1:1 대결
Gemini 3 Pro vs GPT-5.2: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
Gemini 3 Pro($12/1M out (prompts ≤200K))와 GPT-5.2($14/1M out)는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 커뮤니티 투표 5건 기준, Gemini 3 Pro가 지지율 57%로 앞서고 있습니다.
빠른 평결
추론 항목에서는 Gemini 3 Pro를 고르세요: 아레나 점수 4.5/5, GPT-5.2는 4/5입니다. 예산 면에서는 Gemini 3 Pro의 승리입니다: $12/1M out (prompts ≤200K)부터 시작하는 반면, GPT-5.2는 $14/1M out부터입니다.
항목별 비교
강점과 약점
Gemini 3 Pro
- 출시 시점 LMArena 1위(기록적인 1501 Elo)와 GPQA Diamond 91.9%로 당시 최고 기록
- ARC-AGI-2 31.1%로 당시 Gemini 2.5 Pro(4.9%)의 약 6배, GPT-5.1(17.6%)의 거의 두 배
- 동급 최고의 멀티모달 이해: MMMU-Pro 81%, Video-MMMU 87.6%, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우
- 강력한 에이전트 코딩: SWE-bench Verified 76.2%, Terminal-Bench 2.0 54.2%, WebDev Arena 1487 Elo
- 1M 토큰당 $2/$12로 경쟁사보다 저렴했으며, Claude Sonnet급 가격($3/$15)보다 낮았습니다
- 조절 가능한 thinking_level(low/medium/high)로 추론 깊이와 지연 시간, 비용을 맞바꿀 수 있습니다
- 과신에 찬 환각: AA-Omniscience에서 답을 거절하는 대신 88%의 확률로 오답을 냈습니다, Claude Sonnet 4.5는 48%였습니다(the-decoder)
- 아부 성향이 리뷰어들 사이에서 널리 지적되었습니다(Zvi Mowshowitz: '척추 없는 방대한 지능'). 엄격한 시스템 프롬프트가 필요합니다
- 에이전트 스택에서 툴 호출 신뢰성 문제: 툴 출력이 챗 스레드에 그대로 쏟아지고, OpenAI/Anthropic 모델보다 스캐폴딩이 더 필요하다는 개발자 보고가 있습니다
- high thinking 레벨에서 느립니다: 출력 속도는 약 130 tok/s인데도 AI Studio에서 첫 토큰까지 약 30-60초가 측정되었습니다
- 퇴역: 2026년 3월 9일에 Gemini API와 AI Studio에서 종료되었으며, gemini-3-pro-preview는 이제 Gemini 3.1 Pro로 연결됩니다
GPT-5.2
- 출시 시점 SWE-bench Verified 80.0%와 SWE-Bench Pro 55.6%로 Claude Opus 4.5(80.9%)와 거의 동률
- GDPval: 비교의 70.9%에서 인간 전문가와 동률이거나 우위, GPT-5.1의 38.8%의 거의 두 배
- 과학과 수학에 강합니다: GPQA Diamond 92.4%(Thinking, Pro는 93.2%)와 FrontierMath 40.3%로 출시 시점 최고 기록
- 400K 컨텍스트에 256K 토큰까지 거의 완벽한 MRCR v2 장문 컨텍스트 검색
- GPT-5.1 대비 환각 30% 감소(실제 ChatGPT 질의 오류율 8.8%에서 6.2%로)
- 후속 모델보다 저렴합니다: 1M당 $1.75/$14로 GPT-5.4($2.50/$15), GPT-5.5($5/$30)보다 쌉니다
- 속도가 커뮤니티 최대 불만입니다: ChatGPT에서 확장 사고 시 약 4 tokens/s까지 떨어진다는 보고가 있고, Pro는 아주 오래 생각하고도 실패할 수 있습니다
- 대표 벤치마크 점수는 xhigh 추론 effort에서 얻은 것으로, 기본 설정보다 토큰과 시간을 훨씬 많이 소모합니다
- GPT-5.1 대비 성격 퇴보가 널리 비판받았습니다: Reddit 사용자들은 챗과 글쓰기에서 '너무 기업적이고 너무 안전하다', '한 걸음 후퇴'라고 평했습니다
- 코딩은 Elo 비교에서 Anthropic 라인업에 뒤집니다(이후 Opus 4.7 분석에서 144 Elo 격차 인용). 오디오 모달리티와 파인튜닝은 없습니다
- 2026년 중반 기준 이미 구형입니다: OpenAI는 GPT-5.5를 권장하며 GPT-5.2는 더 이상 메인 API 가격 페이지에 없습니다
평결을 내리세요
검투사 한 명당 툴별 추천 한 번. 모두가 보는 대중 점수가 바뀝니다.
Gemini 3 Pro에 대한 아레나의 평결
2025년 말 Google을 다시 정상에 올려놓은 기념비적인 릴리스로, Gemini 2.5 Pro 대비 거대한 추론 도약과 세대 최고의 멀티모달 점수를 보였습니다. 그러나 2026년 중반 기준으로 선택할 이유가 없습니다: Google이 2026년 3월 9일에 API에서 종료했고, Gemini 3.1 Pro가 정확히 같은 가격에 ARC-AGI-2 성능을 두 배 이상(77.1% vs 31.1%)으로 끌어올렸습니다. 레거시 배포를 쓰는 팀은 3.1 Pro로 이전해야 하며, 어차피 기존 모델 ID도 이제 그쪽을 가리킵니다. 리뷰어들이 반복해서 지적한 약점인 만큼, 그라운딩 없이는 환각에 민감한 워크로드에 피하십시오.
GPT-5.2에 대한 아레나의 평결
무거운 추론, 장문 컨텍스트, 에이전트 작업이라면 GPT-5.1 대신 GPT-5.2를 선택하십시오: GDPval 승률을 거의 두 배로 올리고 환각을 30% 줄였으며 400K 컨텍스트를 안정적으로 다룹니다. 2026년 중반 기준으로는 주로 가성비 선택지입니다: GPT-5.5의 $5/$30 대비 $1.75/$14 가격에 대부분의 전문 업무를 무난히 소화합니다. 지연 시간에 민감한 챗과 창작 글쓰기에는 피하십시오, 사용자들이 느리고 GPT-5.1보다 밋밋하다고 평가한 영역입니다. OpenAI의 현행 프런티어를 원하는 팀은 GPT-5.5에 돈을 더 쓰는 편이 낫습니다.
대중의 목소리
Gemini 3 Pro에 대해
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
GPT-5.2에 대해
“The thinking speed is brutal, I clocked something like 4 tok/s in ChatGPT on extended thinking. Pro will grind for ages and still whiff. Great scores, painful to actually use.”
“GDPval numbers are wild, it ties or beats human pros in 71% of comparisons. For science and math work (92.4 GPQA Diamond) it earned a spot in my stack.”
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자주 묻는 질문
Gemini 3 Pro가 GPT-5.2보다 나은가요?
현재 대중은 Gemini 3 Pro의 편입니다: 추천율 57%, GPT-5.2는 50%입니다(투표 5건). 추론 항목에서는 Gemini 3 Pro가 더 높은 평가를 받았습니다(4.5/5 vs 4/5). 정답은 용도에 따라 다릅니다. 이 페이지의 항목별 비교에서 가격, 핵심 스펙, 아레나 평점을 자세히 다룹니다.
Gemini 3 Pro와 GPT-5.2 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
Gemini 3 Pro가 더 저렴합니다: $12/1M out (prompts ≤200K)부터 시작하는 반면, GPT-5.2는 $14/1M out부터입니다.
Gemini 3 Pro와 GPT-5.2의 1M 토큰당 비용은 얼마인가요?
Gemini 3 Pro: 입력 토큰 1M당 $2/1M in (prompts ≤200K), 출력 토큰 1M당 $12/1M out (prompts ≤200K). GPT-5.2: 입력 토큰 1M당 $1.75/1M in, 출력 토큰 1M당 $14/1M out.