구글 제미나이 3.8 라이브가 말하면서 생각합니다 — 97개 언어와 분당 0.018달러 음성 AI
음성 AI와 대화하다 보면 어색한 순간이 있습니다. 조금 어려운 질문을 던지면 AI가 한참 말이 없거나, 반대로 생각 없이 바로 틀린 답을 내놓습니다. 사람이라면 잠깐 확인해 보겠다고 말하고 그사이에 찾아볼 텐데 말입니다.
9월 15일 구글이 공개한 제미나이 3.8 라이브와 3.8 라이브 확장 사고형은 바로 그 빈자리를 겨냥합니다. 말을 이어가면서 뒤에서 추론하고, 대화를 끊지 않은 채 외부 도구를 부르고, 97개 언어를 대화 도중에 바꿔 탑니다.
가격도 함께 나왔습니다. 입력 음성은 분당 0.005달러, 출력 음성은 분당 0.018달러입니다. 오늘은 두 모델이 무엇을 할 수 있는지, 발표된 점수는 어떻게 읽어야 하는지, 그리고 아직 무엇이 확인되지 않았는지를 차례로 보겠습니다.
말로 일을 시키는 AI가 한 단계 올라왔습니다
구글은 이번 두 모델을 지금까지 내놓은 실시간 대화 모델 가운데 가장 앞선 것이라고 소개했습니다. 핵심은 자연스러운 대화와 음성으로 처리하는 복잡한 작업을 한 모델 안에서 같이 해내는 것입니다.
그동안 음성 AI는 둘 중 하나를 포기해야 했습니다. 빠르게 답하면 깊이 생각하지 못했고, 깊이 생각하면 대화가 끊겼습니다. 사람과 통화하는 느낌을 주려면 반응 속도가 중요하고, 실제 일을 맡기려면 정확성이 중요한데 이 둘이 부딪혔던 것입니다.
이번 발표는 그 충돌을 두 개의 모델과 몇 가지 구조적 장치로 풀려는 시도입니다. 음성 에이전트가 고객센터와 업무 도구 안으로 들어가는 속도를 생각하면, 이 문제를 누가 먼저 푸느냐가 시장의 크기를 가릅니다.
이번에 나온 두 모델
첫 번째는 제미나이 3.8 라이브입니다. 구글은 이 모델을 대규모 배포와 비용 효율에 맞춘 기본 선택지로 설명합니다. 지연이 짧아야 하는 대부분의 음성 에이전트와 실시간 대화에 쓰라는 것입니다.
두 번째는 제미나이 3.8 라이브 확장 사고형입니다. 여러 단계를 거쳐야 하는 복잡한 작업을 위해 만들어졌고, 대화가 오가는 동안 뒤에서 추론을 이어가는 기능이 들어 있습니다.
두 모델 모두 오디오를 받아 오디오로 답하는 구조입니다. 음성을 글자로 바꾸고 다시 음성으로 합성하는 여러 단계를 거치지 않기 때문에, 말투와 억양 같은 정보가 중간에 사라지지 않는다는 점이 이런 구조의 장점입니다.
기본형 3.8 라이브가 맡는 자리
기본형은 생각하느라 멈추는 시간이 없는 대화를 목표로 합니다. 예약 확인, 간단한 문의 응대, 안내 방송처럼 빠른 반응이 품질을 좌우하는 곳에 어울립니다.
그렇다고 추론을 아예 하지 않는 것은 아닙니다. 구글 개발자 문서는 기본형에도 대화 사이사이에 추론을 끼워 넣는 방식과 비동기 함수 호출이 기본으로 들어가 있다고 설명합니다.
정리하면 기본형은 가장 흔한 상황에서 가장 싸고 빠르게 쓰라는 모델입니다. 실제 서비스의 대부분의 통화량은 이런 단순한 대화이기 때문에, 비용 구조에서는 이쪽이 훨씬 큰 비중을 차지하게 됩니다.
확장 사고형은 무엇이 다른가
확장 사고형은 더 높은 수준의 추론이 필요할 때 쓰도록 권장됩니다. 여러 조건을 따져야 하는 상담, 몇 개의 시스템을 차례로 조회해야 하는 업무가 여기에 해당합니다.
개발자는 이 모델이 뒤에서 얼마나 추론할지를 설정할 수 있습니다. 모든 요청에 깊은 추론을 돌리면 비용과 시간이 늘기 때문에, 작업의 난도에 맞춰 조절할 수 있게 한 것입니다.
뒤에서 소개할 점수들 가운데 상위권 기록은 대부분 이 확장 사고형이 낸 것입니다. 기본형과 확장 사고형의 점수를 섞어 읽으면 오해가 생기기 쉬우니, 어떤 모델의 점수인지 꼭 구분해서 보셔야 합니다.
말하면서 생각한다는 것
구글은 확장 사고형이 추론과 발화를 동시에 한다고 설명합니다. 사용자의 말을 듣고 답을 시작하면서, 동시에 뒤에서는 더 정확한 답을 위한 계산을 이어간다는 뜻입니다.
사람의 대화도 이렇게 흘러갑니다. 질문을 받으면 우선 질문을 이해했다는 신호를 주고, 말을 이어가면서 머릿속으로 답을 정리합니다. 음성 AI가 이 흐름을 흉내 내면 기다림이 훨씬 덜 어색하게 느껴집니다.
텍스트 챗봇에서는 생각하는 동안 화면에 표시를 띄우면 됐지만, 음성에서는 침묵 자체가 오류처럼 들립니다. 그래서 음성 모델에서 추론과 발화를 겹치는 기술은 텍스트 모델보다 훨씬 중요한 과제입니다.
「잠시 확인해 볼게요」가 중요한 이유
확장 사고형은 뒤에서 작업이 도는 동안 짧은 말로 상황을 알립니다. 구글이 예로 든 것은 확인해 보겠다는 식의 이른 음성 신호입니다.
사소해 보이지만 통화 품질에서는 결정적입니다. 전화 상담에서 3초 이상 아무 소리가 없으면 사용자는 연결이 끊겼다고 생각하고 같은 말을 반복하거나 전화를 끊습니다. 그러면 AI는 중간에 끼어든 말을 다시 처리해야 해서 대화가 꼬입니다.
짧은 신호 하나가 이 악순환을 막습니다. 사람 상담원이 오래전부터 써 온 요령을 모델 차원에서 기본 동작으로 넣었다는 점에서, 이번 발표는 성능 경쟁만큼이나 대화 설계의 경쟁이기도 합니다.
대화를 멈추지 않는 비동기 함수 호출
함수 호출은 AI가 외부 시스템에 요청을 보내는 기능입니다. 예약 시스템을 조회하거나, 주문 상태를 확인하거나, 결제 내역을 불러오는 일이 모두 여기에 해당합니다.
예전 방식에서는 AI가 함수를 부르면 결과가 돌아올 때까지 대화가 멈췄습니다. 비동기 방식에서는 요청을 보내 놓고 대화를 계속 이어가다가, 결과가 도착하면 그 내용을 반영합니다.
구글은 3.8 라이브에서 이 비동기 호출을 기본값으로 켰습니다. 개발자가 따로 복잡한 구조를 짜지 않아도 대화가 끊기지 않는다는 뜻이고, 여러 시스템을 거쳐야 하는 기업용 음성 에이전트에서 체감 차이가 가장 크게 나는 부분입니다.
97개 언어를 대화 도중에 바꿔 탑니다
두 모델은 97개 언어를 지원하고, 대화 도중 사용자가 언어를 바꾸면 이를 스스로 감지해 따라갑니다. 미리 언어를 지정하지 않아도 된다는 뜻입니다.
다국어 가정이나 해외 고객이 많은 콜센터에서는 이 기능이 곧 비용입니다. 한 통화 안에서 영어로 시작했다가 모국어로 바꾸는 일이 흔한데, 그때마다 상담 흐름을 다시 설정할 필요가 없어집니다.
구글 개발자 블로그는 언어를 바꿀 때 억양이 흔들리지 않도록 일관성을 유지하는 점도 강조했습니다. 다만 언어별 정확도를 따로 공개하지는 않았기 때문에, 특정 언어의 품질은 직접 시험해 보고 판단해야 합니다.
확인번호와 계좌번호를 틀리지 않는 일
구글이 따로 강조한 기능 중 하나는 영문자와 숫자가 섞인 정보를 정확히 받아 적는 능력입니다. 예약 확인번호, 보험 청구번호, 기술 사양 같은 것들입니다.
사람에게는 쉬운 일 같지만 음성 AI에게는 까다로운 과제였습니다. 비슷하게 들리는 알파벳과 숫자가 많고, 한 글자만 틀려도 조회 자체가 실패하기 때문입니다. 고객센터 자동화가 막히는 지점이 대개 여기입니다.
이 정확도가 올라가면 음성 에이전트가 맡을 수 있는 업무의 범위가 넓어집니다. 단순 안내를 넘어 실제 계정을 조회하고 처리하는 단계까지 넘어갈 수 있기 때문입니다.
화면을 보면서 대화하는 시각 맥락
두 모델은 음성뿐 아니라 시각 입력도 거의 실시간으로 처리합니다. 사용자가 카메라로 무언가를 비추거나 화면을 공유하면서 질문하면 그 장면을 함께 이해하고 답한다는 뜻입니다.
구글은 이를 시각 맥락에 근거한 이해라고 설명합니다. 사용자가 이거라고 말하며 무언가를 가리킬 때, 그 이거가 무엇인지를 영상에서 찾아 연결하는 능력입니다.
이 기능은 검색의 라이브 모드와도 이어집니다. 휴대전화 카메라를 켜고 눈앞의 기기나 서류에 대해 말로 물어보는 사용 방식이, 이번 모델 교체로 더 정확해질 가능성이 큽니다.
점수 하나, 음성 품질 지수 82.6
독립 평가기관 아티피셜 애널리시스의 음성 대 음성 품질 지수에서 확장 사고형은 82.6점으로 1위에 올랐습니다. 이 지수는 음성 모델의 대화 품질을 종합해 비교하는 순위표입니다.
같은 지수에서 오픈AI의 GPT-Live-1 아스트라 중간 설정은 81.5점, xAI의 그록 보이스 싱크 패스트 2.0 높음 설정은 81.3점으로 보도됐습니다. 기본형 3.8 라이브는 76.0점이었습니다.
1위와 2위의 차이는 1.1점입니다. 상위 세 모델이 1.3점 안에 몰려 있다는 점을 보면, 품질만으로 승부가 갈리는 단계는 지나가고 있다고 보는 편이 정확합니다. 그래서 뒤에 나올 가격 이야기가 더 중요해집니다.
점수 둘, 음성 에이전트 과제 68.6%
타우 보이스는 음성으로 실제 업무를 끝까지 처리하는지를 보는 평가입니다. 대화를 잘하는 것과 별개로, 사용자가 원한 작업을 정확히 완료했는지를 셉니다.
확장 사고형은 이 평가에서 68.6%를 기록했습니다. 보도된 비교 수치로는 GPT-Live-1 아스트라가 67.9%, 그록 보이스 싱크 패스트 2.0이 56.5%입니다.
뒤집어 읽으면 가장 좋은 모델도 열 번 중 세 번 정도는 과제를 끝내지 못한다는 뜻입니다. 음성 에이전트에 사람의 확인 단계를 남겨 두어야 하는 이유가 이 숫자에 그대로 들어 있습니다.
점수 셋, 은행 업무 시험 35.1%
대화형 AI 기업 시에라가 만든 은행 업무 평가에서 확장 사고형은 35.1%를 기록했습니다. 계좌 조회, 이체 조건 확인처럼 규칙이 까다로운 금융 상담을 음성으로 처리하는 시험입니다.
비교 수치는 GPT-Live-1 아스트라 32.0%, xAI 리얼타임 16.5%로 보도됐습니다. 1위이긴 하지만 절대 수치로는 세 번 중 두 번을 실패하는 수준입니다.
이 점수가 보여주는 것은 한계입니다. 규칙이 촘촘하고 실수 비용이 큰 금융 업무는 아직 음성 AI 혼자 맡기기 어렵고, 구글도 이 수치를 숨기지 않고 함께 공개했다는 점은 눈여겨볼 만합니다.
경쟁 모델과 나란히 놓으면
세 가지 평가를 모아 보면 확장 사고형은 모두에서 근소하게 앞섭니다. 품질 지수 1.1점, 에이전트 과제 0.7%포인트, 은행 시험 3.1%포인트 차이입니다.
이 정도 격차는 설정이나 평가 시점에 따라 쉽게 뒤집힐 수 있습니다. 오픈AI와 xAI도 몇 주 간격으로 음성 모델을 갱신하고 있어서, 순위표의 1위는 오래 유지되기 어렵습니다.
실제 서비스를 고르는 입장이라면 순위보다 내 업무에 맞는 시험 결과를 보는 편이 낫습니다. 구글이 공개하지 않은 기본형의 에이전트 점수, 한국어 같은 개별 언어의 성적은 직접 측정해야 알 수 있습니다.
가격은 분당 0.005달러와 0.018달러
구글 개발자 블로그에 따르면 두 모델의 가격은 입력 음성 분당 0.005달러, 출력 음성 분당 0.018달러입니다. 토큰 기준으로는 입력 100만 토큰당 3달러, 출력 100만 토큰당 12달러로 소개됐습니다.
단순 계산으로 사용자가 한 시간 말하고 AI가 한 시간 답하면 입력 0.30달러, 출력 1.08달러로 합계 1.38달러입니다. 실제 통화에서는 양쪽이 번갈아 말하므로 한 시간 통화의 비용은 이보다 낮아집니다.
확장 사고형은 뒤에서 추론하는 양만큼 비용이 더 붙을 수 있습니다. 보도된 비교표에서도 확장 사고형은 기본형보다 몇 배 높은 시간당 비용으로 잡혀 있으니, 도입할 때는 두 모델을 섞어 쓰는 설계를 고려하는 것이 좋습니다.
시간당 비용 비교가 말해주는 것
아티피셜 애널리시스의 비교에서 입력 음성 한 시간 기준 비용은 기본형 3.8 라이브 0.84달러, 확장 사고형 3.50달러로 보도됐습니다. 같은 기준에서 그록 보이스 싱크 패스트 2.0은 4.80달러, GPT-Live-1 아스트라는 5.83달러였습니다.
이 숫자는 평가기관의 계산 방식에 따른 것이라 구글이 공지한 분당 가격과 곧바로 맞아떨어지지는 않습니다. 중요한 것은 절대값보다 상대 비교이고, 같은 방식으로 쟀을 때 기본형이 경쟁 모델의 7분의 1 수준이라는 점입니다.
품질 점수 차이가 1점 안팎이고 가격 차이가 몇 배라면, 대량 통화를 처리하는 기업의 선택은 가격 쪽으로 기울기 쉽습니다. 구글이 이번에 공격한 지점은 사실상 품질 1위보다 이 가격표입니다.
받아쓰기 전용 제미나이 3.5 트랜스크라이브
같은 날 구글은 음성 인식 전용 모델인 제미나이 3.5 트랜스크라이브도 소개했습니다. 대화 모델이 아니라, 들은 말을 정확한 글로 옮기는 데 집중한 모델입니다.
단어 오류율은 실시간 스트리밍에서 4.0%, 파일 단위 처리에서 2.6%로 공개됐습니다. 85개 이상 언어를 지원하고, 한 문장 안에서 언어가 섞여도 자동으로 따라갑니다.
업무용으로 쓸 만한 기능도 붙어 있습니다. 분야별 전문 용어를 최대 1,000개까지 미리 알려줄 수 있고, 최대 1시간 길이의 음성 파일을 타임스탬프와 화자 구분까지 붙여 처리합니다. 회의록과 실시간 자막을 겨냥한 구성입니다.
개발자는 어디서 쓸 수 있나
두 대화 모델은 9월 15일부터 제미나이 API와 구글 AI 스튜디오에서 쓸 수 있습니다. 실시간 연결은 라이브 API를 통해 이뤄지고, 입력 음성은 16kHz, 출력 음성은 24kHz로 오갑니다.
구글은 음성 앱을 빨리 만들 수 있도록 외부 개발 플랫폼과의 연동도 함께 발표했습니다. 아고라, 피시잼, 라이브킷, 파이프캣, 버셀, 비전 에이전트 같은 플랫폼이 실시간 미디어 전송 부분을 맡아 줍니다.
개발자 입장에서는 음성 스트리밍 서버를 직접 짜지 않고도 모델을 붙일 수 있다는 뜻입니다. 다만 모델 자체는 구글이 호스팅하는 형태만 제공되고, 내려받아 자체 서버에서 돌리는 방식은 없습니다.
일반 사용자에게는 어디로 오나
일반 사용자는 먼저 구글 검색의 라이브 모드에서 새 모델을 만나게 됩니다. 구글은 검색 라이브에 두 모델이 모두 들어간다고 밝혔습니다.
제미나이 앱의 음성 대화 기능인 제미나이 라이브에는 확장 사고형이 적용됩니다. 스마트폰에서 말로 질문하고 이어서 대화하는 경험이 가장 먼저 바뀌는 곳입니다.
워크스페이스에서는 문서, 지메일, 킵 안에서 음성으로 작업을 시키는 기능에 적용되며, 보도에 따르면 유료 구독자부터 제공됩니다. 지역과 요금제에 따라 적용 시점이 다를 수 있으니 자신의 계정에서 직접 확인해 보시는 것이 정확합니다.
기업 쪽 배포 경로
기업용 제미나이 엔터프라이즈에서는 비공개 미리보기로 먼저 열렸습니다. 고객 경험 전용 제품군에도 곧 들어갈 예정이라고 구글은 밝혔습니다.
발표에는 세일즈포스, 젠스파크, 루메리스 같은 협력사가 이름을 올렸습니다. 서비스나우는 자체 음성 에이전트 평가에서 두 모델이 정확도와 대화 품질의 균형을 잘 잡았다고 평가한 것으로 소개됐습니다.
기업 도입에서 중요한 것은 모델 성능만이 아닙니다. 기존 상담 시스템, 고객 데이터, 보안 규정과 얼마나 쉽게 붙느냐가 더 큰 장벽인데, 대형 소프트웨어 기업들과 동시에 발표한 것은 그 장벽을 낮추려는 전략으로 읽힙니다.
모든 음성에 SynthID 워터마크가 붙습니다
구글은 두 모델이 만드는 모든 음성에 SynthID 워터마크를 넣는다고 밝혔습니다. 귀로는 들리지 않지만 도구로 검사하면 AI가 만든 음성인지 알아낼 수 있는 표식입니다.
음성 모델이 사람처럼 자연스러워질수록 이 장치의 의미는 커집니다. 목소리를 흉내 낸 사기 전화나, 실제 인물의 발언처럼 꾸민 가짜 음성이 이미 사회 문제가 되고 있기 때문입니다.
다만 워터마크는 만능이 아닙니다. 검사 도구가 널리 쓰여야 효과가 있고, 녹음을 다시 녹음하거나 강하게 편집하면 탐지가 어려워질 수 있습니다. 표식이 있다는 사실보다 누가 어떻게 확인하느냐가 앞으로의 과제입니다.
실제 사례, 고객센터 상담 에이전트
통신사 고객센터에 요금제 변경 문의가 들어왔다고 가정해 보겠습니다. 고객은 가입번호를 불러 주고, 지금 요금제와 바꾸고 싶은 요금제를 비교해 달라고 합니다.
3.8 라이브 기반 에이전트는 가입번호를 받아 적은 뒤 비동기로 가입 정보를 조회합니다. 조회가 도는 동안에는 확인해 보겠다고 말하며 고객이 원하는 조건을 더 묻고, 결과가 돌아오면 두 요금제의 차이를 설명합니다.
위약금 규정처럼 조건이 복잡해지는 순간에는 확장 사고형으로 넘기는 설계가 가능합니다. 다만 앞서 본 은행 시험 점수를 생각하면, 실제 변경을 확정하는 단계는 사람 상담원이나 명시적인 고객 확인을 거치도록 두는 것이 안전합니다.
실제 사례, 보면서 듣는 현장 도우미
공장 설비 점검자가 휴대전화 카메라로 기계의 제어부를 비추며 이 경고가 무슨 뜻이냐고 묻는 장면을 떠올려 보겠습니다. 손은 장비를 만지고 있어서 화면을 누를 수 없는 상황입니다.
시각 맥락을 이해하는 음성 모델은 화면 속 경고 표시와 기기 종류를 인식하고, 매뉴얼을 조회하는 함수를 뒤에서 호출합니다. 점검자는 계속 손을 움직이며 말로 다음 단계를 안내받습니다.
이런 쓰임에서는 말을 끊지 않는 것과 영문 숫자 코드를 정확히 읽는 것이 둘 다 중요합니다. 이번 발표에서 구글이 강조한 기능들이 실제로 맞물리는 현장이 바로 이런 곳입니다.
아직 확인되지 않은 것들
첫째, 이전 세대 라이브 모델과 비교한 개선 폭은 공개되지 않았습니다. 경쟁사 대비 순위는 나왔지만, 같은 회사의 이전 모델보다 얼마나 나아졌는지는 발표 자료로 알기 어렵습니다.
둘째, 실제 지연 시간 수치가 없습니다. 음성 대화에서는 첫 소리가 나오기까지의 시간이 체감 품질을 좌우하는데, 이 값은 사용 환경에 따라 크게 달라집니다.
셋째, 언어별 성능이 없습니다. 97개 언어를 지원한다는 것과 97개 언어에서 똑같이 잘한다는 것은 다른 이야기입니다. 평가 방법론도 일부만 공개돼 있어, 독립적인 재현 결과가 나오기까지는 점수를 참고치로 보는 것이 좋습니다.
화면을 읽기 어려운 사람에게 음성 AI가 갖는 의미
화면의 작은 글자를 읽기 어려운 사람에게 음성 대화는 편의 기능이 아니라 주된 입력 방식입니다. 그래서 음성 AI가 대화를 끊지 않고, 확인 신호를 주고, 숫자를 정확히 받아 적는 능력은 곧 사용 가능성의 문제입니다.
특히 기다리는 동안 짧게 상황을 알려 주는 동작은 화면을 볼 수 없는 사용자에게 중요합니다. 화면을 보는 사람은 로딩 표시로 알 수 있지만, 듣기만 하는 사람에게는 침묵이 곧 고장처럼 느껴지기 때문입니다.
카메라에 비친 장면을 설명하며 대화하는 기능도 같은 맥락에서 쓸모가 큽니다. 다만 AI가 틀리게 읽었을 때 그것을 알아챌 방법이 적은 사용자일수록 위험도 크기 때문에, 중요한 정보는 한 번 더 확인하는 습관이 필요합니다.
한국어 사용자가 볼 지점
한국어 사용자가 먼저 체감할 곳은 검색 라이브와 제미나이 앱의 음성 대화입니다. 계정과 지역에 따라 새 모델이 적용되는 시점은 다를 수 있습니다.
한국어는 존댓말과 반말, 숫자를 읽는 방식이 여러 가지라 음성 모델에게 까다로운 언어입니다. 확인번호를 불러 줄 때 영문과 숫자를 섞어 읽는 습관도 있어서, 발표에서 강조한 영문 숫자 정확도가 한국어 대화에서도 유지되는지는 직접 써 봐야 알 수 있습니다.
개발자라면 한국어 고객 응대 시나리오를 몇 가지 만들어 기본형과 확장 사고형을 나란히 시험해 보는 것이 가장 빠른 판단 방법입니다. 가격이 낮아진 만큼 시험 비용 부담도 크지 않습니다.
핵심 정리
구글은 9월 15일 제미나이 3.8 라이브와 3.8 라이브 확장 사고형을 공개했습니다. 말하면서 뒤에서 추론하고, 대화를 끊지 않고 외부 도구를 부르고, 97개 언어를 대화 중에 바꿔 타는 것이 핵심 기능입니다.
확장 사고형은 음성 품질 지수 82.6점, 에이전트 과제 68.6%, 은행 업무 시험 35.1%로 경쟁 모델을 근소하게 앞섰습니다. 가격은 입력 분당 0.005달러, 출력 분당 0.018달러이고, 평가기관 비교에서 기본형은 경쟁 모델보다 몇 배 저렴했습니다.
모든 음성에는 SynthID 워터마크가 붙습니다. 이전 모델 대비 개선 폭, 실제 지연 시간, 언어별 성능은 아직 공개되지 않았으니 도입 전에는 직접 시험해 보는 것이 좋습니다.
참고하실 만한 것
음성 AI를 업무에 붙여 볼 생각이라면 구글 AI 스튜디오에서 기본형과 확장 사고형을 같은 질문으로 비교해 보시는 것을 권해 드립니다. 짧은 문의와 조건이 복잡한 문의를 섞어 보면 두 모델을 어디에 나눠 쓸지 감이 잡힙니다.
SVIL 블로그는 AI 소식을 큰 글씨와 쉬운 설명으로 매일 정리하고 있습니다. 음성 AI와 접근성이 만나는 지점도 계속 따라가 보겠습니다.
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출처
- Google Blog — Introducing Gemini 3.8 Live and 3.8 Live Extended Thinking
- Google Blog — Build real-time voice applications with Gemini 3.8 Live and 3.5 Transcribe
- Gemini API 릴리스 노트
- MarkTechPost — Google Releases Gemini 3.8 Live and 3.8 Live Extended Thinking
- OfficeChai — Google Releases Gemini 3.8 Live Extended Conversational Model
- Unite.AI — Google Launches Gemini 3.8 Live and Extended Thinking Voice Models
- BeInCrypto — Gemini 3.8 Live speech benchmark
- The Cryptonomist — Gemini 3.8 AI Models Drive Next-Gen Voice Interaction
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