AI 최신 뉴스 — Gemini·Grok·OpenAI 대격돌 (2026.03.04)
Gemini 3.1 Flash-Lite 업데이트, Grok 4.20 영상 연장, GPT 5.3 출시, GPT 5.4 루머 + 손상현님의 실전 AI 모델 활용법 Q&A
🤖 AI 최신 뉴스
Gemini · Grok · OpenAI 대격돌
2026년 3월 첫째 주, AI 업계를 뒤흔든 4가지 업데이트와 손상현님의 실전 모델 활용법을 담았습니다.
이번 주 AI 핵심 업데이트
비개발자도 이해할 수 있도록 풀어서 정리했습니다. 파란 밑줄 용어 위에 마우스를 올려보세요!
Gemini 3.1 Flash-Lite 업데이트
구글이 Gemini 3.1 Flash-Lite 모델을 전격 업데이트했습니다. 이번 업데이트의 핵심은 '속도'와 '접근성'입니다.
- Gemini 설정 창에서 'Fast Mode' 스위치를 켜는 UI 캡처 화면
- 3.0 모델과 3.1 Flash-Lite의 응답 속도를 나란히 비교하는 영상
Grok 4.20: AI 영상의 한계를 깨는 '롱테이크' 기능
xAI의 Grok 4.20 업데이트와 함께 '영상 연장(Video Extension)' 기능이 추가되었습니다.
- 6초짜리 원본이 15초 이상의 시네마틱 영상으로 확장되는 비포/애프터 비교 영상
- 'Extend from Frame' 버튼이 활성화된 Grok Imagine UI 캡처
GPT 5.3 Instant 출시 — 환각 27% 감소
OpenAI가 GPT 5.3 Instant를 ChatGPT의 기본 모델로 출시했습니다.
- 5.2 vs 5.3 모델의 환각률 비교 그래프 (High-stakes domains 기준)
- 딱딱한 말투와 5.3의 개선된 말투를 비교하는 텍스트 대조 이미지
GPT 5.4 출시 루머 — 이번 달 안으로?
개발자 커뮤니티와 GitHub 코드 유출을 통해 GPT 5.4에 대한 소문이 뜨겁습니다.
- GitHub에서 유출된 'GPT-5.4' 관련 코드 라인 캡처 (블러 처리)
- 3월 25일 달력에 'GPT 5.4?' 메모가 적힌 예고성 이미지
💬 실전 AI 모델 활용법
커뮤니티 질문에 손상현님이 직접 답해주셨습니다. 질문자: 이태극
Gemini, ChatGPT, Claude, Grok 모델이 여러 가지인데 각각 어떤 용도로 쓰세요?
이전의 Gemini Flash는 답변이 많이 아쉬웠는데, 업데이트 이후로는 어떨지 궁금하네요.
모델마다 역할이 확실히 나뉘어 있어요. 아래처럼 정리할 수 있습니다.
나노바나나2손상현님이 운영하는 자동화·AI 도구 채널/커뮤니티. Gemini 기반 이미지 생성 워크플로우를 공유합니다.를 통해 이미지 생성·수정을 압도적으로 많이 사용. 구글 챗봇의 딥리서치 기능과 NotebookLM도 자주 활용.
GPT 5.2 — 대화·일정 관리용.
Codex 5.3 — 방대한 코드 리팩토링용. 가성비 + 헛도는 느낌이 가장 적음.
Sonnet 4.6 Computer Use — 복잡한 자동화 운영.
Opus 4.6 — 개발 메인 에이전트 모델. 가장 많이 사용.
Grok 4.2 웹서치 + 슈퍼헤비 모델 활용. Perplexity에 Gemini 3.1 탑재 후 사용량 현저히 감소. API 정보 수집이 주요 강점.
특히 Claude가 메인이고, 아래 워크플로우로 개발합니다:
(토큰 많이 사용)
컴팩트 진행
① Gemini로 이미지 생성하실 때 빠른 모드로 두고 쓰시는 편인가요?
② Codex로 컴팩트 진행한다고 하셨는데, 이건 뭘까요?
③ Perplexity에서 검색 모델을 Gemini 3.1 Pro로 하는 게 좋나요?
Gemini 이미지 생성 모드
공식 출시 전에는 Pro 모드로 사용했지만, 출시 이후에는 빠른 모드를 씁니다. 이미지 생성에 시간이 꽤 걸리기 때문에 최대한 빠르게 여러 장을 뽑아서 합성하는 방식을 자주 사용해요. Lovart나 외부 이미지 생성 서비스를 쓰면 더 편리하기도 합니다.
Codex 컴팩트란?
개발 중인 GitHub 레포지토리의 복잡한 코드를 최적화하는 작업입니다. Codex로 전체 코드를 정리·컴팩트하게 다듬고 나서 다음 작업을 이어나가는 방식입니다.
Perplexity + Gemini 3.1
취향 차이지만 현재 AI 모델 중 환각 벤치마크 수치가 낮아서 자주 사용하고 있습니다. 정보 정확도가 중요한 리서치 작업에 특히 유용합니다.