지금까지 AI 추론의 문제점

대부분의 대규모 언어 모델은 텍스트 생성, 문서 요약 및 코드 작성에 인상적입니다. 그러나 다단계 물리학 유도를 통해 추론하도록 요청하거나 40페이지 분량의 수학적 증명에서 결함을 찾아내도록 요청하면 그들은 무너집니다. 유창한 언어와 진정한 분석적 사고 사이의 격차는 AI가 해결하지 못한 가장 큰 과제 중 하나였습니다.

구글의 대답은쌍둥이자리 3 딥씽크는 특히 복잡한 과학, 수학, 공학 문제를 대상으로 2026년 2월에 출시된 업그레이드된 추론 모드입니다. 빠른 응답을 생성하는 표준 채팅 기반 AI와 달리 Deep Think는 답변을 생성하기 전에 문제를 체계적으로 해결하기 위해 확장된 계산 시간을 할당합니다.

이것은 단순한 모델 업데이트가 아닙니다. 이는 AI가 어려운 문제를 처리하는 방식에 대해 근본적으로 다른 접근 방식을 나타내며, 연구실의 초기 결과에 따르면 AI가 실제로 약속을 이행하는 것으로 나타났습니다. 무엇이 새로운지, 무엇이 실제인지, 한계는 무엇인지 분석해 보겠습니다.

Deep Think의 실제 작동 방식

표준 AI 모델은 프롬프트를 처리하고 토큰별로 응답 토큰을 생성하여 속도를 최적화합니다. Deep Think는 답변을 결정하기 전에 내부 추론 체인에 더 많은 시간을 투자하여 이를 뒤집습니다. 머리 꼭대기에서 수학 문제에 답하는 것과 앉아서 펜과 종이를 들고 단계별로 문제를 풀어나가는 것의 차이라고 생각하세요.

에 따르면Google DeepMind 문서, 모델은 "확장된 사고"라고 부르는 프로세스를 사용합니다. 이는 AI가 최종 출력을 생성하기 전에 평가하고 개선하는 내부 추론 추적을 생성하는 프로세스입니다. 이는 OpenAI의 o1 모델과 개념적으로 유사하지만 Google은 과학적 벤치마크에서 훨씬 더 나은 성능을 주장합니다.

생각의 사슬과 다른 점

당신은 이렇게 생각할 수도 있습니다: "이것은 단지 일련의 생각을 촉구하는 것이 아닌가?" 좀 빠지는. 생각의 사슬은 모델에게 작업을 보여달라고 요청하는 유도 기술입니다. Deep Think는 확장된 추론을 모델 아키텍처에 직접 적용합니다. 차이점은 다음과 같은 이유로 중요합니다.

심층 검색:모델은 내부적으로 여러 솔루션 경로를 탐색하고 막다른 골목에 도달하면 첫 번째 접근 방식을 따르기보다는 역추적합니다.
자체 검증:답변을 반환하기 전에 자체 작업의 논리적 일관성을 확인합니다.
적응형 컴퓨팅:어려운 문제일수록 자동으로 더 많은 생각 시간을 갖게 되고, 간단한 질문은 빠르게 답변받을 수 있습니다.

이미 워크플로에서 AI 도구를 사용하고 있는 연구자의 경우 이러한 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. AI가 분석 작업을 어떻게 재구성하는지 탐색하고 있다면 다음 항목을 모아보세요.삶을 변화시키는 AI 도구Deep Think와 함께 사용할 수 있는 몇 가지 보완 도구를 다룹니다.

실제로 중요한 벤치마크 결과

AI 회사는 벤치마크 수치를 던지는 것을 좋아하므로 연구원과 엔지니어에게 진정으로 의미 있는 수치에 집중하겠습니다.

Deep Think 벤치마크 하이라이트

🏅

인류의 마지막 시험에서 48.4%
현재 모델을 능가하도록 설계된 가장 어려운 AI 벤치마크

🧮

IMO 문제에 대한 금메달 수준
국제수학올림피아드 대회 규격

💻

경쟁 프로그래밍 최고 점수
Codeforce 및 IOI 수준 알고리즘 문제

🔬

재료 과학의 새로운 결과
실제 실험실에서 사용 가능한 제작 레시피 생성

그만큼인류의 마지막 시험특히 점수가 눈에 띕니다. 이 벤치마크는 현재 AI로는 해결할 수 없도록 특별히 연구자 연합에 의해 설계되었습니다. 여기에는 패턴 일치보다는 진정한 추론이 필요한 고급 수학, 이론 물리학 및 전문 영역의 질문이 포함되어 있습니다. 48.4%의 점수는 이전 모델에 비해 크게 향상되었습니다.

수학적 경쟁 결과도 똑같이 말해줍니다. Deep Think는 중간 결과를 기반으로 하는 다단계 증명이 필요한 국제 수학 올림피아드 문제에서 금메달 표준을 달성했습니다. 이것이 바로 이전 모델이 어려움을 겪었던 일종의 구조화된 추론입니다.

실제 연구 결과: 재료 과학의 혁신

벤치마크는 유용하지만 실제 결과는 더 나은 결과를 말해줍니다. 가장 설득력 있는 시연 중 하나는 Deep Think를 사용하여 몇 달 동안 붙어 있던 재료 제조 문제를 해결한 반도체 연구실에서 나왔습니다.

연구팀은 차세대 반도체용 고품질 박막 성장을 위해 노력하고 있었습니다. 기존 레시피에서는 약 50마이크로미터 크기의 필름을 생산했습니다. 그들은 실험 데이터, 제약 조건 및 목표를 Deep Think에 입력하고 최적화된 제조 매개 변수를 제안하도록 요청했습니다.

모델은 온도, 압력, 성장 시간 및 기질 구성 사이의 관계를 분석한 다음 팀이 고려하지 않은 수정된 레시피를 제안했습니다. 실험실에서 테스트했을 때 새로운 접근 방식은 이전 결과의 두 배 이상인 100마이크로미터보다 큰 필름을 생성했습니다.

AI가 복잡한 다변수 관계를 처리하고 명확하지 않은 매개변수 조합을 제안할 수 있는 이러한 종류의 애플리케이션은 Deep Think가 표준 모델보다 진정으로 뛰어난 곳입니다.

인간이 놓친 오류 찾기

또 다른 경우, 고에너지 물리학 연구자들은 Deep Think를 사용하여 그들이 개발해 온 수학적 프레임워크를 검토했습니다. 이 모델은 여러 차례의 동료 검토를 거쳐 살아남은 파생물 중 하나에서 미묘한 논리적 불일치를 식별했습니다. 최종 결과가 여전히 그럴듯해 보였기 때문에 오류가 명확하지는 않았지만, 중간 추론에는 해당 결과를 토대로 향후 작업을 구축하는 데 문제를 일으킬 수 있는 결함이 포함되어 있었습니다.

복잡한 데이터 분석 작업을 수행하는 팀의 경우 다음과 같은 도구를 사용하세요.AI 시장 분석 도구덜 기술적인 영역에서도 수동 검토가 종종 놓치는 통찰력을 AI 기반 분석이 어떻게 표면화할 수 있는지 보여줍니다.

Deep Think에 접근할 수 있는 사람(및 비용)

2026년 2월부터 Gemini 3 Deep Think에 대한 액세스는 두 가지 채널을 통해 제공됩니다.

Google AI Ultra 구독:개별 연구원과 개발자는 다음을 통해 Deep Think에 액세스할 수 있습니다.구글 AI 스튜디오AI Ultra 요금제를 이용하세요. 이는 Deep Think 추론이 활성화된 완전한 Gemini 앱 경험을 제공합니다.
Gemini API(초기 액세스):기업 및 연구기관은 다음을 통해 API 접근을 신청할 수 있습니다.Gemini API 개발자 포털. API는 다음을 지원합니다.사고 모드 구성, 모델이 요청당 소비하는 추론 시간을 제어할 수 있습니다.

API 통합은 간단합니다. 다음은 Python SDK를 사용하는 기본 예입니다.

google.generativeai를 genai로 가져오기

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

모델 = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-3-deep-think",
    Generation_config={
        "thinking_config": {"thinking_budget": 24576}
    }
)

응답 = model.generate_content(
    "이 수학적 증명을 논리적으로 분석하세요"
    "일관성을 확보하고 추론의 공백을 식별합니다."
    + 증거_텍스트
)

인쇄(응답.텍스트)

그만큼생각_예산매개변수는 모델이 내부 추론에 사용할 수 있는 토큰 수를 제어합니다. 값이 높을수록 어려운 문제에서 더 나은 결과를 얻을 수 있지만 대기 시간과 비용이 늘어납니다. 빠른 사실 관련 질문의 경우 낮은 예산을 설정할 수 있습니다. 복잡한 증명이나 과학적 분석의 경우 최대한 활용하는 것이 좋습니다.

좋은 결과를 얻기 위한 실용적인 팁

여러 사용 사례에 걸쳐 Deep Think를 테스트한 후 지속적으로 더 나은 결과를 생성하는 패턴은 다음과 같습니다.

입력 내용을 신중하게 구성하세요

Deep Think는 잘 구성된 메시지를 통해 엄청난 이점을 얻습니다. 텍스트 벽을 버리고 "어떻게 생각하세요?"라고 묻는 대신 문제를 명확한 구성 요소로 나누십시오.

모든 제약 조건과 가정을 포함하여 문제를 정확하게 기술합니다.
관련 데이터를 구조화된 형식(표, 번호가 매겨진 목록)으로 제공
필요한 출력 종류(증명, 권장 사항, 오류 분석)를 지정하세요.
이미 시도한 접근 방식과 그 접근 방식이 효과가 없었던 이유를 언급하세요.

단순한 생성이 아닌 검증에 사용

Deep Think의 가장 강력한 기능 중 하나는 처음부터 새로 만드는 것이 아니라 기존 작업을 확인하는 것입니다. 파생물, 코드 또는 실험 설계를 입력하고 결함을 찾도록 요청하세요. 이러한 "적대적 검토" 접근 방식은 세대 우선 접근 방식이 놓친 문제를 표면화하는 경우가 많습니다.

도메인별 도구와 페어링

Deep Think는 더 큰 작업 흐름의 일부로 가장 잘 작동합니다. 추론이 많은 부분에 사용하되 도메인별 작업을 위한 특수 도구와 함께 사용하세요. 예를 들어, 연구와 함께 AI 검색 가능성을 위해 콘텐츠를 최적화하는 경우LLMS.txt 생성기분석 과제에 Deep Think를 집중할 수 있도록 특정 기술 요구 사항을 처리합니다.

Deep Think를 최대한 활용하기

문제를 정확하게 정의하라

제약 조건, 가정, 이미 시도한 내용을 포함하세요.

사고 예산을 적절하게 설정하세요

복잡한 증명의 경우 높음, 간단한 분석의 경우 낮음

확인에 사용

단순한 생성이 아닌 기존 작업을 검토하고 오류를 확인합니다.

전문 도구와 결합

추론을 위한 Deep Think, 기타 모든 것을 위한 도메인 도구

Deep Think가 부족한 부분

완벽한 도구는 없으며, 한계에 대해 솔직하게 말하는 것이 과대광고보다 더 유용합니다. Deep Think가 여전히 어려움을 겪고 있는 부분은 다음과 같습니다.

숨어 있음:확장된 사고 모드는 느립니다. 복잡한 문제는 처리하는 데 30~60초가 걸릴 수 있으며 때로는 더 오래 걸릴 수도 있습니다. 이로 인해 실시간 애플리케이션이나 빠른 대화를 주고받는 데는 실용적이지 않습니다.
비용:사고 토큰은 사용량에 포함되므로 단일 복잡한 쿼리는 표준 Gemini 요청보다 훨씬 더 많은 토큰을 소비할 수 있습니다. 예산에 민감한 팀은 언제 Deep Think 모드를 활성화할지 선택적으로 선택해야 합니다.
새로운 영역에서의 환각:추론은 더 엄격하지만 훈련 데이터가 부족한 고도로 전문화된 분야에서는 모델이 여전히 자신있게 잘못된 결과를 생성할 수 있습니다. 항상 중요한 결과를 독립적으로 확인하십시오.
제한된 가용성:API는 여전히 기업의 조기 액세스가 통제되고 있으며 AI Ultra 구독은 저렴하지 않습니다. 대부분의 개별 연구자들은 이를 정기적으로 사용하려면 제도적 지원이 필요합니다.

에 따르면MIT Technology Review의 보도, 확장된 컴퓨팅 접근 방식은 추론 품질과 Google 및 기타 AI 연구소가 여전히 최적화하기 위해 노력하고 있는 실제 유용성 사이에 근본적인 균형을 이루고 있습니다.

경쟁사와 비교하는 방법

Deep Think는 점점 성장하고 있는 추론 중심 AI 모델 분야에 진출하고 있습니다. OpenAI의 o1 및 o3 모델은 유사한 확장된 사고 방식을 사용하며 Anthropic의 Claude는 자체적인 다단계 추론 기능을 갖추고 있습니다. Deep Think를 구별하는 것은 과학 및 수학 영역에서의 특별한 강점이며, 이는 아마도 해당 분야에 대한 Google DeepMind의 깊은 연구 유산을 반영하는 것 같습니다.

경쟁은 도구가 빠르게 개선되고 있음을 의미하므로 연구자들에게 건전한 것입니다. Deep Think가 특정 사용 사례에 적합하지 않은 경우 대안이 있을 수 있습니다. 그리고 API 인터페이스는 공급자마다 유사하기 때문에 서로 다른 작업을 위해 인터페이스 간에 전환하는 것이 점점 더 간단해졌습니다.

결론

Gemini 3 Deep Think는 다단계 분석 추론이 필요한 문제를 연구하는 연구원과 엔지니어에게 정말 유용한 도구입니다. 재료 과학 결과, 수학적 검증 기능 및 벤치마크 성능은 모두 Google 주장의 실제 실체를 가리킵니다.

가장 좋은 사용 사례는 복잡한 증명 검증, 다변수 실험 설계 최적화, 오류에 대한 수학적 프레임워크 분석, 표준 AI 모델이 피상적인 답을 제공하는 문제 해결 등입니다. 도메인 전문 지식을 대체하는 것은 아니지만 어떤 질문을 해야 할지 이미 알고 있는 사람들을 위한 강력한 증폭기입니다.

API 또는 AI Ultra 구독에 액세스할 수 있는 경우 이미 수동으로 해결한 문제부터 시작한 다음 Deep Think의 접근 방식을 자신의 접근 방식과 비교해 보세요. 이는 새로운 작업을 신뢰하기 전에 그 강점과 맹점에 대한 근거 있는 감각을 제공합니다.