중국의 DeepSeek은 실리콘 밸리의 AI 파티에 초대받지도 않고 나타나는 습관이 있었는데, 이번에는 오랫동안 기다려온 V4 프리뷰로 그렇게 했습니다. 항저우에 본사를 둔 이 회사는 특정 분야에서 인기 있는 미국 모델을 능가하는 최신 AI 모델을 출시했습니다.
DeepSeek은 V4-Pro(전문가 모드)와 V4-Flash(인스턴트 모드)라는 두 가지 새로운 모델을 출시했습니다. 전자는 1조 6천억 개의 대규모 매개변수 모델인 반면, 후자는 관리하기 쉬운 2,840억 개의 매개변수 모델입니다. 그러나 둘 다 100만 개의 토큰 컨텍스트 창이 있습니다.
DeepSeek은 정확히 무엇을 출시했습니까?
더욱 중요한 점은 두 모델 모두 오픈 소스이므로 Hugging Face에서 다운로드하여 하드웨어에서 로컬로 실행할 수 있다는 것입니다. 그러나 V4-Pro의 엄청난 규모로 인해 로컬에서 실행하려면 상당한 양의 VRAM이 필요합니다.
이번 발표에서 가장 흥미로운 부분 중 하나는 Gemini, ChatGPT, Claude 등 인기 AI 모델과의 비교입니다. 예를 들어, V4-Pro는 Codeforces 등급에서 3,206점을 획득하고 GPT-5.4의 3,168점, Gemini 3.1의 3,052점을 제치고 코딩 부문에서 강력한 성능을 발휘합니다. 이는 경쟁적인 프로그래밍 작업을 위한 가장 강력한 개방형 모델입니다.
LiveCodeBench에서 V4-Pro는 Claude Opus 4.6의 88.8 및 Gemini 91.7보다 높은 93.5를 기록하고 마찬가지로 에이전트 작업의 경우 Toolathlon에서 51.8을 기록하여 Claude(47.2)와 Gemini(48.8)를 모두 제쳤습니다. 더욱 빠르고 효율적인 V4-Flash는 컴퓨팅 비용의 일부만으로 간단한 에이전트 작업에서 V4-Pro와 일치합니다.
V4-Pro는 어디에서 경쟁 우위를 점합니까?
| 기준 | DeepSeek V4-Pro | 클로드 오푸스 4.6 | GPT-5.4 | 제미니 3.1 프로 |
| 코드포스(등급) | 3,206 | — | 3,168 | 3,052 |
| LiveCodeBench(패스@1) | 93.5 | 88.8 | — | 91.7 |
| Apex 후보 목록(Pass@1) | 90.2 | 85.9 | 78.1 | 89.1 |
| SWE 확인됨(해결됨) | 80.6 | 80.8 | — | 80.6 |
| 툴애슬론(Pass@1) | 51.8 | 47.2 | 54.6 | 48.8 |
| 터미널 벤치 2.0(Acc) | 67.9 | 65.4 | 75.1 | 68.5 |
| MRCR 1M 긴 컨텍스트 | 83.5 | 92.9 | — | 76.3 |
| HMMT 2026 수학 | 95.2 | 96.2 | 97.7 | 94.7 |
| IMOAnswerBench | 89.8 | 75.3 | 91.4 | 81.0 |
하지만 DeekSeek의 새 모델이 경쟁사보다 뒤처지는 여러 영역이 있습니다. 예를 들어 Claude의 Opus 4.6은 긴 컨텍스트 검색을 주도합니다. MRCR 1M에서는 92.9점, V4-Pro는 83.5점을 기록했습니다. GPT-5.4는 여전히 V4-Pro의 67.9에 비해 75.1로 Terminal Bench 2.0보다 높습니다.
DeepSeek이 진정으로 경쟁을 방해하는 부분은 가격입니다. V4-Pro의 비용은 백만 출력 토큰당 3.48달러입니다. 이는 동일한 워크로드에 대한 OpenAI의 30달러 및 Anthropic의 25달러와 비교하여 잠재 고객에게 훨씬 더 매력적으로 들릴 수 있습니다. AI 기반 앱을 구축하는 일반 개발자에게는 이러한 격차가 엄청납니다.