Nemotron 3.5 Super vs Gemini 3.1 Pro: 하나는 파일, 하나는 프리뷰

가장 중대한 차이는 NVIDIA Nemotron 3.5 Super와 Gemini 3.1 Pro 사이에 있지만, 어느 벤치마크 표에도 없다. 그것은 출시 상태에 있다. NVIDIA 모델 — 총 1,200억 개 파라미터에 토큰당 120억 개가 활성화되고, 하이브리드 Mamba-2와 Transformer 전문가 혼합(MoE)에 C-RADIO 비전 인코더를 결합한, 더 완전한 이름 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL로 공개되어 Ollama에서 nemotron-3.5-super로 배포된 — 파일 묶음이다. 이 파일들은 2026년 10월 12일 Hugging Face에 올라왔는데, 이는 10월 15일 NVIDIA 자체 뉴스룸 게시물로 이들이 공식 발표되기 사흘 전이었다. 오늘 밤 82.3 GiB를 내려받아 상업적 사용을 허용하는 라이선스 아래 자신의 그래픽카드에서 실행할 수 있다. Google의 Gemini 3.1 Pro는 2026년 2월 19일에 발표되었고 여전히 프리뷰 엔드포인트로 제공되고 있다. 8개월이 지난 지금, 이 모델은 호출할 수는 있어도 가질 수는 없는 모델이다.

그러한 프레이밍은 어느 접근법을 깎아내리려는 것이 아니다. 프리뷰 엔드포인트는 프런티어 랩이 아직 확정할 준비가 되지 않은 무언가를 출시하고 반복 개선하는 방식이며, 대부분의 팀에게는 더 나은 선택이다. 하지만 두 모델은 배포에서 서로 다른 위치를 차지하며, 정직한 비교는 어느 쪽이 표에서 이기는가가 아니라 당신에게 필요한 위치가 어느 쪽인가에 관한 것이다.

숫자를 말하기 전에 분명히 해둘 것이 하나 있습니다. Nemotron 3.5 Super는 이 글을 쓰는 시점에 나흘 된 모델입니다. 벤더가 발표했기 때문에 확인되지 않았다는 의미에서 조용한 출시는 아니지만, 이를 뒷받침하는 독립적 증거는 대략 하나의 패널 점수와 다수의 벤더 제공 항목뿐입니다. Gemini 프리뷰는 8개월 동안 전 세계의 주목을 받아 왔고, 그 뒤에는 훨씬 더 방대한 제3자 측정 자료가 있습니다. 증거가 빈약한 부분에서는 이 페이지는 숫자를 부풀리지 않고 그대로 밝힙니다.

하드웨어 대 키

• 제공받는 항목 — 체크포인트: BF16 참조 가중치, Base 변형과 NVFP4 빌드, 그리고 별도의 LiLiCorr 드래프터, 모두 2026년 10월 12일에 공개됨 · API 키가 필요한 호스팅 엔드포인트, 2026년 2월 19일부터 미리보기 상태.

• 라이선스 — OpenMDW-1.1, 상업적 사용이 허용되며, 모델 카드에는 해당 체크포인트가 상업적 또는 비상업적 용도로 사용 가능하다고 명시되어 있습니다 · Google의 서비스 약관.

• 파라미터 — 총 120B, 활성 12B, MoE 레이어당 라우팅된 전문가 512개, 카드에 전면 공개 · 미발표.

• 하드웨어 직접 접촉 — BF16 기준 H100 4장 또는 GB200 2장, 기본 4비트 태그의 경우 96GB 카드 1장(82.3GiB에 1.6GiB 비전 프로젝터 추가) · 설계상 없음.

• 컨텍스트 — 최대 1,000,000토큰이며, 카드 자체에 사용 가능한 메모리와 런타임 설정에 따라 실제 사용 가능한 수치가 결정되고 프롬프트, 이미지, 기록, 도구 결과 및 생성된 토큰이 모두 이 예산을 공유한다는 단서가 붙어 있습니다 · 컨텍스트 1,048,576토큰.

• 출력 상한 — NVIDIA의 카드나 런타임 레지스트리 어디에도 명시된 바 없음 · 65,536 토큰.

• 모달리티 — 텍스트, 이미지, 동영상 입력에 텍스트 출력. 비전 경로는 선택 사항이 아니며, 공개된 모든 태그에 프로젝터가 포함됨 · 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, 파일 입력에 텍스트 출력으로, 이 비교 대상 중 가장 넓은 입력 범위를 자랑한다.

• 종량제 가격 — 공개된 가격 없음; 자체 호스팅 아니면 선택지 없음 · 입력 백만 토큰당 $2, 출력 백만 토큰당 $12이며, 200,000토큰 초과 프롬프트의 경우 $4와 $12 이상으로 두 배가 됩니다.

배포를 좌우하는 두 가지는 가격과 입력이다. NVIDIA 모델에는 가격이 없다. 엔드포인트가 없기 때문이다. 그 비용은 하드웨어와 전력이며, 중요한 유일한 변수는 가동률이다. Gemini 프리뷰의 가격에는 절벽이 있다. 처음 200,000 입력 토큰은 백만 개당 2달러로 청구되고, 그 이후의 모든 것은 그 두 배로 청구된다. 이는 매 호출마다 100만 토큰의 컨텍스트를 우겨넣는 파이프라인을 구축하기 전에 알아두어야 할 세부 사항이다.

비전 인코더는 바로 이 둘이 실제로 만나는 곳입니다

두 모델 모두 이미지와 동영상을 입력으로 받으며, 이 점 덕분에 이 축만큼은 비교가 구조적이라기보다 직접적이다. 이 축은 또한 증거가 가장 고르지 않은 축이기도 하다.

NVIDIA 자체 표에서, 모두 벤더가 NeMo Gym 하네스를 통해 실행한 결과: MMLongBench-Doc 62.82, MathVision 78.16, CharXiv reasoning 80.82, OCR-Reasoning 65.08, V* 85.60, OCRBench v2 영어 68.12, 중국어 세트 59.15, Video-MME v2 32.85, OSWorld-Verified 51.14. 이 수치들은 문서와 차트를 능숙하게 읽어내면서도 중국어 텍스트에서는 영어보다 의미 있게 약한 모델과 일관된다.

Google은 NVIDIA가 사용하는 형식으로 이 프리뷰에 대응하는 비교표를 공개하지 않았으며, 이 페이지는 서로 다른 하네스의 수치를 짝지어 그런 표를 만들어내지 않을 것입니다. 정직하게 말할 수 있는 것은, 두 모델을 모두 평가하는 동일한 제3자 패널이 전체 지수에서 Gemini 프리뷰를 약간 더 높게 — NVIDIA 체크포인트의 26.49에 대해 약 29.7로 — 평가한다는 점, 그리고 그 패널의 Gemini 항목에 대한 평가는 이후의 어떤 개정판이 아니라 2월 발표 시점을 기준으로 한 것이라는 점입니다. 지수 격차가 약 3점이고 두 항목이 8개월 간격으로 측정되었다는 점을 고려하면, 어느 쪽이든 다른 쪽에 대한 확정된 평결로 받아들이는 것은 지나친 해석이 될 것입니다.

과잉 해석이 아닌 것: Gemini 프리뷰는 오디오를 받아들이고 NVIDIA 체크포인트는 받아들이지 않는다. 입력에 통화 녹음, 회의, 또는 어떤 오디오 트랙이든 포함되어 있다면, 매개변수를 논하기도 전에 이 비교의 절반은 이미 결정된 것이다. 반대로, 하루에 수만 번 처리하는 고정된 문서 코퍼스가 워크로드라면, 고정 비용으로 로컬에서 실행할 수 있는 모델은 페이지를 볼 때마다 백만 토큰당 2달러를 청구하는 모델과는 구조적으로 다른 제안이다.

아무도 글을 쓰지 않은 NVIDIA 기본값의 함정

이런 세부 사항은 벤더의 블로그가 아니라 런타임 레지스트리를 읽어야만 드러나는 것이며, 한 문단을 할애할 가치가 있습니다.

카드에는 두 가지 권장 샘플링 구성이 명시되어 있습니다: 텍스트용 temperature 1.0과 top_p 0.95, 그리고 비전용 temperature 0.6과 top_p 0.95입니다. Ollama 매니페스트에 포함된 기본값은 텍스트 쌍입니다. 즉, 대부분의 사람들이 이 비전 모델을 기본으로 실행할 때의 구성은 모델에서 비전이 아닌 절반에 맞춰져 있습니다. 스캔한 페이지나 차트에서 이 모델을 처음 사용해 본 경험이 실망스럽다면, 샘플링 설정이 가장 먼저 확인해야 할 사항입니다 — 체크포인트 자체의 능력에 대해 어떤 결론을 내리기 전에 말이죠.

같은 매니페스트에서 나온 서로 관련된 두 가지 세부 사항입니다. config blob은 model_type: 123.6B를 선언하는데, 모든 사용자 노출 레이블은 120B라고 표시합니다. 이는 가중치의 불일치라기보다는 반올림 차이이지만, 도구 스크립트가 무엇이 적재될 수 있는지 판단할 때는 중요합니다. 그리고 런타임 게이트는 권고가 아니라 강제됩니다: requires: 0.40.5, 따라서 이전 버전의 Ollama에서는 이 모델이 전혀 pull되지 않습니다.

8개월의 공백은 실제로 어떤 가치가 있는가

8개월간 트래픽을 견뎌낸 프리뷰가 어떤 면에서는 나흘 된 체크포인트보다 더 신뢰할 만하다는 주장이 가능하며, 그것은 좋은 주장이다.

한 프리뷰 엔드포인트가 혹사당했다. 그 실패 모드는 다른 사람들이 문서화해 두었다. 그 가격은 추론된 것이 아니라 공개되어 있다. 그 컨텍스트 윈도는 문서가 말하는 대로 동작한다. 수천 명의 사용자가 그렇지 않은 지점을 이미 알아냈기 때문이다. 그리고 구글이 승격하지 않고 8개월 동안 프리뷰로 유지해 온 프리뷰는 최소한 조용히 철회되지는 않았다 — 이는 NVIDIA 체크포인트에 관해 어떤 저장소 타임스탬프도 알려줄 수 없는, 해당 모델의 상업적 실행 가능성에 관한 정보이다.

반면, 프리뷰에는 자체 호스팅 파일에는 없는 두 가지 비용이 따릅니다. 첫째는 변경될 수 있다는 점입니다. 프리뷰 상태는 해당 엔드포인트가 예고 없이 개정될 수 있다는 명시적 선언이며, 프리뷰의 정확한 동작에 맞춰 조정된 파이프라인은 헤지되지 않은 의존성을 품은 파이프라인입니다. 둘째는 그 경제성이 선형적으로 그리고 영구히 확장된다는 점입니다. Gemini 프리뷰가 토큰당 더 저렴해지는 물량은 존재하지 않습니다. 반면 H100 네 대의 고정 비용이 이를 앞지르는 물량은 존재합니다. 그 교차점이야말로 이 결정을 이끌어야 할 유일한 숫자이며, 그것은 두 모델 중 어느 쪽의 속성도 아니라 여러분의 트래픽의 속성입니다.

그리고 NVIDIA 체크포인트의 8개월 격차는 순전히 약점만은 아니다. 이 업체는 가중치뿐만 아니라 재현 가능한 평가 하네스와 기술 보고서까지 공개했으며, 모델 카드의 출시일 필드와 저장소 타임스탬프는 모두 뉴스룸 게시물과 일치한다. 이는 감사가 이제 막 시작되었더라도, 대부분의 오픈 웨이트 공개가 누리는 것보다 더 감사 가능한 공개 프로세스다.

이 둘 중 어느 것도 우리의 핵심 목록에 없으며, 그중 하나가 바로 중요한 이유입니다.

가용성에 관해서는 솔직히 말할 만합니다. Gemini 3.1 Pro는 OrcaRouter에서 프리뷰 형태로 이용할 수 있습니다 제공업체의 정가가 토큰당 마크업 없이 그대로 적용됩니다 — 입력 $2, 출력 $12이며, 장문 컨텍스트 등급은 Google이 공개한 요율로 책정되어, 같은 날 우리 쪽에서도 라이브로 제공됩니다 다음 갱신 때가 아니라요. 프리뷰가 귀하의 문서 워크로드를 처리할 수 있는지 확인하고 싶다면, 키 하나면 되고 구매 절차는 필요 없습니다.

Nemotron 3.5 Super는 우리 키에 없습니다. 우리는 200개가 조금 넘는 모델을 라우팅하고 있으며, 그중에 NVIDIA Nemotron 항목은 없습니다. 따라서 이 글은 우리 플랫폼에서 이를 호출할 수 있다고 제안하는 것이 아닙니다. 여러분의 경로는 NVIDIA 자체 빌드 및 배포 채널과 로컬 런타임 풀입니다.

라우팅 계층이 여기서 진정으로 유용한 점은 이 결정에서 벤치마크와 아무 관련이 없는 부분이다. 먼저 실제 문서 워크로드를 호스팅된 프리뷰에 대해 실행하라. 그것이 기준을 통과하면, 당신은 그 워크로드가 프런티어 모델이 처리하는 것임을 알게 된 것이며, 이제 그 일부를 로컬로 실행되는 체크포인트로 옮길지에 대해 볼륨 논거를 만들 수 있다. 통과하지 못하면, 당신은 여전히 더 가치 있는 무언가를 알게 된 것이며, 클러스터 비용이 아니라 몇 달러어치 토큰 비용으로 그것을 알게 된 것이다.

좁은 평결

오디오 입력이 필요하거나, 가능한 가장 넓은 입력 모달리티 세트가 필요하거나, 공개된 출력 상한이 필요하거나, 다른 사람들이 이미 실패 모드를 정리해 둔 모델이 필요하다면, Gemini 3.1 Pro Preview가 답이며, 그 뒤에 있는 8개월간의 제3자 측정은 3포인트 지수 격차가 시사하는 것보다 더 가치가 있습니다.

모델을 직접 보유하고, 상업적 사용을 위해 라이선스를 확보하고, 본인이 소유한 하드웨어에서 실행하며, 지속적으로 처리하는 문서 워크로드에 대해 고정 비용을 지불해야 한다면, NVIDIA 체크포인트는 이번 달 처음으로 실질적인 선택지입니다 — 다만 세 가지 구체적인 주의사항이 붙어 있습니다. 기본 태그는 4비트 양자화이며, 그 양자화에 대한 공개된 평가는 존재하지 않습니다. 제공되는 샘플링 기본값은 카드의 텍스트 설정이지 비전 설정이 아닙니다. 그리고 이 모델은 나온 지 나흘밖에 되지 않았습니다.

먼저 자신의 데이터로 미리보기를 시험해 보세요. 잘 되면 문제는 규모의 문제가 되고, 규모는 산수일 뿐입니다. 잘 되지 않으면 클러스터 하나를 아낀 셈입니다.