중국 인공 지능 연구소 DeepSeek는 2026년 7월 31일 V4-Flash "0731"을 출시했습니다. 이 버전은 약 60% 더 낮은 비용으로 타사 벤치마크에서 OpenAI의 GPT-5.6 Luna와 거의 일치하는 예산 모델의 재교육 버전입니다. 모델의 공개 베타 API를 일반 공급 상태로 전환한 이번 릴리스는 중국 오픈 웨이트 제공업체와 서부 프론티어 연구소 간의 가격 전쟁이 심화되는 가운데 가장 최근의 일격입니다. 모델 전쟁에 대한 지속적인 보도를 보려면 최신 AI 뉴스를 확인하세요.

The Decoder에 따르면 새 버전은 인공 분석 인텔리전스 지수에서 50점을 획득했습니다. 이는 2026년 4월에 출시된 이전 V4-Flash보다 10점 높은 수치입니다. 이는 OpenAI의 최근 80% 가격 인하 이후에도 작업당 비용이 약 60% 저렴함에도 불구하고 OpenAI의 저가형 GPT-5.6 Luna보다 1점밖에 뒤지지 않습니다.

에이전트 작업을 위해 제작됨

가장 큰 이점은 에이전트 작업, 즉 다단계 실제 작업을 자율적으로 완료하는 능력에서 나왔습니다. TechNode는 이 모델이 터미널 벤치 2.1에서 82.7점, DeepSWE에서 54.4점을 기록했다고 보고했습니다. 이 두 벤치마크는 AI가 손을 잡지 않고도 도구를 얼마나 잘 사용하고, 코드를 작성하고, 엔지니어링 문제를 해결할 수 있는지 측정하기 위해 고안되었습니다.

복잡한 사무 작업에 대한 모델을 테스트하는 벤치마크인 GDPval에서 V4-Flash는 1,189 Elo 포인트에서 1,559 포인트로 상승했습니다. DeepSeek은 또한 이 모델이 이전 모델보다 환각을 덜 자주 경험하고 동일한 작업을 완료하는 데 대략 12% 더 적은 토큰을 사용한다고 말했습니다.

동일한 아키텍처, 더 스마트한 무게

업그레이드는 동일한 기본 구조를 유지합니다. 즉, 총 2,840억 개의 매개변수와 동시에 130억 개의 활성화된 매개변수 및 100만 개의 토큰 컨텍스트 창을 유지합니다. DeepSeek는 모델을 확대하는 대신 모델을 재교육하여 동일한 공간에서 더 많은 성능을 끌어냈습니다. 모델 가중치는 DeepSeek의 개방형 가중치 접근 방식을 이어가는 Hugging Face의 허용된 MIT 라이센스에 따라 공개됩니다.

DeepSeek은 릴리스 범위를 신중하게 결정했습니다. 업데이트는 V4-Flash API에만 적용됩니다. 상위 계층 V4-Pro API와 DeepSeek의 소비자 앱 및 웹사이트를 통해 제공되는 모델은 변경되지 않습니다. 새로운 Flash API는 또한 Responses API에 대한 지원을 추가하고 Codex와 함께 사용하도록 조정되어 코딩 에이전트를 구축하는 개발자의 관심을 넓힙니다.

캐시 할인 혜택

DeepSeek의 비용 이점 중 상당 부분은 가격 책정 메커니즘에서 비롯됩니다. 이 회사는 업계 표준인 90%보다 훨씬 높은 98%의 캐시 할인을 제공합니다. 즉, 요청의 반복적이거나 예측 가능한 부분에 대해 정상 요금의 작은 부분으로 요금이 청구됩니다. 작업당 더 적은 수의 토큰과 결합하면 많은 워크로드의 유효 비용이 극적으로 떨어집니다.

이러한 가격 구조는 시장 점유율을 방어하기 위해 가격을 인하해 온 OpenAI에 대한 직접적인 도전입니다. 그 결과, 최전선에 가까운 품질이 필수품이 되고 있는 시장이 탄생했으며, 경쟁은 원시 역량보다는 인프라 효율성과 단위 경제성에 의해 점점 더 결정되고 있습니다.

바닥 없는 가격 전쟁

이번 출시는 분석가들이 현재 본격적인 가격 전쟁으로 묘사하는 것을 더욱 강화합니다. OpenAI는 개발자 기반을 보호하기 위해 GPT-5.6 Luna 가격을 80% 인하했지만 DeepSeek은 비교적 유능하면서도 훨씬 저렴한 모델로 답변했습니다. 매 라운드마다 최전선에 가까운 지능의 유효 비용이 낮아지고 가장 저렴한 모델과 가장 비싼 모델 간의 격차가 계속 좁아집니다.

소프트웨어에서는 이러한 역동성이 흔하지 않습니다. 대부분의 시장에서 거의 동일한 품질로 60%의 비용 우위를 확보하면 빠르게 점유율을 확보할 수 있습니다. 여기서 장점은 몇 주 내에 일치되고 다시 일치되므로 개발자는 끊임없이 변화하는 순위표를 갖게 됩니다. 한때 프론티어 연구소의 독점 영역이었던 벤치마크 패리티는 중량과 가격을 모두 공개하려는 개방형 도전자로부터 점점 더 많이 이용 가능해졌습니다.

개발자에게 미치는 영향

개발자에게 실질적인 의미는 분명합니다. 유능한 에이전트 모델이 빠르게 저렴해지고 있다는 것입니다. 터미널을 자율적으로 탐색하고, 코드를 작성 및 디버깅하고, 복잡한 사무 작업을 처리할 수 있는 모델은 요청당 몇 센트의 비용으로 AI 기반 제품 구축의 경제성을 변화시킵니다.

또한 공개 가중치 릴리스는 팀이 자체 하드웨어에서 모델을 실행하여 민감한 작업 부하에 대한 토큰당 API 요금을 완전히 피할 수 있음을 의미합니다. DeepSeek, OpenAI 등이 계속해서 가격과 성능에 타격을 주고 있는 가운데, 이제 선택할 수 있는 유능하고 저렴한 모델의 메뉴가 점점 늘어나고 있는 제조업체가 승자가 됩니다.

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