificial Analysis 측정에서 과제 하나를 평균 1.7분에 끝냈다. 전작 Gemini 3.6 Flash는 같은 과제 묶음에 2.0분을 썼다. 더 똑똑해지면 대개 더 느려지는데, 이번에는 점수가 오르면서 시간이 줄었다.
4점 올리고 18초 줄였다
Artificial Analysis Intelligence Index는 여러 평가를 묶어 모델의 종합 능력을 한 숫자로 환산한 지표다. Gemini 3.7 Flash는 추론 강도 high에서 56점을 받아 3.6 Flash의 52점보다 4점 올랐다. 속도를 끌어올린 건 초당 약 340토큰이라는 출력 속도다. 그 결과 이 모델은 '지능 대비 과제 소요 시간' 그래프에서 파레토 프론티어 — 같은 시간을 쓰는 모델 중 가장 똑똑하거나, 같은 지능에서 가장 빠른 지점을 잇는 선 — 위에 올랐다.
다만 공짜는 아니다. high 추론에서 3.7 Flash는 전작보다 토큰을 약 40% 더 쓴다. 과제당 평균 출력 토큰이 37k로, Claude Fable 5나 Qwen3.8 Max와 비슷한 수준이다. 생각을 더 길게 하되, 그 생각을 훨씬 빨리 뱉는 구조인 셈이다.
추론 강도 세 단계, 무엇을 고를까
이번 모델은 low·medium·high 세 단계로 추론 강도를 조절할 수 있다. 숫자를 나란히 놓으면 선택이 명확해진다.
| 설정 | Intelligence Index | 과제당 시간(분) | 시간 비교 |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.7 Flash (low) | 47 | 0.9 | 26 |
| Gemini 3.7 Flash (medium) | 51 | 1.4 | 41 |
| Gemini 3.7 Flash (high) | 56 | 1.7 | 50 |
| Gemini 3.6 Flash | 52 | 2.0 | 59 |
| Claude Opus 5 (max) | 63 | 8.0 | 100 |
low 설정만으로도 47점이 나온다. 전작 3.6 Flash(52점)에는 못 미치지만 시간은 절반 이하다. 반대로 최상위권인 Claude Opus 5(63점)는 과제 하나에 8분을 쓴다. 점수 7점 차를 위해 시간을 4.7배 더 쓸 것인가 — 실무에서 모델을 고르는 판단은 대체로 이 지점에서 갈린다.
정가는 그대로, 연말까지는 3분의 1
가격 정책도 눈여겨볼 대목이다. 정가는 100만 토큰당 입력 1.50달러·출력 7.50달러로 3.6 Flash와 동일하다. 여기에 구글은 연말까지 입력 0.50달러·출력 3.75달러의 할인가를 적용한다. Artificial Analysis는 이 할인가를 적용하면 Intelligence Index 과제 한 건당 비용이 0.40달러 수준으로 계산된다고 밝혔다.
토큰을 40% 더 쓰는 모델이라 정가 기준 실질 비용은 전작보다 올라간다. 그 부담을 연말까지의 한시 할인으로 덮어둔 구조다.
스프레드시트를 읽는 능력에서 1위
점수가 가장 크게 벌어진 곳은 에이전트 계열 평가다. 지식 노동 과제를 다루는 Artificial Analysis 자체 평가 AA-Briefcase에서 3.7 Flash(high)는 1132 Elo를 기록했다. 전작보다 169점 높고, MiniMax-M3를 근소하게 앞선 수치다.
스프레드시트와 문서를 놓고 복잡한 질문에 답하게 하는 신설 벤치마크 AA-AnalystAgent에서는 pass^5 기준 60%로 목록 1위에 올랐다. 같은 평가에서 Claude Opus 5(max)가 54%, Claude Fable 5가 49%였다. 종합 지능지수로는 오푸스 5에 7점 뒤진 모델이, 엑셀 파일을 읽고 답을 찾는 특정 과제에서는 앞선 셈이다.
| 평가 | Gemini 3.7 Flash (high) | 비교 모델 |
|---|---|---|
| Intelligence Index | 56 | Claude Opus 5 63 · Grok 4.6 61 |
| AA-Briefcase (Elo) | 1132 | 전작 대비 +169, MiniMax-M3 바로 위 |
| AA-AnalystAgent (pass^5) | 60% | Claude Opus 5 54% · Fable 5 49% |
석 달에 세 번, 플래시의 속도전
Artificial Analysis는 이번이 구글 딥마인드가 석 달 사이 내놓은 세 번째 새 Flash 모델이라고 짚었다. Flash 계열은 구글 제미나이 라인업에서 최상위 모델보다 가볍고 싸며 빠른 '주력 작업용' 자리를 맡는다. 대량 처리와 에이전트 반복 호출처럼 한 번의 천재성보다 초당 처리량이 중요한 곳이 무대다.
최근 이 시장의 경쟁은 점수 자체보다 '점수당 시간·비용'으로 옮겨가고 있다. 지난 8월 12일 우리 지면이 다룬 xAI의 Grok 4.6은 지능지수 61점을 받으면서 가격을 전작과 동일하게 유지했고, 앤트그룹 Ling 3.0 Tiny는 활성 파라미터 1.3B로 25점을 받아 '작고 싼 쪽'의 프론티어를 밀었다. 3.7 Flash는 그 사이, 중간 가격대에서 시간 축을 공략한 모델이다.
그래서 무엇이 달라지나
에이전트를 붙여 실제 업무를 돌리는 팀에게는 대기 시간이 곧 비용이다. 문서 스무 건을 요약하거나 스프레드시트를 뒤져 답을 찾는 작업을 하루에 수백 번 돌린다면, 과제당 0.3분 차이는 곧바로 처리량 차이로 바뀐다. 3.7 Flash는 그 지점에서 전작을 대체할 근거를 숫자로 제시했다.
선택의 요령도 비교적 단순해졌다. 정확도가 관건인 분석 작업이면 high, 분류·추출처럼 반복이 많고 난도가 낮은 작업이면 low로 내려 시간과 토큰을 아끼는 식이다. 다만 이 수치는 모두 Artificial Analysis라는 제3자 평가 기관의 측정값이며, 실제 업무 데이터에서의 성능은 직접 돌려봐야 확인된다. 할인가가 연말까지라는 점도 도입 시점을 잡을 때 함께 계산해둘 변수다.
