DeepSeek V4는 얼마나 뛰어난가: 프리뷰 공개 후 잠정 평가

하지만 지금 단계에서 ‘GPT나 Gemini의 최신 최상위 모델을 전면적으로 넘어섰다’고 말하기는 어렵다. 특히 SWE-bench 같은 개발자 벤치마크의 화려한 수치 중에는 아직 제3자 검증이 없거나, 유출 이미지 자체에 의문이 제기된 사례가 있다.

따라서 현재의 가장 안전한 평가는 이렇다. DeepSeek V4는 매우 유망해 보이지만, ‘세계 최고’라고 단정하기에는 아직 이르다.

공식적으로 확인되는 것은 ‘프리뷰 공개’

가장 단단한 근거는 DeepSeek API Docs 뉴스에

DeepSeek-V4 Preview Release

이 사실은 직전까지의 보도와 구분해서 봐야 한다. Kili Technology는 2026년 3월 중순 기준으로 V4가 아직 공식 출시되지 않았다고 설명했고, Tokenmix도 2026년 4월 21일 기준으로 미출시 상태라고 보도했다. 그러므로 현재 상황은 ‘완성판이 널리 안정 제공된다’기보다, ‘프리뷰 공개 이후 초기 평가가 시작됐다’고 보는 편이 더 조심스럽다.

Pixverse는 4월 24일 V4 프리뷰를 다루며 100만 토큰급 컨텍스트와 deepseek-v4-pro, deepseek-v4-flash를 통한 API 접근을 소개했다. 다만 실제 제공 범위와 세부 사양은 사용 환경에 따라 달라질 수 있으므로, 도입 전에는 DeepSeek 공식 API 문서를 다시 확인하는 것이 좋다.

어디가 강하다고 평가받나

1. 코딩 성능

가장 관심이 큰 영역은 코드 생성과 소프트웨어 개발 작업이다. NXCode는 DeepSeek V4를 대규모 MoE, 100만 토큰급 컨텍스트, 강한 코딩 지표를 갖출 가능성이 있는 모델로 소개하면서도, 벤치마크 주장은 아직 검증되지 않았다고 명시했다.

Overchat은 X에서 퍼진 것으로 알려진 SWE-bench Verified 유출 수치를 언급했다. 그러나 같은 이미지에 포함된 AIME 2026 점수에 이상한 부분이 있었고, 커뮤니티 노트에서 해당 이미지가 가짜일 가능성이 높다고 지적됐다고 설명했다.

즉 코딩 성능에 대한 기대는 크지만, 유출 수치 하나만 보고 채택 여부를 결정하는 것은 위험하다.

2. 장문 컨텍스트

외부 기사들은 DeepSeek V4가 100만 토큰급 컨텍스트를 다룰 가능성을 소개하고 있다. 실제 운영 환경에서 안정적으로 작동한다면 긴 기획서, 코드베이스, 계약서, 사내 문서를 다루는 검색증강생성, 즉 RAG 용도에서 장점이 될 수 있다.

다만 많이 넣을 수 있다는 것과, 긴 문서 속에서 필요한 정보를 정확히 찾아 추론한다는 것은 다른 문제다. SitePoint도 공개 점수가 없는 상황에서 구체적인 격차를 단정하는 것은 피해야 한다고 보면서, V4의 기대 영역을 코딩, 다국어 생성, 장문 정보 검색, 구조화된 추론으로 정리했다.

3. 가격 효율

가격 효율 역시 DeepSeek V4가 주목받는 이유다. Simon Willison은 DeepSeek V4를 프런티어급에 거의 가까운 성능을 훨씬 낮은 가격대에 제공하는 모델로 소개했다.

하지만 실제 비용 효율은 API 단가만으로 결정되지 않는다. 응답 지연, 재시도율, 실패율, 출력 품질, 장문 입력 시 총 토큰량까지 포함해 자신의 워크로드에서 따져봐야 한다.

GPT·Gemini와 비교하면 어느 정도인가

현재 가장 무리 없는 평가는 ‘DeepSeek V4는 프런티어급에 가깝지만, 최신 최상위 모델을 명확히 제쳤다고 보기는 어렵다’는 것이다.

Simon Willison의 글에 따르면 DeepSeek-V4-Pro-Max는 추론 토큰을 확장한 설정에서 표준 추론 벤치마크 기준 GPT-5.2와 Gemini-3.0-Pro보다 우수한 성능을 보였지만, GPT-5.4와 Gemini-3.1-Pro에는 근소하게 미치지 못했다.

이 정리에 따르면 V4는 최전선에 상당히 가까이 붙어 있지만, 최신 최상위 모델을 완전히 넘어섰다기보다 대략 몇 달 차이로 추격하는 모델로 보는 편이 자연스럽다.

정보 신뢰도를 나눠서 봐야 한다

DeepSeek V4를 과대평가하는 가장 쉬운 길은 강한 숫자만 골라 ‘세계 최고’라고 결론내리는 것이다. 개발자용 벤치마크는 중요하지만, 미검증 수치는 독립적인 재현 결과가 나오기 전까지 신중하게 다뤄야 한다.

기업과 개발자가 시험한다면 무엇을 봐야 하나

본番 도입 후보로 검토한다면, 순위표만 보는 것보다 작은 PoC로 자신의 업무에 가까운 평가를 해보는 편이 현실적이다. 특히 다음 항목에서 차이가 크게 드러난다.

1. 코드 수정: 실제 저장소의 버그 수정, 테스트 생성, 리팩터링에서 정답률과 되돌림 작업량을 본다.
2. 장문 RAG: 긴 사양서나 사내 문서에서 필요한 근거를 정확히 찾아 답하는지 확인한다.
3. 에이전트 처리: 여러 단계의 계획, 도구 호출, 실패 후 복구 능력을 평가한다.
4. 한국어·다국어 업무: 요약, FAQ, 기술 문서, 높임말 표현, 번역 품질을 점검한다. SitePoint는 V4의 기대 영역에 다국어 생성을 포함했다.
5. 비용과 속도: 토큰 단가뿐 아니라 응답 시간, 재시도율, 실패율, 장문 입력 시 총비용까지 함께 측정한다.

잠정 평가

DeepSeek V4는 공식 프리뷰 공개가 확인된 주목할 만한 모델이다. 외부 기사들이 말하는 장문 컨텍스트, 코딩 성능, 가격 효율이 실제 운영에서도 재현된다면 개발 지원, RAG, 에이전트형 업무에서 강력한 선택지가 될 수 있다.

반면 화려한 벤치마크 주장에는 미검증 정보와 의심스러운 유출이 섞여 있다. 지금의 결론은 간단하다. DeepSeek V4는 꽤 뛰어나 보인다. 하지만 세계 최고라고 확정할 단계는 아니다. 본격 도입 전에는 자신의 코드, 문서, 언어, 비용 조건에서 직접 검증해야 할 모델이다.