이번 업데이트의 핵심은 에이전트(Agent) 성능이 대폭 향상되었다는 점입니다. DeepSeek에 따르면 벤치마크 기준으로 기존 V4-Pro-Preview를 크게 뛰어넘는 성능을 달성했습니다.
주요 변경 사항
• 에이전트 성능 대폭 개선
• Responses API 형식 기본 지원
• OpenAI Codex와 완전 호환
• API 가격은 입력 $0.14 / 출력 $0.28 (백만 토큰 기준)으로 매우 저렴한 편
참고로 이번 업데이트는 V4-Flash API에만 적용되며, V4-Pro API와 웹/앱 모델은 아직 변경되지 않았습니다.
추가로 흥미로운 부분은 V4-Flash가 기존과 동일한 모델 크기를 유지한 채 사후학습(Post-training)만으로 성능을 크게 끌어올렸다는 점입니다. 만약 V4-Pro도 비슷한 수준의 최적화가 적용된다면, 현재 공개된 모델들과의 경쟁이 더욱 치열해질 가능성이 있습니다.
또 하나 주목할 점은 모델 크기가 생각보다 작다면 리테일 환경에서도 로컬 구동 가능성이 높아진다는 것입니다. 최근 Qwen, Kimi, DeepSeek 계열 모두 양자화(Quantization)와 추론 엔진 최적화가 빠르게 발전하고 있어, 128GB UMA나 고용량 VRAM을 갖춘 개인용 AI PC에서도 충분히 활용 가능한 시대가 점점 가까워지고 있습니다.
개인적으로는 최근 중국 모델들의 학습 속도와 최적화 속도를 보면, 앞으로는 "누가 더 큰 모델을 만드느냐"보다 "누가 더 작은 모델로 같은 성능을 내느냐"가 더 중요한 경쟁 포인트가 될 것 같습니다.