안녕하세요, NOVA AI 팀입니다.
NOVA AI 타이핑 AI의 기본 프로필 Nova-typing-flash에 Google이 2026년 8월 13일 공개한 Gemini 3.7 Flash를 적용했습니다. Gemini 3.6 Flash 공개 약 3주 만에 나온 Flash 시리즈의 최신 workhorse 모델로, 복잡한 문서 이해와 긴 문맥 처리에서 공식 벤치마크가 뚜렷하게 올랐습니다.
Gemini 3.7 Flash란?
Google은 Gemini 3.7 Flash를 코딩과 에이전트 작업에 쓰는 가장 지능적인 workhorse 모델로 소개합니다. 모델 카드에 따르면 이번 모델은 새로운 사전학습이 아니라 Gemini 3.6 Flash를 기반으로 한 알고리즘·추론 개선입니다. 개발자 피드백을 반영해 막히는 지점을 더 잘 넘기고, 지시를 더 충실히 따르며, 여러 단계의 계획과 도구 사용에 더 많은 추론을 쓰도록 다듬었습니다.
공식 Gemini API 모델 코드는 gemini-3.7-flash입니다. 텍스트·이미지·오디오·비디오 입력을 지원하고, 입력은 최대 100만 토큰, 출력은 최대 6만 4천 토큰입니다. 지식 컷오프는 2026년 3월입니다.
무엇이 좋아지나요?
Google 공식 블로그는 개선을 소프트웨어 엔지니어링, 지식 업무, 웹 개발 세 축으로 설명합니다. NOVA AI 타이핑에서는 이 가운데 복잡한 문서 이해와 긴 문맥 처리가 시험지·교재 작업과 가장 가깝습니다.
- 복잡한 문서 이해: 전문 PDF 이해 벤치마크 GDP.pdf에서 22.0%에서 34.0%로 올랐습니다. 스캔 시험지, 표와 조건이 섞인 PDF를 읽고 문항을 풀어내는 작업과 가장 직접적으로 맞닿는 지표입니다.
- 긴 문맥 처리: 긴 문맥 검색·이해 벤치마크 GDM-MRCR v2(128k)에서 91.8%에서 97.0%로 올랐습니다. 긴 지문, 여러 문항이 이어지는 시험지를 한 흐름으로 다루는 데 유리합니다.
- 지식 업무·워크플로: 실제 업무 자동화 벤치마크 AutomationBench에서 17.0%에서 30.4%로 올랐습니다. 여러 단계를 이어가며 빠뜨리지 않고 결과를 만드는 능력과 맞닿아 있습니다.
- 지시 충실도와 구조화된 결과: Google은 디버깅·이슈 해결과 한 번에 맞는 코드를 내는 능력이 좋아졌다고 설명합니다. NOVA AI에서는 이를 타이핑 성공률로 환산하지 않고, 문항 구조와 조건을 더 빠뜨리지 않고 정리하는 방향으로 활용합니다.
공식 벤치마크
아래 수치는 Google DeepMind 공식 벤치마크 표(2026년 8월)를 기준으로 합니다. 블로그 본문의 일부 서술과 표 숫자가 다른 항목은 공식 표 수치를 따랐습니다. 경쟁 모델 전체 비교는 DeepMind 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
타이핑·문서에 가까운 지표
| 벤치마크 | 의미 | Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.7 Flash | 변화 |
|---|---|---|---|---|
| GDP.pdf | 전문 PDF 문서 이해 | 22.0% | 34.0% | +12.0%p |
| GDM-MRCR v2 (128k) | 긴 문맥 검색·이해 | 91.8% | 97.0% | +5.2%p |
| HLE-Verified | 전문가급 다학문 추론 | 51.2% | 53.6% | +2.4%p |
| Harvey LAB-AA | 복잡한 문서 워크플로 | 85.1% | 90.7% | +5.6%p |
| AutomationBench | 실제 업무 자동화 | 17.0% | 30.4% | +13.4%p |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 종합 지능 지수 | 52 | 56 | +4 |
| CharXiv Reasoning (도구 없음) | 복잡한 차트 해석 | 85.2% | 84.5% | -0.7%p |
차트 해석(CharXiv Reasoning, 도구 없음)은 3.6 Flash 대비 소폭 낮습니다. 나머지 문서·긴 문맥·추론 지표는 모두 올랐습니다.
Google이 강조한 코딩·에이전트 지표
아래는 Google이 이번 모델의 핵심 개선으로 소개한 코딩·에이전트 벤치마크입니다. 시험지 타이핑 정확도와 같은 숫자가 아니므로, 참고 지표로만 봐 주세요.
| 벤치마크 | 의미 | Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.7 Flash | 변화 |
|---|---|---|---|---|
| FrontierCode 1.1 Main | 프로덕션 코드 품질 | 34.4% | 43.6% | +9.2%p |
| DeepSWE v1.1 | 장시간 소프트웨어 엔지니어링 | 48.6% | 65.3% | +16.7%p |
| Code Arena | 웹 개발 Elo | 1538 | 1588 | +50 |
| Terminal-bench 2.1 | 에이전트형 터미널 코딩 | 78.0% | 85.8% | +7.8%p |
| Terminal-bench 3.0 | 일반 에이전트 능력 | 5.4% | 14.9% | +9.5%p |
| OSWorld-2.0 | 컴퓨터 사용 에이전트 | 33.8% | 47.9% | +14.1%p |
출처: Google 공식 블로그 — Introducing Gemini 3.7 Flash, Google DeepMind Gemini 3.7 Flash 벤치마크 표, Gemini 3.7 Flash 모델 카드
NOVA AI 적용 범위
앱의 타이핑 AI 프로필에서 모델을 선택하실 수 있습니다.
- 타이핑(기본): Gemini 3.7 Flash ·
Nova-typing-flash - 타이핑(고성능): Gemini 3.6 Flash ·
Nova-typing-pro
기본 타이핑 경로는 Gemini 3.7 Flash로 이어지고, 고성능 경로는 기존처럼 Gemini 3.6 Flash를 유지합니다.
교육 현장에서 기대하는 변화
선생님이 체감하실 변화는 스캔 시험지, 표와 그래프가 섞인 문항, 긴 지문을 다룰 때 조건을 빠뜨리거나 다시 고치는 일이 줄어드는 쪽입니다. 공식 벤치마크는 한글 시험지 타이핑 정확도 향상률이 아니므로, 그 숫자를 타이핑 성공률로 단정하지는 않습니다. 다만 PDF 이해와 긴 문맥 처리가 강해진 모델을 기본 타이핑에 먼저 올려, 초안을 더 안정적으로 만들고 검토 시간을 줄이는 방향으로 적용했습니다.
앞으로도 NOVA AI는 선생님의 시험지·교재 제작이 더 빠르고 정확해지도록 최신 AI 모델을 적극적으로 반영하겠습니다. 감사합니다.
