Gemini 4 Argon

이제는 충분히 잘 그려서 어느 모델인지가 별로 중요하지 않아지기 시작함. 모델마다 고유한 개성이 생기고, 실제 화가처럼 그림의 개성이 펠리컨의 스타일을 결정하니 좋고 나쁨을 가리기가 점점 어려워짐.

출시 기념 가격이 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러이고 캐시 입력은 95% 할인이라는데, 할인 종료 후 가격과 적용일을 그냥 함께 알려주면 안 될까? 이런 블로그 글에는 가장 중요한 정보를 열 단계 깊숙이, 로그인 페이지 뒤에 숨기라는 SKILL.md라도 있는 걸까?

API로 사용 중인데, 가장 기대되는 건 영어를 비롯한 언어로 글을 쓰는 능력임. Twitter에서 2D 삽화나 3D 렌더링을 모델 역량의 대리 지표로 올리는 유행이 가장 마음에 들지 않음. 잘 쓴 글은 화제가 되기 어렵지만, 판타지 세계를 한 번에 렌더링하는 것보다 훨씬 중요함.
지금까지 API로 써 본 느낌은 아주 좋음. 사고가 명료하고 강화학습에 과하게 길들여진 느낌도 없으며, 문체가 뚜렷하고 대형 모델다운 면모가 있음. 다만 이 모델에서는 엠 대시가 돌아왔음.
내가 Google 팀원이라면 Sundar Pichai에게 무척 답답할 것 같음. 이번 출시가 꼬인 건 전적으로 처리 용량 탓처럼 보이는데, Pichai는 정작 자기 팀을 제외한 누구에게나 그 용량을 내주는 데 적극적이었음.

실제로 Gemini를 써 보면 이런 식임. 가장 가까운 McDonald's로 길 안내를 요청했더니 매장 10곳을 나열하고 어디로 갈지 물어봄.
방금 내가 무슨 지시를 했느냐고 물으니, 기억 시스템에 저장된 말투와 내용 관련 지침을 읊어댐. “가장 가까운 곳으로 안내하라고 했고, 가장 가까운 곳은 하나뿐”이라고 다시 지시하자 사과하고 Maps를 열었는데, 도시 반대편 매장으로 안내함.

휴대폰 비서가 최고 성능 모델을 쓰는 건 아닐 것 같음. 구형 Flash 모델 중 하나를 쓰는 것 아닐까?

요즘 Google에서 얻는 결과는 거의 다 이와 비슷함. 길 안내뿐 아니라 검색도 마찬가지임.
소비자용 무료 모델이 최소한의 타당성만 확인하고 최대한 빨리 추론하도록 설정됐다고밖에 생각할 수 없음. 매번 이런 식으로 바로잡아 줘야 함.

자동차에서 사용한 것일까? 차량용 Gemini는 거미보다도 지능이 낮은 것 같음. 겨울왕국의 Let It Go를 틀어 달라고 하면 YouTube Music에서 재생하지만, 5초 뒤 같은 요청을 하면 “차 안에서는 동영상을 재생할 수 없다”면서 멈춰 버림.

Gemini 앱은 모델 자체보다 모델을 둘러싼 실행 환경이 원인인 경우가 많아 보임. 예를 들어 이미지로 된 PDF를 올리면 API를 사용할 때보다 문자 인식이 떨어짐.

Google은 최첨단 AI 연구소 중 출시 운영이 가장 엉망이고, 계속 경쟁에서 뒤처진 제품을 내놓음.
그런데 이게 훌륭한 전략이라고 생각함. 지금쯤 다른 어떤 회사보다 LLM 요청을 많이 처리할 것 같음. 일반 이용자는 여전히 Google만 사용함.

Gmail·Docs 등을 위한 5TB 저장 공간과 백업을 합리적인 가격에 쓰고 있음. 거기에 AI까지 얹어 준다면 덤으로 좋은 셈임.

진지하게 묻는데, 이게 어떤 면에서 뒤처졌다는 걸까?

순사용자 수라면 그럴 수 있음. 하지만 한 문단으로 답하는 간단한 질의는 개발자들이 수십 시간씩 계속 돌리는 에이전트에 비하면 미미함.

사용하려면 Google 계정까지 필요함. 200달러를 내는 건 괜찮지만, 제품 하나를 쓰려고 Google의 추적 체계를 통째로 끌어들이고 싶지는 않음.

Gemini 1.5가 가장 많이 쓰이는 AI 모델일 수도 있음. 적어도 소비자 쪽에서는 그럴 법한데, Google 검색의 AI 답변에 쓰이는 모델이기 때문임.