🤖 Gemma 3 vs EXAONE 3.5: 구글과 LG의 최신 AI 모델 비교 분석

2025년, Google과 LG AI Research는 각각 Gemma 3와 EXAONE 3.5를 통해 최첨단 AI 경쟁을 펼치고 있습니다. 두 모델 모두 뛰어난 성능을 자랑하지만, 그 특징과 활용도에는 분명한 차이가 존재합니다. 이 글에서는 각 모델의 특징, 성능, 활용 분야를 상세히 비교해드립니다.

🔍 기본 정보 비교

항목	Gemma 3	EXAONE 3.5 / Deep
모델 크기	1B / 4B / 12B / 27B	2.4B / 7.8B / 32B
언어 지원	140개 이상 (다국어)	한국어 + 영어 (이중언어 특화)
멀티모달	지원 (텍스트 + 이미지)	제한적 또는 미공개
컨텍스트 길이	128K tokens	최대 32K tokens
주요 장점	가벼운 고성능, 멀티모달, 언어 다양성	한국어 특화, 수학/코딩 추론, 실사용 최적화
배포/통합	Hugging Face, Ollama, Google AI Studio, JAX 등	TensorRT-LLM, vLLM, llama.cpp, LM Studio, Ollama

📊 성능 비교

• Gemma 3: LLaMA 3.1, DeepSeek-V3 등 최신 모델과 비교해 우수한 인간 평가 결과를 보유
• EXAONE Deep: 한국 수능 수학(CSAT) 94.5점, AIME 수학시험 90.0점 기록
• EXAONE 3.5: 실제 사용성과 긴 문서 처리 성능에서 우수한 평가

🎯 주요 활용 분야

🔹 Gemma 3

• 모바일·노트북용 경량 AI 앱 개발
• 멀티모달 입력(텍스트 + 이미지) 필요 시
• 다국어 챗봇 및 글로벌 서비스용

🔹 EXAONE

• 한국어 기반의 기업 문서 분석
• 수학, 코딩, 논리 추론 기반 AI 서비스
• 실제 비즈니스, 자동화, 교육/번역 분야

📂 오픈소스 공개 여부

• Gemma 3: Hugging Face, Kaggle 등에서 사용 가능
• EXAONE: GitHub, Hugging Face 등에서 다수 버전 공개

⚠️ 제한사항

• Gemma와 EXAONE 모두 학습 데이터 기반의 편향 또는 부정확한 응답 가능성 존재
• 멀티턴 대화 및 고급 기능 활용 시 사용자 프롬프트 튜닝 필요

🏁 결론: 어떤 모델이 더 좋을까?

두 모델은 각각의 강점을 갖고 있으며, 사용 목적에 따라 선택이 달라질 수 있습니다.

✅ Gemma 3 추천	멀티모달, 다양한 언어, 단일 GPU에서 고성능을 원할 때
✅ EXAONE 추천	한국어 특화, 긴 문서 이해, 코딩·수학·실사용 중심의 AI가 필요할 때

AI 선택에 정답은 없습니다. 하지만 오늘의 비교를 통해 여러분의 프로젝트와 서비스에 꼭 맞는 AI 모델을 고르시길 바랍니다!