이미지: X — 뉴스 앰프 화면 갈무리
요약
- 딥시크가 DeepSeek-V4-Pro를 앱·웹의 '익스퍼트 모드'와 API로 정식 공개했다
- 저·고·최대 3단계로 추론 강도를 조절할 수 있고 코덱스용 OpenAI Responses API도 원클릭 지원한다
- 터미널벤치 2.1에서 87.9점을 받아 오퍼스-4.8(85.0)을 앞섰고 킴K3(88.3)에는 근소하게 뒤졌다
- 모델명
- DeepSeek-V4-Pro-0813 (GA)
- 공개일
- 2026년 8월 13일
- 공개 경로
- DeepSeek Chat '익스퍼트 모드', API
- 신규 기능
- 추론 강도 3단계(낮음/높음/최대) 조절, OpenAI Responses API 네이티브 지원
- Terminal Bench 2.1
- 87.9점 (Kimi-K3 88.3 / Opus-4.8 85.0)
- HLE(with tools)
- 60.0점 (Opus-4.8 57.9)
- 개발사
- 딥시크
벤치마크 유출 하루 만에 정식 공개
지난 8월 12일 X에 떠돌던 벤치마크 유출이 하루 만에 사실로 확인됐다. 딥시크가 8월 13일 DeepSeek-V4-Pro를 정식 공개하면서 DeepSeek Chat 앱·웹의 '익스퍼트 모드(Expert Mode)'와 API로 바로 이용할 수 있게 됐다. 유출 당시 나돌던 벤치마크 수치도 발표 자료에 그대로 실렸다.
무엇이 달라졌나
이번 업데이트의 핵심은 추론 강도를 상황에 맞춰 고를 수 있게 된 점이다. V4-Pro와 V4-Flash 모두 낮음(low)·높음(high)·최대(max) 세 단계를 지원한다. 딥시크는 간단한 작업엔 낮음, 일상적인 에이전트 작업엔 높음, 복잡한 문제엔 최대를 쓰라고 안내했다. 추론을 오래 시키면 정확도는 오르지만 응답 시간과 비용도 늘어나는데, 이 조절 폭을 사용자에게 넘긴 셈이다.
또 하나는 OpenAI의 Responses API를 네이티브로 지원한다는 점이다. 오픈AI의 코딩 툴 코덱스(Codex)에 맞춰 최적화됐고 원클릭 설정이 가능하다고 밝혔다. API로 쓰던 기존 사용자는 모델명이 그대로 유지되니 별도 마이그레이션 없이 API 문서만 참고하면 된다.
벤치마크로 보는 위치
딥시크가 공개한 비교표에는 자사 모델 외에 GLM-5.2, Kimi-K3, Opus-4.8, Fable 5가 함께 올라 있다. 에이전트형 과제에서 강세가 두드러진다.
| 벤치마크 | V4-Pro-0813 | V4-Flash-0731 | GLM-5.2 | Kimi-K3 | Opus-4.8 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 87.9 bar:88 | 82.7 bar:83 | 81.0 bar:81 | 88.3 bar:88 | 85.0 bar:85 |
| HLE (with tools) | 60.0 bar:60 | 51.5 bar:52 | 54.7 bar:55 | 56.0 bar:56 | 57.9 bar:58 |
| Cybergym | 83.3 bar:83 | 76.7 bar:77 | - | 80.0 bar:80 | 78.3 bar:78 |
| DeepSWE | 62.7 bar:63 | 54.4 bar:54 | 46.2 bar:46 | 67.5 bar:68 | 58.0 bar:58 |
Terminal Bench 2.1은 터미널 환경에서 에이전트가 작업을 얼마나 잘 수행하는지 측정하는 지표다. V4-Pro는 이 항목과 Cybergym, HLE(with tools) 모두에서 Opus-4.8을 앞섰지만 Kimi-K3에는 대부분 근소하게 밀렸다.
어떻게 써보나
① 시작 지점은 DeepSeek Chat 앱이나 웹사이트다. 로그인 후 모드 선택 메뉴에서 '익스퍼트 모드'를 고르면 V4-Pro로 연결된다.
② 대화창에서 질문을 입력하기 전에 추론 강도를 낮음·높음·최대 중 고를 수 있는 것으로 알려졌다. 간단한 질문이나 정보 검색은 낮음으로 두면 응답이 빠르고, 코드 작성이나 여러 단계를 거치는 작업은 높음으로, 복잡한 수학 문제나 긴 추론이 필요한 작업은 최대로 올리면 된다.
③ API로 쓰던 개발자는 기존 모델명을 그대로 쓰면 되고, 별도 문서에서 새 파라미터 설정법을 확인하면 된다. 오픈AI 코덱스를 쓰는 개발자는 Responses API 원클릭 설정으로 연동 절차가 줄었다.
④ 활용 예로는, 코딩 에이전트에게 터미널에서 여러 명령을 순차 실행시키는 작업에 높음 모드를 걸어두면 속도와 정확도의 균형을 맞출 수 있다. 반복적인 문서 요약이나 짧은 질의응답은 낮음 모드로 비용을 아낄 수 있다.
가격 경쟁의 연장선
지난 8월 12일 공개된 요금표에 따르면 Grok 4.6은 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 6달러로 책정됐고, DeepSeek-V4-Pro GA는 이보다도 더 낮은 가격을 매긴 것으로 알려졌다. Claude Opus 5(입력 5달러/출력 25달러), GPT-5.6 Sol(입력 5달러/출력 30달러)과 비교하면 격차가 크다. 이번 정식 출시로 벤치마크 성능과 낮은 가격을 동시에 앞세운 오픈소스 진영의 추격이 한 단계 더 구체화된 모습이다.
그래서 무엇이 달라지나
사용자는 이제 하나의 모델로 작업 난이도에 맞춰 비용과 속도를 직접 조절할 수 있게 됐다. 코딩 에이전트를 쓰는 개발자라면 코덱스 연동 절차가 줄고, 터미널 기반 자동화 작업에서 성능도 상위권과 비슷한 수준까지 올라왔다. 낮은 가격에 상위권 벤치마크 성능을 동시에 내세우는 흐름이 이번 정식 출시로 다시 확인된 셈이다.
