DeekSeek-V4-Pro-0813 버전 공개

한국시각 2028년 8월 13일. DeepSeek-V4-Pro-0813 버전이 공개되었습니다. 

지난 07월 31일날 Flash 버전이 공개된 후 13일만입니다. 

모델명은 flash와 마찬가지로 변경되지 않았습니다. harness 설정에서는 이전과 동일하게 deepseek-v4-flash, deepseek-v4-pro로 사용하면 됩니다. 

최근 deepseek API 가격을 조만간 인상할 것이라는 공지가 있었는데요. 아직은 공식문서에는 예전 가격표 그대로 입니다. deepseek-v4-flash-0731과 마찬가지로 Response API를 사용할 수 있습니다. 

Thinking Mode 에 대한 Effort Control 은 과거 high/max 두 종류에서 flash/pro 공히 동일하게, low/high/max 3 단계로 변경되었습니다. 

Viosn을 지원하는 Multimodal을 기대했지만, v4에서는 vision 은 지원하지 않는 것으로 결론이 난 것 같습니다. 

benchmark table 입니다. 각종 benchmarks 점수가 미국의 Opus-4.8이나 Fable 5 등 frontier model 들과 대등 소이한 수준을 보여주는 것으로 보입니다. 이전 포스트에서도 언급했었지만, 어떤 모델이던 개인적으로는 이런 benchmarks 점수를 크게 신뢰하는 편은 아닙니다. 점수표보다는 실제 각 분야에서 유저들이 실제 사용하고 체감하는 성능이 더 실질적이고 중요하기 때문입니다.  

SWE 점수가 기존 deepseek-v4-pro-preview 와 비교할 때 12.8 -> 62.7로 jump 한 것을 볼 수 있습니다. 꽤 인상적이네요. DeepSWE는 Software Engineering 과제에 특화된 Deep Learning Benchmark를 의미하는 것으로 공식적인 SWE-bench는 아니고 특정 연구팀이나 기업에서 내부적으로 사용하는 평가 프레임워크/메트릭입니다. 간단히 내부 평가 지표라는 것이겠지요. 

현재까지는 API 가격표가 변경되지 않았으므로, 여전히 현 시점에서 가장 뛰어난 가성비 모델 자격을 유지하고 있다고 할 수 있을 것 같습니다. 

현재 Flash 버전으로도 너무나 만족스럽게 잘 쓰고 있어서, 앞으로 써 볼 일이 있을까 싶기는 한데, 기회가 되면 한 번 써 봐야겠습니다. 

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API 가격에 대한 인상정책이 공식적으로 나오지 않아, 다른 Frontier Model 과의 직접적인 가성비 비교가 아직은 어렵습니다만, 뛰어난 Model 성능대비 매우 낮은 가격은 DeepSeek가 갖는 매우 강력한 장점이자 무기입니다. 따라서, 이 타이틀을 그리 쉽게 내어 주지는 않을 것 같다는 생각입니다. 가격인상을 예고한 만큼 아느 수준으로 올리기는 하겠지만 그래도 현실에서 가장 저렴한 모델이라는 타이틀은 계속 유지하는 선이 될 것이라고 예상해 봅니다. 

경쟁국가인 중국의 대표 AI Model 인 만큼, OpenAI 나 Anthopic 에서도 DeepSeek Pro의 성능과 가성비를 무시할 수는 없을 것으로 예상됩니다.