Gemini 2.5 Flash: 강력하면서도 가장 저렴한 모델이 GPT 4.5, Deepseek R1, 3.7 Sonnet을 제압하다! (완전 테스트됨)

WorldofAI 구독자 105,000명

요약

이 영상은 구글의 최신 AI 모델인 Gemini 2.5 Flash의 프리뷰를 통해 모델의 성능, 가격 경쟁력, 그리고 다양한 벤치마크 테스트 결과를 소개합니다. 실제로 모델은 실시간 어플리케이션, 챗봇, 에이전트 기반 워크플로우 등에 적용할 수 있는 높은 효율성을 보입니다. 또한, 다양한 코딩, UI/UX, 추론 및 독해 테스트를 통해 Gemini 2.5 Flash의 종합적인 강점을 확인할 수 있습니다. 영상은 테스트 사례와 모델의 개선된 토큰 비용 구조를 중심으로 설명합니다.

주요 키워드

Gemini 2.5 Flash 가격 경쟁력 토큰 비용 실시간 어플리케이션 생각 모드 비생각 모드 벤치마크 테스트 코드 실행 창의 코딩 추론 능력

하이라이트

🔑 Gemini 2.5 Flash의 프리뷰 출시와 전반적 소개가 이루어집니다.
⚡️ 모델의 가장 큰 강점은 뛰어난 가격 경쟁력과 저렴한 토큰 비용 구조입니다.
🌟 두 가지 모드(생각 모드와 비생각 모드)를 통한 세밀한 가격 책정이 강조됩니다.
🚀 스티키 노트 앱, 게임 시뮬레이션, SVG를 이용한 나비 생성 등 다양한 벤치마크 테스트가 진행됩니다.
📌 수리 문제, 창의 코딩, 독해 및 추론 테스트를 통해 전반적인 성능과 논리적 추론 능력이 입증됩니다.
🌟 전체 테스트에서 Gemini 2.5 Flash는 경쟁 모델과 비교해 높은 효율성과 비용 효율성을 보입니다.

용어 설명

생각 모드 (Thinking Mode)

입력 토큰과 출력 토큰에 대해 상대적으로 높은 비용을 지불하지만, 복잡한 추론과 계산을 수행하는 모드.

비생각 모드 (Non-Thinking Mode)

더 낮은 비용으로 빠른 응답을 제공하는 모드로, 복잡한 연산 없이 기본 기능에 초점을 맞춤.

실시간 어플리케이션 (Real-Time Applications)

즉각적인 응답이 필요한 챗봇, 분석 및 에이전트 기반 워크플로우 등을 포함한 응용 분야.

토큰 (Token)

AI 모델의 입력 및 출력 단위로, 가격 책정과 성능 평가에 중요한 요소.

[00:00:00] 소개 및 개요

영상은 구글의 최신 Gemini 2.5 Flash 프리뷰를 소개합니다. 모델의 전반적인 성능과 AI 업계에서의 의미를 간략하게 설명합니다.

[00:00:20] 가격 및 토큰 비용

모델의 두 가지 모드(생각/비생각)와 이에 따른 토큰 비용 구조가 상세히 설명됩니다. 저렴한 가격과 낮은 비용이 주요 포인트로 강조됩니다.

[00:01:01] 벤치마크 테스트 – UI 및 코드

스티키 노트 앱과 파이썬 게임 시뮬레이션 등 다양한 UI 및 코드 생성 테스트를 진행합니다. 이를 통해 모델의 실전 성능과 응용 가능성이 평가됩니다.

[00:03:21] 창의 및 공간 추론 테스트

나비 SVG 생성, p5.js를 이용한 TV 앱 코딩 등 창의적 작업과 공간 추론 능력을 테스트합니다. 모델의 구조적 사고와 코드 실행 능력이 부각됩니다.

[03:37] 생성된 앱은 드래그 앤 드롭, 색상 선택, 노트 잠금 등 다양한 기능을 완벽히 구현했습니다.

[04:20] 두 번째 테스트로 콘웨이의 생명 게임을 파이썬으로 구현했고, 패턴 생성과 시뮬레이션이 성공적으로 작동했습니다.

[05:19] 마지막으로 가장 어려운 과제인 대칭적인 나비 모양 SVG 코드 생성을 통해 공간 추론과 기하학적 이해도를 테스트합니다.

[05:47] SVG 생성 테스트에서 나비 모양을 성공적으로 구현했으며, 기능적인 측면에서 Gemini 2.5 Pro와 유사한 수준의 성능을 보여주었습니다.

[06:48] 기차 속도-거리-시간 문제를 해결하는 과정에서 정확한 수학적 추론을 보여주며 오후 1시 12분이라는 정확한 답을 도출했습니다.

[00:07:00] 독해 및 추론 도전

수학 문제, 기후 모델 논문 독해, 탐정 추리 문제 등 다양한 독해와 논리 추론 문제가 제시됩니다. 모델은 조건문 처리와 복합 정보 종합 능력을 보여줍니다.

[07:26] 창의적 코딩 과제에서 숫자 키로 채널을 변경할 수 있는 TV 앱을 p5.js를 사용해 성공적으로 구현했습니다.

[08:07] 기후 모델링 논문 관련 독해와 과학적 추론 과제에서 빠르고 정확한 분석 능력을 보여주었습니다.

[08:30] 모델이 전체 논문을 읽고 세 가지 유형의 단락을 분석하여 다중 섹션 정보를 종합하고 추론을 도출하여 명확한 답변을 제시했습니다.

[08:55] 연역적 추론 테스트에서 5명의 용의자가 있는 탐정 사건을 분석하여, 상충되는 진술들 중에서 진실을 찾아내는 능력을 평가했습니다.

[09:24] 모델은 데이비드가 범인이라는 정확한 결론을 도출했고, 모든 가능성에 대한 논리적 설명을 제공했습니다.

[09:39] 채널 지원 방법으로 슈퍼 땡스 옵션과 프라이빗 디스코드 가입을 제안하며, 디스코드에서는 AI 도구 구독 서비스와 독점 콘텐츠를 제공합니다.

[00:09:41] 최종 평가 및 채널 안내

테스트 전반을 종합하며 모델의 우수성을 재확인합니다. 채널 구독, 뉴스레터, Discord 커뮤니티 가입 등 추가 안내로 마무리됩니다.