일주일 안에 모든 게 다시 정리됐다

2026-04-16 [[claude-opus-4-7|Claude Opus 4.7]]이 나왔다. 7일 뒤 [[gpt-5-5|GPT-5.5]] (코드명 “Spud”) 가 응수하며 가격을 GPT-5.4 대비 정확히 2배로 올렸다. 그리고 그 다음날, 2026-04-24 베이징 저녁 — DeepSeek가 V4 preview를 던졌다.

V4-Pro 출력 토큰 가격이 $3.48 / 1M. Opus 4.7이 $25, GPT-5.5가 $30, GPT-5.5 Pro가 $180이다. 단순 산수: V4-Pro는 Opus 4.7의 1/7.2, GPT-5.5의 1/8.6, GPT-5.5 Pro의 1/52 (Decrypt 표현 “98% less”). VentureBeat 헤드라인은 “arrives with near state-of-the-art intelligence at 1/6th the cost of Opus 4.7, GPT-5.5“였다.

TL;DR
– 출시: 2026-04-24 (베이징 저녁) preview, MIT 라이선스 (HF 공식 확인) 가중치 + API 동시 공개
– 모델: V4-Pro (1.6T total / 49B active MoE), V4-Flash (284B / 13B). 둘 다 1M context 기본
– 벤치: Artificial Analysis Index 52점 (오픈웨이트 1위) — GPT-5.5 60점에 8pt 차 = 4-6개월 갭
– 코딩: SWE-bench Verified 80.6% (Claude 80.8% 동률), 코딩 종합은 V4 우위 (73.8 vs 58.6)
– 신규 기술: CSA+HCA 하이브리드 어텐션 → 1M context KV 캐시 90% 절감, 단일 토큰 FLOPs 27%
– Huawei Ascend 950 supernode 전면 지원 (NVIDIA에는 사전 최적화 의도적 거부)
– Sputnik 재현 안 됨 — Morningstar / CNBC “investor frenzy 없음”
– 함정: hallucination ~94% (Omniscience), verbose 출력 4.4×, 정치 검열 가중치 내장 (self-host도 안 풀림)

가격 = frontier ceiling 강제

Fortune 분석 한 줄로 요약된다: DeepSeek는 V4 가격을 OpenAI/Anthropic이 frontier 학습비를 회수하는 데 필요한 수준 아래에 의도적으로 책정했다. 가격이 곧 무기다.

월간 1M 출력 사용 시: V4-Pro $34.80 vs GPT-5.5 $300 ≈ 7배 격차 (Oplexa). V4-Flash로 가면 GPT-5.4 Nano도 언더컷 — Simon Willison이 “Flash가 OpenAI 최저가 모델까지 잘랐다는 게 가장 충격적“이라고 표현한 지점이다.

여기에 MIT 라이선스가 결합되면 한 번 더 떨어진다. V4-Pro는 8×B200 단일 노드에서 서빙된다 (FP4 expert + FP8 attention 양자화). 자체 호스팅을 하면 DeepSeek 마진이 빠진다. 진짜 비용은 정가보다도 낮다.

시장은 학습을 끝냈다 — Sputnik 재현 부재

작년 1월 V3가 나왔을 때는 NVIDIA 시총이 단일 거래일에 약 $600B 빠졌다. “$5.5M으로 frontier 도달”이라는 narrative가 시장을 흔들었다. 이번엔 다르다.

• Morningstar: “DeepSeek V4 Is Here, but Don’t Expect Another ‘DeepSeek Moment’”
• CNBC: “DeepSeek didn’t cause an investor frenzy again”

Aswath Damodaran (NYU Stern)은 “AI commoditize → 칩 수요 절대규모 감소 가능”이라며 장기 신호로 본다. Raymond James의 Srini Pajjuri는 정반대로 “오히려 hyperscaler가 GPU 우위로 격차 벌리려 urgency가 가중된다”고 봤다. 결론은 양극이지만, 적어도 시장은 충격받지 않았다. 4-6개월 갭은 예상 범위 안이다.

진짜 흥미로운 인용은 Rishav Ganguli (New Dawn AI)의 한 문장이다.

The old assumption, that you cannot train a frontier model without Nvidia hardware, is now empirically wrong.

이게 V4의 진정한 무기다.

Huawei Ascend 950 = CUDA 의존 탈피의 첫 증거

Huawei가 같은 날 공식 발표했다: Ascend 950 supernode가 V4 전체를 공식 지원한다. DeepSeek는 NVIDIA / AMD에 사전 최적화 접근권을 의도적으로 거부했고, Huawei에만 early access를 줬다. 명백한 정치 시그널이다.

Jensen Huang은 36Kr에 “재앙(disaster)“이라고 표현했다. White House는 출시 같은 날 “Chinese entities massive AI tech theft” 비난 성명을 냈다.

핵심은 단순하다. 미국 칩 수출 통제의 레버리지는 “중국이 frontier 학습/추론을 자국 칩으로 못 한다”는 가정에 의존한다. V4는 그 가정을 정량 데이터로 깬다. CSA+HCA 하이브리드 어텐션이 KV 캐시를 90% 줄여 메모리 9.5배 절감을 만든 게 기술적 토대다. 1M context를 9.62 GiB/seq에 담는다 (V3.2는 83.9 GiB).

1M context는 옵션이 아니라 기본값

V4의 모든 공식 서비스가 1M context를 기본값으로 제공한다. V3가 128K였으니 8배다. CSA (Compressed Sparse Attention) + HCA (Heavily Compressed Attention) 하이브리드가 그 무게를 받친다.

Sebastian Raschka는 “V3.2 sparse attention의 자연스러운 진화”로 평가했고, Latent Space는 기술 보고서 자체를 “올해 가장 잘 쓰여진 모델 페이퍼 중 하나“로 꼽았다. 58페이지짜리 PDF가 HuggingFace에 그대로 공개되어 있다.

다만 trade-off는 명시적이다. KV 캐시 90% 절감과 단일 토큰 FLOPs 27%라는 공격적 압축은 needle-in-haystack 류의 정밀 회수 작업에서 실패 위험을 동반한다 (Wccftech 분석). DeepSeek가 V4 환각 측정치를 공식 발표하지 않은 것 자체가 이 trade-off의 정량적 윤곽을 흐린다. 코딩·수학 같은 짧은-회수 작업에서 강세를 보이고 (LiveCodeBench 93.5%, HMMT 95.2%), 장문 정밀 회수에서는 별도 검증이 필요하다는 게 합리적 해석이다.

V3 → V4 차별점을 한 표로:

Latent Space 결론: “V4는 raw capability leap이라기보다 genuine long-context systems innovation“.

벤치마크: 어디서 따라잡았고 어디서 안 잡혔나

*Opus 4.7의 SWE-bench Verified는 공식 발표에서 별도 분리 수치로 제공되지 않아 Claude 시리즈의 직전 보고치를 참고로 표기.

요약:
– 순수 코딩 (LiveCodeBench, Codeforces, SWE-bench Verified): V4가 따라잡았다. V4-Pro SWE-bench Verified 80.6%는 Anthropic Claude 시리즈(80.8% 보고치, V3 시점 비교 기준)와 사실상 동률 — 최신 Opus 4.7의 SWE-bench Verified 직접 측정치는 공식 공개 자료에서 분리 보고되지 않아 같은 척도 직비교는 SWE-Bench Pro로 보는 게 안전하다
– 실전 GitHub 이슈 (SWE-Bench Pro): Opus 4.7이 64.3% vs V4 55.4%로 여전히 +8.9pt
– 장기 도구 워크플로 (Terminal-Bench 2.0): GPT-5.5가 82.7% vs V4 67.9%로 +14.8pt
– 추론 (GPQA, HLE): GPT-5.5 / Opus 4.7이 3-4pt 우위
– 오픈웨이트 1위: Artificial Analysis Index 76개 모델 중 #2

scaling01 (Latent Space)이 정리한 한 문장이 정확하다: “V4 ≈ Opus 4.5+ tier, but below Opus 4.7 / GPT-5.4 / Gemini 3.1 Pro”.

함정: 정가가 거짓말을 한다

토큰당 가격은 1/7이지만 작업당 비용은 그만큼 안 떨어진다. 두 가지 이유 때문이다.

1) Verbose 출력 (4.4배)

Artificial Analysis가 V4-Pro를 평가하면서 출력 토큰 190M을 썼다. 평가 대상 모델 중앙값의 4.4배다. 같은 작업에 4배 더 길게 답한다는 뜻이다. 정가 1/7과 4× 출력 길이를 곱하면 실효 비용 차이는 약 1/2 수준으로 줄어든다.

2) 사실 정확성 — V4 측정치 자체가 blind spot

첫째, DeepSeek가 V4의 환각률을 공식 발표하지 않았다 — 가장 중요한 1M context 신뢰도 지표가 누락되어 있다. Latent Space가 짚은 참고 데이터는 V3.x 계열의 Omniscience long-context retrieval 환각률 ~94% (지표 자체가 0~100%, 낮을수록 좋음)인데, V4가 이를 얼마나 개선했는지는 현재 시점 기준 검증 불가. CSA+HCA 압축이 정밀 회수를 얼마나 살렸는지가 V4 평가의 가장 큰 미답 변수다.

둘째, 단답 사실 정확성은 측정치가 있다 — SimpleQA-Verified (정확도, 높을수록 좋음): V4-Pro 57.9% vs Gemini 75.6%. 일반 지식 검색에서 약 18pt 갭. V4-Flash는 34.1%로 더 떨어진다.

여기에 [[gpt-5-5|GPT-5.5의 HHEM 환각률 86%]] (높을수록 환각 잦음)를 같이 놓으면, [[claude-opus-4-7|Opus 4.7의 36%]]가 새삼 돋보인다. 사실 검색이 중요한 워크로드에서 환각 신뢰도는 측정 가능한 한 Anthropic 쪽으로 쏠려 있다 — V4는 측정 자체가 missing이므로 critical 도메인에서는 별도 자체 평가 없이 위임 금지가 안전한 운영 룰이다.

함정 2: 가중치에 박힌 검열

China 2023 AI 규제로 DeepSeek는 모델 가중치 자체에 거부 행동을 학습시켰다. post-hoc 필터가 아니라 가중치다. 즉 self-host로도 검열을 풀 수 없다.

천안문, 대만, 위구르, 시진핑, 문화혁명 같은 정치 민감 주제는 약 85% 거부된다. R1-distilled Qwen-32B는 xenophobia / ageism 차원에서 다른 frontier 모델보다 점수가 낮다는 보고도 있고, V4도 동일 패턴일 가능성이 높다.

shashi.co 한 문장이 본질을 잡는다.

Your finance team will love DeepSeek V4. Your compliance team has questions.

엔터프라이즈 도입에서 가격 절감이 컴플라이언스 리스크를 항상 이기는 것은 아니다.

누가 어느 모델로 라우팅해야 하나

비교 글에서 했던 결론이 더 강해진다. “같은 축에서 경쟁하지 않는다“는 명제는 이제 모델 셋(V4 / GPT-5.5 / Opus 4.7) 모두로 확장된다. swap이 아니라 워크로드별 라우팅이 정답이다.

정리

V3 때처럼 NVIDIA 시총이 폭락하지는 않았다. 하지만 더 조용한 일이 일어났다 — frontier 가격에 ceiling이 박혔다. OpenAI / Anthropic은 학습비를 회수할 수 있는 가격을 부르고, DeepSeek는 그 아래 가격을 MIT로 던진다. 4-6개월 지연을 받아들일 수 있는 워크로드는 7배 가격을 더 낼 이유가 없다.

여기에 Huawei Ascend 호환은 별도 압력이다. CUDA 의존 탈피가 정량 데이터로 시연되면, 미국 칩 수출 통제의 레버리지가 약해진다. White House가 출시 당일 비난 성명을 낸 이유가 여기에 있다.

다음 글: 1M 컨텍스트 시스템 혁신 — CSA+HCA가 실제로 어떻게 작동하나 (Sebastian Raschka 시리즈 follow-up).

참고 링크

• DeepSeek V4 Preview Release — DeepSeek API Docs
• DeepSeek V4 Tech Report (PDF, 58p)
• DeepSeek V4 — almost on the frontier, a fraction of the price — Simon Willison
• DeepSeek-V4 arrives at 1/6th the cost of Opus 4.7, GPT-5.5 — VentureBeat
• DeepSeek V4 Is Here, but Don’t Expect Another ‘DeepSeek Moment’ — Morningstar
• DeepSeek unveils V4 with rock-bottom prices and Huawei integration — Fortune
• Ascend AI supernode fully supports DeepSeek V4 — Huawei
• DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.5 — Artificial Analysis
• AINews: DeepSeek V4 Pro and Flash — Latent Space
• Hacker News — DeepSeek v4 메인 스레드 (2,042 pts)

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