한 줄 정의

Gemini-3.0-Pro(제미나이 3.0 프로, 비교 표기)는 Google이 공식 문서에서 주로 쓴 API 모델 ID라기보다, Gemini 3 Pro를 가리키는 비교 표기라고 보는 편이 맞아. Google 쪽 공식 이름은 Gemini 3 Pro였고, API 문서에서 남는 역사적 ID는 gemini-3-pro-preview야. gemini 3.0 pro처럼 공백으로 적힌 표기도 같은 혼동을 만들 수 있어.

그래서 이 이름이 로그나 벤치마크 표에 보이면 먼저 두 가지를 갈라야 해. Gemini-3.0-Pro가 Google 제품 문서에서 온 이름인지, 아니면 DeepSeek-V3.2-Speciale 같은 다른 벤더의 비교 문장에 붙은 이름인지 보는 거야. 지금 새 연동을 만든다면 이 문자열을 그대로 모델 ID에 넣기보다, Gemini API의 현행 모델 목록과 deprecations 문서를 먼저 봐야 해.

정리하면 이 페이지의 canonical 판단은 이렇게 잡으면 돼. 보이는 표기는 Gemini-3.0-Pro, Google이 문서에서 쓴 모델명은 Gemini 3 Pro, 예전 API ID는 gemini-3-pro-preview, 현재 대체 경로는 gemini-3.1-pro-preview야.

실제 모델명과 접근 상태

Google은 2025년 11월 18일 Gemini 3 발표에서 3 Pro preview를 공개했고, Gemini 앱, Search AI Mode, Google AI Studio, Vertex AI, Gemini API, Google Antigravity에 배포한다고 적었어. Google DeepMind 모델 카드는 이 모델을 2025년 11월 릴리스의 Gemini 3 Pro로 두고, sparse Mixture of Experts(MoE) 기반 Transformer 구조와 네이티브 멀티모달 입력을 설명해.

API 쪽에서 중요한 이름은 위 preview ID야. 2026년 5월 6일 기준 Gemini API deprecations는 이 preview 모델이 2026년 3월 9일 shut down됐고, 권장 대체 모델을 gemini-3.1-pro-preview로 적어. Vertex AI 문서도 2026년 3월 26일 기준으로 같은 모델의 serving과 Provisioned Throughput을 더는 사용할 수 없다고 안내해.

DeepSeek 쪽 자료는 다른 역할이야. 2025년 12월 1일 DeepSeek-V3.2-Speciale 공지는 Speciale가 Gemini-3.0-Pro에 견준다고 말하지만, 이건 DeepSeek의 비교 문장이지 Google의 Gemini API 이름 표가 아니야. 그래서 후보 JSON에 들어 있던 DeepSeek 출처만으로 Gemini 3 Pro의 현재 호출 경로를 판단하면 위험해.

이 모델로 무엇을 할 수 있나

이 preview는 복잡한 추론, 긴 문맥 분석, 코딩, 에이전트성 작업, 여러 입력 형식이 섞인 문제에 맞춘 모델로 소개됐어. 모델 카드 기준 입력은 최대 1M 토큰이고 출력은 64K 토큰이야. 예를 들어 긴 코드 저장소와 설계 문서를 함께 넣고 리팩터링 방향을 묻거나, 영상·이미지·텍스트 설명이 섞인 학습 자료를 읽고 대화형 요약을 만드는 식의 작업이 당시 포지션에 가까워.

도구 측면에서는 함수 호출, 구조화 출력, Search as a tool, 코드 실행 같은 개발자 기능이 Gemini 3 Pro의 제품 정보에 붙어 있었어. 다만 이 말은 “종료된 3 Pro preview를 지금도 부르면 된다”는 뜻이 아니야. 2026년 5월 현재 새 제품에 붙일 모델을 고르는 상황이면 gemini-3.1-pro-preview 같은 현행 대체 모델과 가격표를 기준으로 다시 설계해야 해.

왜 중요한가

이 항목이 중요한 이유는 이름 하나가 세 가지를 섞기 쉬워서야. 첫째는 Google의 제품명인 Gemini 3 Pro, 둘째는 API에서 쓰였던 3 Pro preview ID, 셋째는 DeepSeek 문서와 일부 기사에서 보이는 Gemini-3.0-Pro 비교 표기야. 이 셋을 같은 값처럼 다루면 설정 파일, 평가표, 비용 계산이 전부 흔들려.

특히 벤치마크 비교에서는 더 조심해야 해. Google은 Gemini 3 Pro의 Humanity’s Last Exam 37.5%, GPQA Diamond 91.9%, MMMU-Pro 81.0% 같은 발표 수치를 제시했고, DeepSeek는 V3.2-Speciale가 Gemini-3.0-Pro에 견준다고 주장했어. 둘 다 벤더 발표라서 내부 평가표에 넣을 때는 같은 문제 세트, 샘플링, 출력 토큰 예산, 도구 사용 조건을 맞춰야 해.

주의해서 볼 점

여기서는 다섯 가지만 분리해서 보면 돼.

  • 모델 ID: Google API 쪽에서 확인해야 할 역사적 이름은 3 Pro preview ID야. gemini-3.0-pro를 현재 호출 문자열처럼 쓰면 안 맞을 가능성이 커.
  • 현재 접근: Gemini API 문서 기준 3 Pro preview는 2026년 3월 9일 shut down됐고, Vertex AI에서도 2026년 3월 26일 기준 더는 serving하지 않아.
  • 출처 층위: DeepSeek 공지와 Hugging Face Speciale 카드는 DeepSeek-V3.2-Speciale를 설명하는 자료야. Gemini 3 Pro의 사양 근거로는 Google 발표, 모델 카드, API 문서를 봐야 해.
  • 가중치 공개: Gemini 3 Pro는 공개 가중치를 내려받아 직접 서빙하는 모델로 안내되지 않았어. 로컬 실행 이야기는 DeepSeek-V3.2-Speciale 쪽과 섞지 않는 게 좋아.
  • 비용 계산: 종료된 preview 모델의 옛 이름으로 새 비용을 계산하지 말고, 현행 Gemini API나 Vertex AI 모델명과 가격표를 다시 확인해야 해.

같이 보면 좋은 모델

  • Gemini: 상위 모델 가족 이름이야. Gemini-3.0-Pro가 보이면 먼저 Gemini 브랜드, Gemini 3 Pro 제품명, API ID를 나눠 봐야 해.
  • Gemini API: 실제 호출 문자열과 종료 일정을 확인하는 통로야. 이 페이지의 핵심도 이름보다 API 상태를 확인하는 데 있어.
  • Vertex AI: Google Cloud에서 Gemini를 운영 모델로 붙일 때 보는 배포 채널이야. 3 Pro preview의 Vertex serving 종료 상태도 여기서 확인해야 해.
  • DeepSeek-V3.2-Speciale: Gemini-3.0-Pro라는 표기가 이번 후보 JSON에 들어온 직접 배경이야. 성능 비교 문장과 실제 API 접근 조건을 나눠서 봐야 해.
  • Benchmark: Google과 DeepSeek의 자체 점수를 같은 평가표에 올릴 때 필요한 기준이야. 모델 이름보다 문제 세트와 채점 조건이 먼저야.