Gemini 2.5 Pro의 코딩 기능이 더욱 향상되었습니다

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요약

구글이 웹 개발에 특화된 Gemini 2.5 Pro 업데이트를 공개하며, 이전 버전과 비교해 시각적 웹앱 생성 능력이 크게 개선되었다. AI Studio를 이용해 판타지 스포츠 대시보드, 전설 포켓몬 백과사전, 모던 랜딩 페이지, P5.js 스케치, 물리 기반 애니메이션, 복잡한 물리 시나리오 등에 걸쳐 양 버전을 비교 테스트한 결과, 업데이트 버전은 더 풍부한 레이아웃과 디테일을 제공했지만 연산 속도는 다소 느려졌다. 특히 복잡한 충돌 감지나 긴 문맥을 필요로 하는 대규모 코드베이스에서 문맥 창(context window)의 우수성이 돋보였다. 끝으로 리더보드 결과는 실제 현업 환경을 완전히 반영하지 못하므로, 실전 프로젝트에서 직접 성능을 검증할 것을 제언한다.

주요 키워드

Gemini 2.5 Pro AI Studio chain of thought context window p5.js 토큰(token) 웹 개발 충돌 감지 멀티탭 레이아웃 랜딩 페이지

하이라이트

🔑 구글이 웹 개발에 특화된 Gemini 2.5 Pro 주요 업데이트를 발표하며, 초기 액세스에서 성능 변화를 예측
⚡️ AI Studio에서 이전 버전과 새 버전을 나란히 비교해 체인 오브 사상(chain of thought)과 속도, 토큰 수 등을 직접 측정
📌 업데이트 버전은 상세한 레이아웃과 멀티탭 구성, 다양한 애니메이션을 자동으로 추가했지만, 속도는 10~15초가량 느려진 경우 확인
🚀 복잡한 물리 시뮬레이션(회전 칠각형 내부 20개 공 등)에서 기존 버전이 실패한 요구사항을 최신 버전이 충족하며 대폭 개선된 충돌 처리를 보여줌
🐛 p5.js 기반 TV 스케치와 물리 기반 문자 낙하 애니메이션 테스트에서 업데이트 모델이 더 정교한 글자 렌더링과 충돌 감지를 지원
🌟 긴 문맥을 다루는 대규모 코드베이스(수십만 줄)에서 이전 모델들이 문맥 창 한계를 보인 반면, Gemini 2.5 Pro는 안정적으로 전체 문맥을 유지
📌 리더보드 순위(예: webdev arena, Chatbot Arena)는 실제 복잡한 프로젝트 성능을 온전히 반영하지 못하므로, 직접 실전 테스트를 권장

용어 설명

Gemini 2.5 Pro

구글이 내놓은 최신 AI 코딩 모델로, 긴 문맥 처리와 웹 개발에 최적화된 기능을 제공한다.

AI Studio

구글이 제공하는 Gemini 모델 실험 플랫폼으로, 여러 버전의 모델을 손쉽게 비교·테스트할 수 있다.

chain of thought(사고 과정 체인)

모델이 코드 구현 과정을 단계별로 사고·출력하는 메커니즘으로, 디버깅과 가독성에 유리하다.

context window(문맥 창)

AI 모델이 한 번에 참조·처리할 수 있는 최대 입력 길이로, 긴 코드베이스 분석에 중요한 요소다.

p5.js

자바스크립트 기반 시각화 라이브러리로, 인터랙티브 애니메이션과 스케치를 쉽게 구현할 수 있다.

[00:00:00] 업데이트 소개

구글이 Gemini 2.5 Pro 조기 액세스를 공개하며 웹 개발에 특화된 성능 향상을 예고한다. Claude 3.7 대비 리더보드 순위를 예측하고, AI Studio를 이용해 두 버전을 비교 테스트할 계획을 설명한다.

[00:01:18] 판타지 스포츠 대시보드 테스트

판타지 스포츠 리그 관리자 대시보드를 단일 HTML 파일로 생성하는 동일 프롬프트를 실행해 비교한다. 체인 오브 사상과 코드 스니펫을 관찰했으며, 업데이트 버전이 멀티탭 구성과 상세 레이아웃을 자동 추가했지만 속도는 약간 느렸다.

[01:31] 첫 번째 테스트로 판타지 스포츠 리그 매니저 대시보드를 단일 파일로 구현하여 두 버전을 비교합니다.

[01:49] 두 모델 모두 사고 체인을 통해 코드 구현 과정을 보여주며, 실행 시간은 새 버전이 60초, 이전 버전이 50초가 소요되었습니다.

[02:24] HTML 에디터를 사용해 결과를 비교한 결과, 새 버전이 더 많은 기능과 개선된 레이아웃을 제공하는 것을 확인했습니다.

[03:27] 이모지를 제거하고 2.5 Pro와 업데이트된 버전을 비교 테스트했습니다. 2.5 Pro가 53초로 더 빨랐고, 업데이트된 버전은 60초가 걸렸습니다.

[03:50] 더 어려운 프롬프트로 테스트할 예정이지만, 우선 시각적 차이를 확인하고자 했습니다. 이는 첫 번째 테스트 결과이며 초기 인상입니다.

[04:10] 속도 테스트에서 기존 2.5 Pro는 50초, 업데이트 버전은 64초가 소요되었습니다. 예상보다 느린 것은 리소스 할당 문제일 수 있습니다.

[04:39] 생성된 결과물은 디자인이 매우 유사했으며, 요소들의 위치와 테마만 약간 변경되었습니다.

[04:54] 새 버전은 더 상세하고 개선된 디자인을 보여주며, 여러 탭과 경기 정보 등 더 풍부한 기능을 제공합니다.

[00:05:23] 전설의 포켓몬 25종 백과사전

첫 25개의 전설 포켓몬 유형·이미지·코드 스니펫을 포함한 백과사전을 HTML 단일 파일로 생성해 본 결과, 두 버전의 토큰 수와 속도는 유사하며 구체적 지시가 결과 일관성에 큰 영향을 미침을 확인했다.

[00:06:46] 모던 랜딩 페이지 생성

HTML·CSS·JS를 활용한 모던 SaaS 기업 랜딩 페이지를 명확한 지시 없이 요청했다. 두 모델 모두 기능적·디자인 수준이 비슷했으나, 업데이트 버전은 이모지 처리 오류가 관찰됐고 전체적인 완성도는 거의 동일했다.

[00:07:27] P5.js TV 스케치: 채널 전환 인터랙션

번호 키(0~9) 입력으로 TV 채널을 전환하는 P5.js 스케치를 요청해 테스트했다. 창의적인 채널명과 애니메이션을 생성했으며, 두 버전 모두 체인 오브 사상이 유사하지만 업데이트 모델이 시각 디테일에서 소폭 우위에 있었다.

[08:14] 두 버전 모두 비슷한 사고 체인을 보여주었으며, 각각 9,865개의 토큰을 사용했습니다. 현재 버전이 처리 속도면에서 우위를 보였습니다.

[09:20] 업데이트된 버전에서 코드 실행 시 예상치 못한 오류가 발생했습니다. 이에 대한 분석과 두 모델의 오류 처리 방식을 비교하기 시작했습니다.

[10:10] 에러 메시지의 15번 라인을 확인하고 코드를 분석하는 과정에서, 제공된 코드가 다른 파일의 것임을 발견했습니다.

[10:29] 문제 해결을 위해 다양한 가능성을 검토하고, p5.js 소스 라인과 내부 캔버스 호출 관계를 조사했습니다.

[11:06] 새로운 버전의 애니메이션을 테스트하며, 이전 버전과 비교했을 때 시각적 개선이 있었지만 큰 차이는 없었습니다.

[11:37] 0325 버전과 새 버전을 비교 분석한 결과, 동일한 기본 모델을 사용하되 추가 후처리가 적용된 것으로 판단됩니다.

[00:12:19] 물리 기반 문자가 떨어지는 애니메이션

현실적 물리 충돌 감지가 적용된 글자 낙하 애니메이션을 구현 요청했다. 업데이트 버전이 기본 도형 대신 글자를 정상적으로 렌더링하고 충돌 처리까지 안정적으로 수행하며 전반적 정확도가 향상됐다.

[12:19] 물리 법칙을 적용한 떨어지는 문자 애니메이션 테스트를 진행하며, 두 버전의 실행 시간과 성능을 비교했습니다.

[13:10] 최종 결과물을 확인하고 문자 주위의 박스 렌더링 문제를 발견했으나, 전반적인 기능은 정상적으로 작동했습니다.

[13:30] 새로운 Gemini 2.5 Pro 버전에서 텍스트 렌더링 테스트를 진행했습니다. 새 버전은 글자를 정확하게 표시하고 충돌 감지도 제대로 작동했습니다.

[13:54] 기본 도형 객체가 보이는 문제를 발견했으나, 커스텀 텍스트 렌더링을 통해 해결했습니다. 글자 주변에 사각형 박스는 남아있지만 전반적인 기능은 정상 작동했습니다.

[14:45] 회전하는 칠각형 안에 20개의 튀는 공을 구현하는 복잡한 과제를 테스트했습니다. 이는 이전 버전의 Gemini가 어려워했던 과제입니다.

[00:14:56] 회전하는 칠각형 내부의 20개 공 튕기기

스핀하는 칠각형 내부에서 중앙에서 시작해 벽과 서로 충돌하는 20개 공을 표시하는 복잡한 물리 시나리오를 시도했다. 기존 버전은 초기 위치 오류를 보였으나, 업데이트 버전이 요구사항을 완벽히 만족하는 애니메이션을 구현했다.

[00:17:20] 최종 평가 및 실전 적용 제언

전반적으로 시각적 웹앱 생성능력이 대폭 향상되었으며, 긴 문맥 처리에서 문맥 창의 우수성이 돋보였다. 리더보드는 실제 복잡한 현업 과제를 충분히 반영하지 못하므로, 직접 코드베이스 테스트를 권장한다.