DeepSeek, 더 나은 AI를 더 낮은 비용으로 제공하려 하다

무슨 일이 있었나요?

DeepSeek는 10월 17일 V4.1 Flash 모델의 업데이트 버전인 V4.1-Flash-1017을 내놓았습니다. 같은 날 이 모델의 일을 더 빠르게 끝내고 답을 짧게 만드는 데 초점을 맞췄습니다. 10월 20일에는 AI가 답을 만드는 과정을 돕는 도구인 DeepInfer도 오픈소스로 공개했습니다.

주요 숫자와 사실

• 코딩 테스트 Terminal-Bench 4.0 점수: 31.2에서 42.3으로 상승
• DeepSWE v1.1 점수: 74.2에서 77.0으로 상승
• 작업 하나당 약 0.20달러 비용에서 77%의 점수 기록
• 비용을 0.11~0.14달러로 낮춰도 약 72~73%의 점수 유지
• Arena 리더보드에서 오픈 웨이트 모델 중 1위, 전체 11위 (실제 사용 세션 7,498개 기준)

왜 비용이 중요할까요?

AI 모델을 만드는 것만큼 모델을 많은 사람에게 운영하는 비용도 중요합니다. 이 글에서 말하는 '추론'은 모델이 질문을 받아 답을 만드는 과정입니다. 추론 프레임워크는 컴퓨터 자원을 어떻게 나눠 쓸지 정하는 소프트웨어입니다. 눈에 잘 보이지 않지만 AI 운영비에 큰 영향을 줍니다.

왜 중요할까요?

AI가 점점 더 많은 일을 대신하면서, 성능만큼 가격도 경쟁력이 됩니다. DeepSeek는 성능을 높이고, 비용은 낮추고, 도구는 공개하는 방향을 택했습니다. 다만 이 점수들은 대부분 회사가 직접 발표한 결과이므로, 모든 상황에서 같은 성능이 나온다고 단정하기는 어렵습니다.

앞으로 지켜볼 점

• 11월 1일부터 Claude Code, Codex와 연결된 API 호출에 요청별 과금이 시작되는지
• 독립 기관의 테스트에서도 높은 점수가 나오는지
• 개발자들이 DeepInfer를 실제 서비스에 얼마나 쓰는지