구글 제미나이 2.5 딥 리서치의 작동 원리 및 기술

2025-10-29, G25DR

1. 서론: 지능형 에이전트로서의 딥 리서치

1.1 딥 리서치의 개념 정의

구글 제미나이(Gemini) 2.5의 딥 리서치(Deep Research) 기능은 단순한 정보 검색의 확장판이 아니다. 이는 복잡하고 개방된 주제의 연구 과제를 해결하기 위해 설계된 자율적 AI 에이전트(Agentic AI) 시스템으로 정의된다.1 기존의 AI가 사용자의 질문에 단일 답변을 제공하는 ’답변 엔진(Answer Engine)’의 역할에 머물렀다면, 딥 리서치는 단순 질의응답을 넘어 사용자와의 협력적 연구 파트너 관계를 지향한다.1 이 시스템의 궁극적인 목표는 경쟁사 심층 분석, 산업 동향 개요 작성과 같이 시간이 많이 소요되는 복잡한 프로젝트를 아이디어 구상 단계부터 최종 결과물 창출까지 전 과정에 걸쳐 가속하고, 사용자의 시간을 획기적으로 절약하는 데 있다.1

1.2 핵심 기능 개요: 4단계 프로세스

딥 리서치의 작동 방식은 인간 연구원의 작업 흐름을 체계적으로 모방한 4단계 프로세스로 구성된다: 계획(Planning), 검색(Searching), 추론(Reasoning), 보고(Reporting).1 이 접근법은 최종 결과물의 정확성과 깊이가 단순히 기반 언어 모델의 성능에만 의존하는 것이 아니라, 전체 연구 워크플로우를 관리하는 지능형 에이전트 시스템의 유기적인 작동을 통해 발현됨을 시사한다. 즉, 딥 리서치의 핵심 원리는 더 나은 모델뿐만 아니라, 연구라는 과업을 구조화된 다단계 프로세스로 운영하는 ’더 나은 과정’에 있다.

본 보고서는 이 네 가지 단계의 기술적 원리를 심층적으로 분석하고, 이들이 어떻게 유기적으로 결합하여 최종 결과물의 높은 정확성과 깊이를 보장하는지 규명하는 것을 목표로 한다. 딥 리서치는 기반 모델로 Gemini 2.5 모델군을 사용하며, 유료 구독자는 더 높은 품질의 결과를 내는 2.5 Pro를, 무료 사용자는 2.5 Flash 모델을 통해 기능을 이용할 수 있어 모델의 차이가 결과물의 품질에 직접적인 영향을 미친다.3

2. 핵심 작동 원리 1: 다단계 계획 및 자율적 실행

2.1 프롬프트의 연구 계획 변환

딥 리서치 프로세스는 사용자가 입력한 단일 프롬프트 또는 복잡한 질문을 시스템이 개인화된 다지점 연구 계획(multi-point research plan)으로 자동 변환하는 것에서 시작된다.1 이는 복잡한 연구 과제를 해결 가능한 하위 문제들로 논리적으로 구조화하고, 어떤 정보가 필요한지를 명확히 정의하는 첫 단계이다. 사용자는 시스템이 제안한 이 계획을 최종 보고서 생성 전에 검토하고 자신의 의도에 맞게 수정할 수 있는 선택권을 가진다.3 이 초기 계획의 정교함은 최종 보고서의 체계성과 깊이를 결정하는 핵심적인 변수로 작용한다.

2.2 지능형 작업 분해 및 실행

생성된 연구 계획에 따라, 모델은 전체 연구 과제를 여러 개의 구체적인 하위 작업(sub-task)으로 분해한다.1 딥 리서치 시스템의 핵심적인 효율성은 각 하위 작업 간의 의존성을 분석하는 능력에 있다. 시스템은 어떤 작업을 동시에(simultaneously) 병렬적으로 처리할 수 있고, 어떤 작업을 순차적으로(sequentially) 수행해야 하는지를 지능적으로 판단하여 전체 연구 시간을 최적화한다.1 각각의 하위 작업을 수행하기 위해 시스템은 웹 검색(search) 및 심층 브라우징(deep browsing)과 같은 도구를 자율적으로 활용하여 필요한 정보를 수집한다.1

2.3 반복적 계획 및 정보 탐색

딥 리서치의 연구 과정은 미리 정해진 계획을 맹목적으로 따르는 단선적인 방식이 아니다. 이는 동적이고 반복적인(iterative) 과정이다. 각 단계를 수행한 후, 모델은 지금까지 수집된 모든 정보를 바탕으로 현재까지의 연구 상태를 파악(ground itself)하고 이해한다.1 이 과정은 연구 작업의 전 과정 동안 지속되는 일종의 ’작업 기억(working memory)’이 존재함을 시사하며, 이는 상태가 없는(stateless) 단순 API 호출 방식과 근본적인 차이를 보인다.

현재 상태를 파악한 후, 모델은 목표 달성을 위해 여전히 누락된 정보(missing information)나 여러 정보원 간의 불일치(discrepancies)를 능동적으로 식별한다.1 이러한 지식 격차 분석은 고도화된 에이전트 시스템의 특징으로, 단순히 계획을 실행하는 것을 넘어 연구 진행 상황을 비판적으로 평가하는 인지적 단계를 포함한다. 이 평가를 바탕으로 시스템은 다음 탐색 단계를 동적으로 재계획하며, 이 순환 과정은 연구가 만족스러운 수준에 도달할 때까지 반복된다. 이러한 접근 방식은 딥 리서치가 자신이 무엇을 모르는지 파악하고, 이를 해결하기 위해 유연하게 대응하는 능력을 갖추게 하여, 피상적인 정보 요약을 넘어 심층적인 분석으로 나아가게 하는 핵심 동력으로 작용한다.

3. 핵심 작동 원리 2: 정보 검색, 증강 및 검증 메커니즘

3.1 검색 증강 생성(RAG)을 넘어서: 통합적 정보 접근

딥 리서치는 최신의 정확한 정보를 확보하기 위해 웹을 자율적으로 검색하고 깊이 있게 탐색한다.1 이 과정은 외부 지식 소스를 참조하여 모델 답변의 사실성을 높이는 ‘검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)’ 아키텍처와 기본 원리를 공유한다.5 RAG는 모델이 훈련 데이터에만 의존하지 않고 실시간 정보를 ‘찾아보게’ 함으로써 환각(hallucination) 현상을 줄이는 데 효과적이다.5

그러나 딥 리서치의 정보 접근 방식은 Perplexity AI와 같은 일반적인 RAG 기반 시스템과 구조적으로 중요한 차이를 보인다. Perplexity AI는 외부 검색 API를 호출하고 그 결과를 받아 종합하는 순차적(sequential) 프로세스에 의존한다.7 반면, 제미나이 딥 리서치는 구글의 핵심 정보 인프라에 직접적이고 깊게 통합되어 있다. 사용자의 질의 의도를 분석한 후, 시스템은 구글의 방대한 웹 인덱스(Web Index), 구조화된 지식 그래프(Knowledge Graph), 그리고 뉴스, 제품, 항공편과 같은 실시간 데이터 피드에 병렬적(parallel)으로 동시에 접근한다.7 이러한 구조적 통합은 단순 텍스트 스니펫을 넘어, 정형 데이터, 이미지, 비디오 등 다양한 유형의 정보를 유기적으로 종합하여 훨씬 풍부하고 맥락적인 답변을 생성할 수 있게 한다.

3.2 정보원 신뢰도 평가: 내재된 E-E-A-T 원칙

정확하고 신뢰성 있는 보고서를 생성하기 위해서는 방대한 웹 정보 중에서 신뢰할 수 있는 출처를 선별하는 과정이 필수적이다. 공식적으로 명시되지는 않았으나, 딥 리서치는 구글 검색이 수십 년간 발전시켜 온 E-E-A-T(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness; 경험, 전문성, 권위, 신뢰성) 프레임워크의 원칙을 정보원 평가에 내재적으로 활용할 가능성이 매우 높다.8

이 프레임워크는 특히 건강, 금융, 안전과 같이 개인의 삶에 중대한 영향을 미칠 수 있는 YMYL(Your Money or Your Life) 주제에 대해 더욱 엄격하게 적용된다.9 시스템은 학술 논문, 정부 기관 보고서, 해당 분야 전문가가 운영하는 웹사이트 등 권위와 신뢰도가 높은 출처의 정보를 우선적으로 탐색하고 가중치를 부여할 것으로 추정된다. 이러한 내재적 품질 평가 메커니즘은 AI가 생성하는 내용의 사실적 기반을 강화하고, 잘못되거나 조작된 정보에 기반한 답변, 즉 환각 현상을 현저히 줄이는 데 결정적인 역할을 한다.5

이러한 구조적 차이는 딥 리서치의 강력한 성능이 단순히 제미나이 2.5 모델 자체의 우수성에서만 비롯되는 것이 아님을 보여준다. 오히려 모델과 구글의 행성 규모(planetary-scale) 정보 생태계 간의 공생 관계가 핵심이다. 이 깊은 통합은 경쟁사가 쉽게 복제할 수 없는 강력한 기술적 해자(moat)로 작용하며, 딥 리서치가 생성하는 결과물의 질을 차별화하는 근본적인 이유가 된다.

3.3 사용자 수준의 검증: 이중 확인 기능

딥 리서치 시스템은 AI가 생성한 답변의 투명성을 높이고 사용자가 직접 사실을 검증할 수 있도록 ‘이중 확인(Double-check)’ 기능을 제공한다.13 이 기능을 활성화하면, 구글 검색을 활용하여 보고서 내의 각 문장과 웹상의 콘텐츠를 비교한다. 그 결과, 구글 검색에서 유사한 내용을 찾은 문장은 녹색으로, 상이하거나 관련 내용을 찾지 못한 문장은 주황색으로 강조 표시된다.13 이는 사용자가 AI의 답변을 맹신하지 않고 비판적으로 검토하도록 돕는 중요한 안전장치이다. 다만, 이 기능이 딥 리서치가 생성한 전체 보고서에 포괄적으로 적용되는지에 대한 명확한 정보는 아직 제한적이다.13

4. 핵심 작동 원리 3: 제미나이 2.5의 내재적 ‘사고(Thinking)’ 능력

4.1 ‘사고(Thinking)’ 프로세스의 도입

제미나이 2.5 모델군은 답변을 즉시 생성하는 대신, 응답하기 전에 스스로 생각하는 과정(reasoning through their thoughts)을 거치도록 설계된 ’사고 모델(thinking model)’이다.14 이는 모델의 성능과 정확도를 향상시키는 핵심적인 내재적 능력으로, 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)을 통해 훈련되었다. 기술적으로 이 ‘사고’ 과정은 추론 시(inference-time) 수만 번에 달하는 순방향 패스(tens of thousands of forward passes)를 수행하여 문제에 대한 더 깊은 탐색과 추론을 가능하게 한다.16

이러한 추가적인 연산 과정은 개발자가 ’사고 예산(Thinking Budget)’이라는 파라미터를 통해 직접 제어할 수 있다.17 이를 통해 개발자는 애플리케이션의 요구사항에 맞춰 성능, 지연 시간, 비용 간의 균형점을 찾을 수 있다. 딥 리서치와 같이 복잡하고 깊이 있는 분석이 요구되는 작업에서는, 프롬프트의 복잡도에 따라 이 예산이 동적으로 할당되어 최적의 결과를 도출할 가능성이 높다.18

4.2 심층 추론 모드: ‘딥 씽크(Deep Think)’

Google AI Ultra 구독자에게 제공되는 Gemini 2.5 Pro의 ‘딥 씽크(Deep Think)’ 모드는 ‘사고’ 능력을 극한으로 끌어올린 고급 추론 모드이다.19 그 핵심 원리는 **병렬 사고(Parallel thinking)**와 **추론 시간 확장(Extended inference time)**이라는 두 가지 개념에 있다.19 이는 인간 전문가가 복잡한 문제에 직면했을 때, 단 하나의 해결 경로만 고집하지 않고 여러 가능한 접근법과 가설을 동시에 탐색하고 비교하며 최적의 해법을 찾아가는 방식과 매우 유사하다.19

딥 씽크 모드에서 모델은 한 번에 다수의 아이디어를 생성하고 이를 동시에 고려하며, 때로는 서로 다른 아이디어를 수정하거나 결합하여 더 창의적이거나 견고한 결론에 도달한다.19 이러한 능력은 특히 정해진 답이 없거나 여러 절충안을 고려해야 하는 수학, 과학적 발견, 복잡한 알고리즘 개발 및 코딩 문제 해결에 강력한 성능을 발휘한다.14

4.3 강화 학습을 통한 직관적 문제 해결 능력 강화

딥 씽크의 고도화된 추론 능력은 단순히 연산 시간을 늘리는 것만으로 달성되지 않는다. 구글은 모델이 이렇게 확장된 추론 경로(extended reasoning paths)를 의미 있고 생산적으로 사용하도록 장려하는 새로운 강화 학습(novel reinforcement learning techniques) 기법을 개발했다.19 이 훈련은 모델이 더 긴 시간 동안 ’생각’하는 방법을 학습하게 할 뿐만 아니라, 그 시간을 어떻게 활용하여 더 나은 가설을 세우고, 비판적으로 평가하며, 창의적인 해결책을 도출할지를 배우게 한다.

이러한 접근은 AI의 품질에 대한 패러다임 전환을 의미한다. 전통적으로 모델의 성능은 훈련 시점에 고정되었지만, ’사고 예산’과 ’딥 씽크’는 추론 시점에 연산 자원을 동적으로 투입하여 결과물의 질을 높이는 새로운 차원을 열었다. 즉, 딥 리서치가 제공하는 통찰의 깊이는 고정된 것이 아니라, 문제의 난이도에 맞춰 유연하게 계산 노력을 투자하는 능력의 직접적인 결과물이다. 강화 학습을 통해 연마된 이 능력은 모델의 추론을 훨씬 더 적응력 있고 강력하게 만든다.

5. 핵심 작동 원리 4: 종합, 비판적 평가 및 보고서 생성

5.1 정보의 비판적 종합

딥 리서치의 마지막 단계는 수집되고 분석된 정보를 바탕으로 최종 보고서를 생성하는 것이다. 이 과정은 단순히 정보를 나열하는 수준을 넘어선다. 시스템은 수집된 모든 정보를 비판적으로 평가(critically evaluates the information)하는 단계를 거친다.1 이 단계에서 모델은 여러 정보원에서 나타나는 핵심 주제(key themes)를 추출하고, 동시에 정보들 간의 불일치(inconsistencies)나 상충되는 부분을 식별한다.1 이는 서로 다른 관점이나 데이터를 분석하여 더 신뢰도 높은 정보를 기반으로 논리적인 결론을 도출하는 고차원적인 종합 능력을 의미한다.

5.2 재귀적 개선: 자체 비평 메커니즘

보고서 초안이 생성된 후, 딥 리서치는 가장 독창적인 메커니즘 중 하나인 여러 차례의 자체 비평(multiple passes of self-critique) 과정을 수행한다.1 이 재귀적(recursive) 프로세스는 AI가 스스로 생성한 결과물을 다시 검토하고 개선점을 찾아 수정하는 과정이다. 이는 마치 인간 전문가가 초고를 작성한 후, 논리의 비약은 없는지, 표현은 명확한지, 근거는 충분한지를 여러 번 되짚어보며 퇴고하는 과정과 유사하다.

이 자체 비평 메커니즘은 두 가지 중요한 목적을 동시에 수행한다. 첫째, 품질 관리 필터로서 기능한다. 각 검토 과정에서 모델은 사실과 다른 내용, 논리적 오류, 또는 수집된 정보로 뒷받침되지 않는 주장 등을 식별하고 수정함으로써 환각 현상을 최소화하고 결과물의 사실적 정확성을 높인다. 둘째, 심층 강화 엔진으로서 작동한다. 첫 번째 초안이 단순한 요약에 그쳤다면, 다음 검토에서는 뉘앙스가 부족함을 인지하고 더 세부적인 내용을 추가하거나, 주장이 약한 부분을 발견하고 논리 구조를 재편성하는 방식으로 점진적으로 결과물의 깊이와 완성도를 높인다. 이 자기 성찰적 능력은 최종 보고서가 단일 생성 단계로는 도달하기 어려운 수준의 논리적 완결성과 깊이를 갖추게 하는 결정적인 역할을 한다.

5.3 최종 보고서 생성 및 제공

모든 계획, 검색, 추론, 종합, 비평의 과정을 거친 후, 최종적으로 논리적이고 유익한 구조를 갖춘 포괄적인 맞춤형 연구 보고서(comprehensive custom research reports)가 생성된다.1 이 보고서는 수 분 내에 제공되어 사용자의 연구 시간을 크게 단축시킨다.1 생성된 결과물은 텍스트 형태뿐만 아니라, 핵심 내용을 요약해주는 오디오 개요(Audio Overview)로도 제공되어 사용자의 접근성을 높인다.3 또한, 구글 문서(Google Docs)로 직접 내보내거나, 내용을 복사하여 다른 용도로 활용하는 등 다양한 사후 처리 옵션을 지원한다.3

6. 기술적 기반: 안정적 실행을 위한 인프라 설계

6.1 장기 실행 추론의 기술적 과제

앞서 설명한 딥 리서치의 다단계 계획, 반복적 추론, 자체 비평과 같은 정교한 프로세스는 상당한 시간과 연산을 요구한다. 일반적인 딥 리서치 작업은 수 분(several minutes)에 걸쳐 수많은 모델 호출(many model calls)을 포함하는 장기 실행 추론(long-running inference) 작업이다.1 기존의 동기식(synchronous) 요청-응답 아키텍처에서는 이러한 작업이 실용적이지 않다. 사용자는 긴 대기 시간에 직면하게 되며, 단 한 번의 네트워크 오류나 서버 측의 일시적 장애가 발생하더라도 수 분간의 작업 전체가 무효화되고 처음부터 다시 시작해야 하는 심각한 안정성 문제를 야기한다.1

6.2 비동기식 작업 관리자 아키텍처

이러한 기술적 난제를 해결하기 위해, 구글은 딥 리서치를 위해 새로운 비동기식 작업 관리자(novel asynchronous task manager)를 개발했다.1 이 시스템은 사용자 세션과 장시간 소요되는 AI의 연산 작업을 분리하는 것을 핵심으로 한다. 시스템은 연구 계획을 수립하는 계획 모델(planner model)과 실제 정보 검색 및 분석을 수행하는 작업 모델(task models) 간의 진행 상황을 담은 공유 상태(shared state)를 지속적으로 유지한다. 이를 통해 특정 하위 작업에서 오류가 발생하더라도 전체 프로세스를 중단하고 재시작할 필요 없이, 해당 부분만 우아하게 오류를 복구(graceful error recovery)하고 작업을 계속 이어나갈 수 있다.1

이 시스템은 진정한 의미의 비동기식(truly asynchronous)으로 작동한다. 사용자는 딥 리서치 작업을 시작한 후, 결과를 기다리지 않고 다른 애플리케이션으로 전환하거나 심지어 컴퓨터를 종료해도 백그라운드에서는 연구가 계속 진행된다.1 작업이 최종적으로 완료되면, 사용자가 나중에 제미나이 앱을 다시 방문했을 때 알림을 통해 완성된 보고서를 확인할 수 있다.1 이 견고한 인프라는 단순한 구현상의 편의를 넘어, 딥 리서치의 복잡하고 정교한 에이전트 기능을 실제 제품 환경에서 안정적으로 제공하기 위한 필수적인 기술적 전제조건이다. 이 안정적인 엔지니어링 기반이 있기에 AI 에이전트는 충분한 시간을 갖고 ’사고’하며 깊이 있는 결과물을 만들어낼 수 있다.

7. 결론: 기술 요소의 융합과 심층 분석의 구현

7.1 기술적 시너지의 총합

구글 제미나이 2.5 딥 리서치의 매우 정확하고 심층적인 결과물은 단 하나의 혁신적인 기술이 아닌, 여러 핵심 기술 원리의 유기적인 융합을 통해 구현된다.

• 지능형 에이전트 설계: 복잡한 연구 과제를 체계적인 하위 작업으로 분해하고, 동적으로 계획을 수정하며 자율적으로 실행하는 프레임워크를 제공한다.
• 통합적 정보 검색: 구글의 핵심 자산인 웹 인덱스와 지식 그래프에 직접 접근하여, 신뢰도 높고 다양한 유형의 정보를 신속하게 확보한다.
• 제미나이 2.5의 내재적 사고 능력: ’딥 씽크’와 같은 고급 추론 모드를 통해 수집된 정보를 다각도로 분석하고 깊이 있는 통찰을 도출하는 인지적 엔진 역할을 수행한다.
• 재귀적 자체 비평: AI가 스스로 결과물을 검토하고 개선하는 과정을 통해 최종 보고서의 정확성과 논리적 완결성을 보장하는 핵심적인 품질 관리 메커니즘으로 작동한다.
• 견고한 비동기 인프라: 이 모든 복잡하고 시간이 많이 소요되는 과정을 안정적으로 지원하며, 실제 사용 환경에서의 신뢰성을 담보하는 기술적 토대를 마련한다.

이 다섯 가지 요소가 시너지를 이루어, 딥 리서치는 단편적인 정보의 조합을 넘어선, 구조화되고 깊이 있는 지식을 생성해낸다.

7.2 미래 전망: 협력적 연구 파트너로서의 AI

딥 리서치는 AI가 단순한 정보 제공자나 도구를 넘어, 인간의 지적 활동을 보조하고 가속하는 진정한 협력적 파트너(true collaborative partner)로 진화할 수 있는 가능성을 명확하게 보여주는 사례이다.1 현재는 정보 수집 및 종합 단계에 큰 도움을 주지만, 향후 이러한 에이전트 기술은 더욱 정교해질 것이다. 가설 설정, 실험 설계 제안, 데이터 분석 및 해석 등 과학적 발견과 창의적 문제 해결의 전 과정에 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 딥 리서치는 그 미래를 향한 중요한 기술적 이정표이며, 지식 노동의 패러다임을 변화시킬 시작점으로 평가될 수 있다.

8. Works cited

1. Gemini Deep Research — your personal research assistant, accessed October 29, 2025, https://gemini.google/overview/deep-research/
2. Google AI Pro & Ultra — get access to Gemini 2.5 Pro & more, accessed October 29, 2025, https://gemini.google/subscriptions/
3. Use Deep Research in Gemini Apps - Android - Google Help, accessed October 29, 2025, https://support.google.com/gemini/answer/15719111?hl=en
4. Gemini Pro Deep Research Better Than Perplexity? : r/perplexity_ai - Reddit, accessed October 29, 2025, https://www.reddit.com/r/perplexity_ai/comments/1m2ddvl/gemini_pro_deep_research_better_than_perplexity/
5. The Science Behind RAG: How It Reduces AI Hallucinations, accessed October 29, 2025, https://zerogravitymarketing.com/blog/the-science-behind-rag/
6. Detect hallucinations for RAG-based systems | Artificial Intelligence - AWS, accessed October 29, 2025, https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/detect-hallucinations-for-rag-based-systems/
7. Perplexity Pro vs Gemini 2.5 Pro. Perplexity is at the forefront of the …, accessed October 29, 2025, https://medium.com/@hoggriderr/perplexity-pro-vs-gemini-2-5-pro-3aef884d518c
8. E-E-A-T: How to Build Trust and Boost Web & AI Visibility - Ahrefs, accessed October 29, 2025, https://ahrefs.com/blog/eeat-seo/
9. Creating Helpful, Reliable, People-First Content | Google Search Central | Documentation, accessed October 29, 2025, https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
10. Google E-E-A-T: How to Create People-First Content (+ Free Audit), accessed October 29, 2025, https://backlinko.com/google-e-e-a-t
11. What is Google E-E-A-T? Guidelines and SEO Benefits - Moz, accessed October 29, 2025, https://moz.com/learn/seo/google-eat
12. Gemini 2.5 pro 딥리서치 솔직후기 - YouTube, accessed October 29, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=a1q4z9wmBVc
13. View related sources & double-check responses from Gemini Apps …, accessed October 29, 2025, https://support.google.com/gemini/answer/14143489?hl=en&co=GENIE.Platform%3DAndroid
14. Gemini 2.5 Pro - Google DeepMind, accessed October 29, 2025, https://deepmind.google/models/gemini/pro/
15. Gemini 2.5: Our most intelligent AI model - Google Blog, accessed October 29, 2025, https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/
16. Gemini 2.5 Technical Report : r/singularity - Reddit, accessed October 29, 2025, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ldz6pj/gemini_25_technical_report/
17. Gemini API I/O 업데이트, accessed October 29, 2025, https://developers.googleblog.com/ko/gemini-api-io-updates/
18. Gemini thinking | Gemini API - Google AI for Developers, accessed October 29, 2025, https://ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking
19. Gemini 2.5: Deep Think is now rolling out - Google Blog, accessed October 29, 2025, https://blog.google/products/gemini/gemini-2-5-deep-think/
20. Gemini(애플리케이션) - 나무위키, accessed October 29, 2025, https://namu.wiki/w/Gemini(%EC%95%A0%ED%94%8C%EB%A6%AC%EC%BC%80%EC%9D%B4%EC%85%98)
21. Gemini 2.5 Deep Think: A Hands-On Review, Benchmarks & Analysis - Binary Verse AI, accessed October 29, 2025, https://binaryverseai.com/gemini-2-5-deep-think-review/
22. Evaluating Gemini 2.5 Deep Think’s math capabilities | Epoch AI, accessed October 29, 2025, https://epoch.ai/blog/deep-think-math
23. Gemini(인공지능 모델) - 나무위키, accessed October 29, 2025, https://namu.wiki/w/Gemini(%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%20%EB%AA%A8%EB