02 : ❄️Snowflake에서 Gemini3 출시 소식을 접하고

 

와우! 지난 1월 6일 스노우플레이크에 제미나이3가 상륙했습니다!

공식 블로그 : https://www.snowflake.com/en/blog/gemini-3-snowflake-cortex-ai/

마치 제 캐릭터가 사용할 수 있는 소환마법에 강려크한 이프리트가 추가된 기분이에요~!

파이널판타지16의 소환수 이프리트 ^0^

 

 

개인적/업무적으로 25년말부터 제미나이3를 구독해서 사용하고 있는 중이어서 기분이 좋습니다.

 

간단한 몇가지 테스트를 진행했는데 기존 성능을 뛰어넘는 결과를 보여주네요.

 

select AI_COMPLETE ('gemini-3-pro', CONCAT ('고객과의 통화내역을 3줄 정도로 요약해줘', transcribed_call::varchar)) AS summary 
  from test_stt2   ;

 

기존에 사용했던 데이터를 그대로 제미나이3프로로 실행해 보았어요.

Warehouse는 XS인 상태에서 클로드3.5 소넷 32초 소요 -> 제미나이3 프로 XS로 17초!!

 

select AI_COMPLETE ('gemini-2.5-flash', CONCAT ('고객과의 통화내역을 3줄 정도로 요약해줘', transcribed_call::varchar)) AS summary
  from test_stt2 ; 

 

이번에는 제미나이-2.5-플래시로 실행이고 역시 Warehouse는 XS였어요. 이번 실행시간은 3.1초!

 

물론 3프로와 2.5플래시의 요약 내용은 3프로가 좀 더 정교하고 보기 좋았습니다만,

내용의 경중에 따라 다양한 모델을 활용하면서 

자원/비용 최적화를 할 수 있다는 것은 역시 Snowflake의 장점이 아닐까 하네요.

 

다음 과제는 Gemini의 thinking_level 파라미터 값 설정 : 이건 어떻게 제어하는지... 오늘도 새로운 숙제가 생기는 하루입니다.^^
        https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/thinking?hl=ko
        

 

모두 행쇼!