100퍼센트. AIME 2025에서의 만점은 주요 언어 모델이 외부 도구 없이 경쟁 수준의 수학 벤치마크를 완전히 소화한 최초의 사례입니다1. OpenAI의 GPT-5.2는 2025년 12월에 이 이정표를 달성했고, Google의 Gemini 3 Pro가 코드 실행 기능을 활성화한 상태로 이를 따라잡으며, 2026년 기업 AI 인프라 결정을 재편할 최첨단 모델 경쟁의 무대를 마련했습니다2.
TL;DR
GPT-5.2와 Gemini 3 Pro는 2026년 2월 현재 상용 AI 역량의 최전선을 대표합니다. GPT-5.2는 수학적 추론(100% AIME), 다중 언어 코딩(55.6% SWE-Bench Pro), 환각 감소(6.2% 비율)에서 우위를 점하고 있습니다. Gemini 3 Pro는 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 Deep Think 모드에서 45.1% ARC-AGI-2 점수로 멀티모달 처리와 장문맥 애플리케이션을 주도하고 있습니다. Claude Opus 4.5는 80.9% SWE-bench Verified로 코딩 부문 1위를 차지하고 있습니다. Apache 2.0 라이선스 하의 OpenAI의 새로운 GPT-oss 오픈 웨이트 모델은 오픈소스 경쟁을 향한 전략적 전환을 시사합니다.
모델 사양 비교
2026년 2월의 최첨단 모델 환경은 다양한 워크로드 프로파일에 대한 뚜렷한 아키텍처 선택지를 제공합니다3.
컨텍스트 윈도우 및 토큰 처리
| 사양 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro | Claude Opus 4.5 |
|---|---|---|---|
| 입력 컨텍스트 | 400K 토큰 | 1M 토큰 | 200K (1M 베타) |
| 출력 토큰 | 128K | 64K | 32K |
| 지식 기준 시점 | 2025년 8월 | 2025년 10월 | 2025년 5월 |
| 출시일 | 2025년 12월 11일 | 2025년 11월 18일 | 2025년 10월 |
Gemini 3 Pro의 1M 토큰 컨텍스트 윈도우는 GPT-5.2 대비 2.5배 우위를 나타내며, 단일 추론 호출로 전체 코드베이스, 긴 문서 또는 확장된 대화 기록을 처리할 수 있게 합니다4. GPT-5.2는 우수한 컨텍스트 정확도로 이를 보완하여, 전체 400K 윈도우에서 거의 100%의 검색 정확도를 유지하며, 이전 모델 세대에서 관찰된 성능 저하와 대조됩니다5.
추론 역량
| 벤치마크 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro | Gemini 3 Flash |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 100% | 100% (코드 사용) | - |
| ARC-AGI-2 | 52.9% | 45.1% (Deep Think) | - |
| GPQA Diamond | 89.4% | 93.8% (Deep Think) | - |
| LMArena Elo | ~1480 | 1501 | - |
GPT-5.2는 도구 지원 없이 순수한 수학적 추론에서 선두를 달리며, 순수한 모델 역량을 통해 최초의 AIME 만점을 달성했습니다6. Gemini 3 Pro의 Deep Think 모드는 복잡한 과학 문제에서 우수한 성과를 보여주며, 여러 가설을 동시에 평가하고 병렬 추론 체인에서 통찰을 종합합니다7.
코딩 성능 분석
코딩 벤치마크는 작업 복잡성과 언어 커버리지에 따른 미묘한 성능 차이를 보여줍니다8.
SWE-Bench 결과
| 벤치마크 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro | Gemini 3 Flash | Claude Opus 4.5 |
|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 74.9-80% | 76.2% | 78% | 80.9% |
| SWE-Bench Pro | 55.6% | 43.3% | - | - |
SWE-Bench Pro 결과는 특히 계몽적입니다. GPT-5.2의 55.6% 점수는 네 개 프로그래밍 언어에 걸친 복잡하고 다중 파일 엔지니어링 작업에서의 우수한 역량을 확인하며, Gemini의 43.3%를 상당한 차이로 앞섭니다9.
그러나 Gemini 3 Flash는 놀라운 결과를 제공합니다: SWE-bench Verified에서 78%로, Gemini 3 Pro(76.2%)를 능가하고 이 특정 벤치마크에서 GPT-5.2와 맞먹거나 뛰어넘습니다10. Google은 Gemini 3 Pro 비용의 1/4 미만으로 추론을 제공하고 3배 빠르게 실행하면서 이러한 성과를 달성했습니다.
Claude Opus 4.5는 SWE-bench Verified에서 80.9%로 코딩 부문 1위를 유지하며, 원시 벤치마크 점수보다 구현 일관성이 중요한 에이전틱 코딩 워크플로에서 특히 신뢰할 만한 모습을 보입니다11.
코드 품질 평가
Sonar의 독립적인 코드 품질 분석은 프로덕션 워크로드 전반의 추가적인 성능 특성을 보여줍니다12:
| 모델 | 버그 비율 | 코드 스멜 비율 | 보안 문제 비율 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 High | 낮음 | 낮음 | 낮음 |
| Claude Opus 4.5 | 낮음 | 보통 | 낮음 |
| Gemini 3 Pro | 보통 | 낮음 | 낮음 |
GPT-5.2의 "High" 추론 모드는 모든 카테고리에서 일관되게 낮은 결함률을 보이지만, 확장된 추론 토큰의 비용 프리미엄은 대용량 애플리케이션의 총 소유 비용에 영향을 미칩니다.
환각과 정확도
환각 감소는 중요한 기업 관심사이며, GPT-5.2는 이전 세대 대비 상당한 개선을 주장하고 있습니다13.
보고된 환각 비율
| 지표 | GPT-5.2 | GPT-5.1 | 개선도 |
|---|---|---|---|
| OpenAI 공시 | 6.2% | 8.8% | 30% 감소 |
| Vectara 독립 평가 | 8.4% | - | - |
| DeepSeek V3.2 (참고) | 6.3% | - | 업계 선도 |
OpenAI는 GPT-5.1의 8.8%에서 GPT-5.2의 6.2%로 30% 환각 감소를 보고합니다14. Vectara의 독립 테스트에서는 8.4% 비율을 발견하여 DeepSeek의 6.3%에 뒤처집니다15. 보고된 비율과 측정된 비율 간의 편차는 벤치마크 방법론이 결과에 상당히 영향을 미침을 시사합니다.
컨텍스트 정확도
GPT-5.2는 컨텍스트 활용에서 극적인 개선을 보여줍니다16:
- GPT-5.1: 정확도가 8K 토큰에서 90%에서 256K 토큰에서 50% 미만으로 저하
- GPT-5.2: 전체 컨텍스트 윈도우에서 거의 100% 정확도 유지
- Four-Needle Challenge: 200,000 단어에서 네 개의 특정 사실을 회상하는데 거의 완벽한 정확도를 달성한 최초 모델
컨텍스트 정확도 개선은 모델이 긴 입력의 중간에서 정보를 검색하는 데 어려움을 겪던 대용량 컨텍스트 윈도우의 오랜 한계를 해결합니다.
멀티모달 및 비전 역량
Gemini 3 Pro는 Google의 훈련 접근법에서 나온 핵심 아키텍처 장점인 멀티모달 처리에서 확실히 선두를 달리고 있습니다17.
비전 성능
| 역량 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|
| 비디오 이해 | 제한적 | 네이티브 지원 |
| 공간 추론 | 우수 | 최첨단 |
| 문서 OCR | 강력 | 강력 |
| 다국어 비전 | 우수 | 선도 |
Gemini 3의 멀티모달 역량은 비디오 이해와 최첨단 공간 추론으로 확장되어, 텍스트 중심 모델에서는 여전히 도전적인 건축 분석, 제조업 품질 검사, 의료 영상 해석과 같은 애플리케이션을 가능하게 합니다18.
가격 및 비용 분석
기업 배포를 위해서는 다양한 사용 패턴에 걸친 총 소유 비용을 이해해야 합니다19.
API 가격 비교
| 모델 | 입력 (100만 토큰당) | 출력 (100만 토큰당) | 캐시된 입력 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 | $1.75 | $14.00 | $0.18 (90% 할인) |
| GPT-5.2 Pro | 더 높음 | 더 높음 | 사용 가능 |
| Gemini 3 Pro | ~$1.25 | ~$5.00 | 사용 가능 |
| Gemini 3 Flash | ~$0.075 | ~$0.30 | 사용 가능 |
| Claude Opus 4.5 | $15.00 | $75.00 | 사용 가능 |
GPT-5.2 가격은 GPT-5.1 기본 요금 대비 약 40% 인상을 나타냅니다20. 캐시된 입력 토큰에 대한 90% 할인은 반복적인 컨텍스트가 있는 애플리케이션에 상당한 비용 절감을 제공하여 비용을 100만 토큰당 단 $0.18로 줄입니다.
Gemini 3 Flash는 더 빠른 응답 시간을 유지하면서 Gemini 3 Pro 비용의 5% 미만으로 78% SWE-bench Verified를 달성하여 비용 효율성 리더로 부상합니다21.
추론 토큰 비용
GPT-5.2의 "Thinking" 모델은 출력 요금($14/1M)으로 청구되는 내부 추론 토큰을 생성하여 광범위한 추론 체인이 필요한 복잡한 쿼리의 비용을 상당히 증가시킵니다22. 10,000개의 추론 토큰을 생성하는 쿼리는 각 추론 호출에 $0.14를 추가합니다.
OpenAI의 오픈 웨이트 전환
Apache 2.0 라이선스 하의 OpenAI의 GPT-oss 모델 출시는 오픈소스 경쟁을 향한 전략적 전환을 시사합니다23.
GPT-oss 모델 사양
| 모델 | 매개변수 | 라이선스 | 주요 강점 |
|---|---|---|---|
| GPT-oss-120b | 120B | Apache 2.0 | o3-mini 능가, o4-mini와 동등 |
| GPT-oss-20b | 20B | Apache 2.0 | 효율적 추론, 도구 사용 |
Apache 2.0 라이선스는 카피레프트 제한이나 특허 위험 없이 상업적 사용, 수정, 재배포를 가능하게 합니다24. 조직은 가중치를 다운로드하고 프라이빗 인프라에서 실행하며 특정 도메인에 대해 파인튜닝할 수 있습니다.
GPT-oss-120b는 OpenAI의 o3-mini를 능가하고 경쟁 코딩, 일반 문제 해결, 도구 호출, 건강 관련 쿼리에서 o4-mini와 동등하거나 이를 뛰어넘습니다25. 이 모델들은 vLLM, Ollama, llama.cpp 추론 스택에서의 배포를 지원합니다.
인프라 시사점
AI 인프라 투자를 계획하는 조직들에게 최첨단 모델 환경은 여러 전략적 고려사항을 제시합니다.
컴퓨팅 요구사항
| 모델 | 추론 하드웨어 | 메모리 요구사항 | 일반적 지연시간 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 | API 전용 | N/A (클라우드) | 50-200ms |
| Gemini 3 Pro | API 전용 | N/A (클라우드) | 40-150ms |
| GPT-oss-120b | 8x H100/B200 | 240GB+ | 100-500ms |
| GPT-oss-20b | 2x H100/B200 | 40GB+ | 30-100ms |
자체 호스팅 GPT-oss 배포는 상당한 GPU 인프라가 필요하지만, 토큰당 API 비용을 제거하고 완전한 데이터 주권을 가능하게 합니다26. 매일 수백만 토큰을 처리하는 조직은 몇 개월 내에 비용 균형점에 도달할 수 있습니다.
모델 선택 프레임워크
전략적 모델 선택은 워크로드 특성에 따라 달라집니다:
GPT-5.2를 선택하는 경우:
- 수학적 추론이 요구사항을 지배하는 경우
- Python, JavaScript, TypeScript, Go를 아우르는 다중 언어 코딩
- 환각 감소가 규정 준수에 중요한 경우
- 컨텍스트 길이보다 컨텍스트 정확도가 중요한 경우
Gemini 3 Pro를 선택하는 경우:
- 문서 처리가 400K 토큰을 초과하는 경우
- 비디오 이해나 공간 추론이 필요한 경우
- 멀티모달 애플리케이션이 주요 사용 사례인 경우
- 대용량 추론의 비용 최적화
Gemini 3 Flash를 선택하는 경우:
- 대규모 코딩 지원
- 비용에 민감한 애플리케이션
- 지연시간이 중요한 배포
- 간단한 추론 요구사항을 가진 일상적인 작업
Claude Opus 4.5를 선택하는 경우:
- 안정성이 필요한 프로덕션 코드 생성
- 도구 사용을 포함한 에이전틱 워크플로
- 장문 콘텐츠 생성
- 세밀한 지시 사항 따르기가 필요한 애플리케이션
자체 호스팅을 위한 GPT-oss를 선택하는 경우:
- 데이터 주권 요구사항이 클라우드 API를 금지하는 경우
- 토큰 볼륨이 인프라 투자를 정당화하는 경우
- 특정 도메인에 대한 파인튜닝이 필요한 경우
- 규제 준수가 온프레미스 배포를 요구하는 경우
경쟁 역학
중국 경쟁사들이 주목할 만한 벤치마크를 달성하면서 최첨단 모델 경쟁이 치열해지고 있습니다27.
글로벌 경쟁
| 모델 | 조직 | 주요 성취 |
|---|---|---|
| Kimi K2.5 | Moonshot AI | 비디오 생성, 에이전틱 역량 |
| Qwen3-Max-Thinking | Alibaba | "인류의 마지막 시험"에서 우수한 성과 |
| DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 6.3% 환각률, 비용 효율성 |
Kimi K2.5는 통합된 비디오 생성으로 비할 데 없는 자율적 작업 처리를 제공합니다28. Alibaba의 Qwen3-Max-Thinking은 도전적인 시험 기반 평가에서 벤치마크 리더십을 달성했습니다. DeepSeek V3.2는 경쟁력 있는 가격을 유지하면서 가장 낮은 측정 환각률을 제공합니다.
모델 라우팅 전략
기업 배포는 비용과 역량을 최적화하기 위해 모델 라우팅을 점점 더 채택하고 있습니다29:
| 작업 유형 | 권장 모델 | 근거 |
|---|---|---|
| 복잡한 추론 | GPT-5.2 Pro | 어려운 문제에 대한 최고 정확도 |
| 프로덕션 코딩 | Claude Opus 4.5 | 최고 SWE-bench Verified, 안정성 |
| 간단한 쿼리 | Gemini 3 Flash | 비용의 일부로 78% 코딩 |
| 대용량 추론 | DeepSeek V3.2 | 비용 효율성, 낮은 환각률 |
| 긴 문서 | Gemini 3 Pro | 1M 토큰 컨텍스트 윈도우 |
| 자체 호스팅 | GPT-oss-120b | 데이터 주권, API 비용 없음 |
정교한 오케스트레이션 레이어는 쿼리 복잡성, 비용 제약, 지연시간 요구사항에 따라 요청을 라우팅하여 단일 모델 배포 대비 60-80% 비용 절감을 달성합니다30.
주요 시사점
인프라 기획자를 위해
2026년 최첨단 모델들은 컨텍스트 윈도우 요구사항(400K vs 1M), 자체 호스팅 역량(GPT-oss), 모델 라우팅 인프라에 대한 전략적 계획을 요구합니다. 조직들은 단일 벤더 전략에 몰입하기 전에 워크로드 패턴을 평가해야 합니다.
운영팀을 위해
Gemini 3 Flash의 3배 빠른 추론과 25% 미만의 비용으로 78% SWE-bench는 플래그십 모델 요구사항에 대한 가정에 도전합니다. 프로덕션 워크로드가 실제로 Pro 급 역량이 필요한지 아니면 Flash 급 효율성의 혜택을 받을 수 있는지 평가하세요.
전략적 의사결정자를 위해
OpenAI의 GPT-oss 출시는 높은 토큰 볼륨을 처리하는 조직의 구축 대 구매 계산을 근본적으로 바꿉니다. Apache 2.0 라이선스는 이전에 API 전용 액세스로는 불가능했던 새로운 배포 패턴을 가능하게 합니다. 버스트 용량을 위한 클라우드 API와 기준 워크로드를 위한 자체 호스팅 모델을 결합한 하이브리드 전략을 고려하세요.
참고문헌
-
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-
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-
Google. "Gemini 3: Introducing the latest Gemini AI model from Google." November 2025. https://blog.google/products/gemini/gemini-3/ ↩
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Vertu. "GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro Benchmark: Coding, Reasoning, and Professional Performance Comparison." 2026. https://vertu.com/ai-tools/gpt-5-2-vs-gemini-3-pro-complete-benchmark-comparison-performance-analysis-2025/ ↩
-
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-
Composio. "Claude 4.5 Opus vs. Gemini 3 Pro vs. GPT-5.2-codex-max: The SOTA coding model." 2026. https://composio.dev/blog/claude-4-5-opus-vs-gemini-3-pro-vs-gpt-5-codex-max-the-sota-coding-model ↩
-
SonarSource. "New data on code quality: GPT-5.2 high, Opus 4.5, Gemini 3, and more." 2026. https://www.sonarsource.com/blog/new-data-on-code-quality-gpt-5-2-high-opus-4-5-gemini-3-and-more/ ↩
-
Chatbase. "GPT-5.2: Is it the best OpenAI model?" 2026. https://www.chatbase.co/blog/gpt-5-2 ↩
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MindSet AI. "ChatGPT-5.2 Review: Everything You Need To Know." 2026. https://www.mindset.ai/blogs/in-the-loop-ep43-chatgpt-5-2-review ↩
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Digital Applied. "GPT-5.2 Complete Guide: Features, Benchmarks & API." 2026. https://www.digitalapplied.com/blog/gpt-5-2-complete-guide ↩
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OverChat. "Introducing GPT-5.2 — OpenAI's New Best AI Model." 2026. https://overchat.ai/ai-hub/gpt-5-2 ↩
-
Google Cloud. "Gemini 3 Pro | Generative AI on Vertex AI." 2026. https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/3-pro ↩
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Labellerr. "Google's Gemini 3: Explained." 2026. https://www.labellerr.com/blog/googles-gemini-3-explained/ ↩
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OpenAI. "Pricing | OpenAI API." 2026. https://platform.openai.com/docs/pricing ↩
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VentureBeat. "Gemini 3 Flash arrives with reduced costs and latency." December 2025. https://venturebeat.com/technology/gemini-3-flash-arrives-with-reduced-costs-and-latency-a-powerful-combo-for ↩
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CostGoat. "OpenAI ChatGPT API Pricing Calculator (Jan 2026)." 2026. https://costgoat.com/pricing/openai-api ↩
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OpenAI. "Introducing gpt-oss." 2026. https://openai.com/index/introducing-gpt-oss/ ↩
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Hugging Face. "Welcome GPT OSS, the new open-source model family from OpenAI!" 2026. https://huggingface.co/blog/welcome-openai-gpt-oss ↩
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LM Studio. "gpt-oss." 2026. https://lmstudio.ai/models/gpt-oss ↩
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Medium. "Four Giants, One Winner: Kimi K2.5 vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro Comparison." January 2026. https://medium.com/@cognidownunder/four-giants-one-winner-kimi-k2-5-vs-gpt-5-2-vs-claude-opus-4-5-vs-gemini-3-pro-comparison-38124c85d990 ↩
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AdwaitX. "AI Guide 2026: GPT-5.2, Claude 4.5, Gemini 3 & Llama 4 Compared." 2026. https://www.adwaitx.com/ai-implementation-guide-2026-models-tools/ ↩
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JenovaAI. "GPT vs Claude vs Gemini: Complete AI Model Comparison for 2026." 2026. https://www.jenova.ai/en/resources/gpt-vs-claude-vs-gemini ↩
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Macaron. "GPT‑5.2: Key Improvements, Benchmarks vs. Gemini 3, and Implications." 2026. https://macaron.im/blog/chatgpt5-2-vs-gemeni-3-pro ↩
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-
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