2026년 8월 13일, 중국 AI 기업 딥시크가 에이전트 특화 모델 ‘DeepSeek V4-Pro-0813’을 정식 출시했습니다. 이 소식이 자동화·부업 독자에게 중요한 이유는 명확합니다 — 코딩·터미널 작업 자동화 능력을 재는 터미널벤치(Terminal-Bench) 2.1에서 87.9점을 받은 에이전트 모델을, 프론티어 모델 대비 수십 배 저렴한 API 요금으로 지금 바로 워크플로우에 붙일 수 있게 됐기 때문입니다. 지난 4월부터 프리뷰로 풀렸던 이 모델이 이번에 앱·웹·API 전 채널에서 정식 서비스로 전환됐습니다. (ZDNet코리아)
정식판 모델명은 ‘DeepSeek-V4-Pro-0813’으로, 딥시크는 별도의 발표문이나 블로그 글 없이 API 가격표의 모델명을 프리뷰 버전에서 이 이름으로 바꾸는 방식으로만 정식 전환 사실을 알렸습니다. AI가 도구를 쓰고 코드를 실행해 사람 개입 없이 여러 단계를 순차적으로 처리하는 ‘에이전트 능력’에 초점을 맞춘 업데이트라는 점이 핵심입니다. (테크타임스)
무엇이 달라졌나 — 스펙과 벤치마크
이번 정식판은 최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우와 최대 38만 4,000토큰의 출력을 지원하며, 깊이 있게 답을 찾는 ‘싱킹 모드’와 빠르게 응답하는 ‘비싱킹 모드’를 상황에 따라 골라 쓸 수 있습니다. 공개된 벤치마크 점수는 다음과 같습니다.
- 터미널벤치(Terminal-Bench) 2.1: 87.9점 (4월 프리뷰 72.1점 대비 상승)
- 딥SWE(DeepSWE): 62.7점 (프리뷰 12.8점 대비 +49.9%p로 이번 업데이트 중 가장 큰 폭)
- NL2Repo: 61.5점
다만 이 수치는 전부 딥시크가 자체 비공개 하네스로 측정한 값입니다. 독립 평가 도구 ‘터미너스 2(Terminus 2)’ 하네스로 같은 터미널벤치 2.1을 다시 돌려본 결과는 87.9점이 아니라 54.68점으로, 33점 가까이 벌어졌습니다. (CodersEra)
같은 리뷰는 “다른 모든 랩은 터미너스 2로 옮기면 7~13점 정도만 떨어지는데, V4-프로의 하락 폭은 일반적인 하네스 편차를 벗어난 이례적 이상치(outlier)”라고 평가했습니다. 다만 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 별도 평가에서는 4월 프리뷰 대비로는 상당한 성능 개선이 확인됐다고 전해, 수치 자체가 근거 없다기보다는 ‘측정 방식에 따라 크게 출렁이는 모델’로 보는 편이 정확해 보입니다. (Artificial Analysis)
왜 하필 지금, 에이전트에 집중했을까
저비용 중국산 모델이 프론티어 진영을 흔드는 흐름은 이번이 처음이 아닙니다. 앞서 저희가 다룬 중국 오픈소스 AI ‘키미 K3’ 세계 3위 등극 소식이나 알리바바 ‘큐원3.8맥스’ 오픈소스 공개 소식과 같은 맥락에서, 이번엔 딥시크가 파라미터 규모 경쟁 대신 ‘에이전트 실무 능력’이라는 좁은 과녁을 정조준한 모습입니다.
같은 시기 오픈AI는 컴퓨팅 지출을 7,500억 달러로 상향하며 초거대 인프라 투자로 승부하는 반대 방향의 전략을 택했습니다. 프론티어 경쟁이 ‘더 크고 비싼 모델’과 ‘더 싸고 실용적인 에이전트 모델’ 두 갈래로 갈라지는 신호로 읽힙니다.
저희가 그동안 다뤄온 세 모델을 나란히 놓고 보면 이번 딥시크 V4-프로의 위치가 더 뚜렷해집니다.
- 키미 K3(7월 20일): 지능지수 57점(세계 3위), 총 2.8조 파라미터(MoE, 토큰당 16개 전문가만 활성화), API 입력 100만 토큰당 3달러·출력 15달러(캐시 히트 0.3달러), 가중치는 발표 일주일 뒤인 7월 27일에야 공개.
- 큐원3.8맥스(8월 5일): 터미널벤치 2.1 86.6점, 총 2.4조·활성 약 950억 파라미터, API 입력 2달러·출력 6달러(캐시 히트 0.25달러), ‘이번 주 안 공개’를 예고하는 방식으로 오픈소스 전환.
- 딥시크 V4-프로(8월 13일): 터미널벤치 2.1 87.9점(자체 발표), 총 1.6조·활성 490억 파라미터, API 입력 0.435달러·출력 0.87달러(캐시 히트 0.0036달러), 정식 전환과 동시에 이미 MIT 라이선스로 가중치 공개.
파라미터 효율 축으로 보면 차이가 더 뚜렷합니다. 딥시크 V4-프로의 활성 파라미터(490억)는 큐원3.8맥스(950억)의 절반 수준이고, 총 파라미터도 키미 K3(2.8조)의 절반을 조금 넘는 정도인데 자체 발표 터미널벤치 점수는 오히려 큐원보다 근소하게 높습니다. ‘더 적은 파라미터로 비슷하거나 더 나은 점수’라는 효율성 격차가 이번 3파전에서 가장 눈에 띄는 대목입니다.
가격과 공개 속도에서도 차이가 있습니다. 딥시크 V4-프로 가격은 입력 기준 큐원3.8맥스의 약 4.6배, 키미 K3의 약 6.9배 저렴합니다. 가중치 공개 시점도 키미 K3는 API 공개 후 일주일 뒤, 큐원3.8맥스는 ‘주 내 공개’ 예고 형태였던 반면, 딥시크는 정식 전환과 동시에 가중치를 이미 완전히 공개해놓은 상태입니다.
자동화·부업 독자에게 실제로 어떤 의미가 있을까
딥시크 V4-프로의 API 가격은 정식 전환 이후에도 그대로 유지돼, 캐시 미스 입력 100만 토큰당 0.435달러, 캐시 히트 입력은 0.0036달러, 출력은 100만 토큰당 0.87달러 수준입니다. n8n·Make 같은 자동화 도구로 같은 시스템 프롬프트를 반복 호출하는 워크플로우를 쓰고 있다면, 캐시 히트 구간에서만 사실상 100배 가까운 비용 절감을 기대할 수 있는 구조입니다. (BenchLM 가격 비교)
국내 매체 디지털투데이·네이트뉴스 보도에 따르면, 혼합 워크로드 기준으로 클로드 페이블 5 API를 써서 30달러가 드는 작업을 딥시크 V4-프로로 처리하면 약 0.65달러 수준으로, 약 46배 가격 차이가 난다고 계산했습니다. 반면 성능 격차는 인용된 벤치마크 기준 약 5.3% 뒤처지는 수준으로 보도됐습니다 — 정확한 테스트 환경까지는 공개되지 않았다는 점은 감안할 필요가 있습니다. (디지털투데이, 네이트뉴스)
이미 바이브 코딩 도구로 커서(Cursor)나 클로드 코드 같은 터미널 기반 코딩 에이전트를 굴리고 있다면, 백엔드 모델을 딥시크 V4-프로로 바꿔 API 비용만 낮추는 선택지가 하나 늘어난 셈입니다. MCP로 AI 에이전트를 실전 활용하는 구조를 이미 갖췄다면 모델 교체 작업 자체도 크지 않습니다.
딥시크의 웹 채팅(chat.deepseek.com)은 하루 약 50개 메시지까지 무료로 열려 있어, API 결제 없이도 에이전트 워크플로우의 감을 먼저 잡아볼 수 있습니다(다만 API 자체는 무료 체험 없이 종량제로만 제공됩니다). 다만 앞서 살펴본 터미너스 2 검증 결과처럼 자체 발표 점수와 독립 재현 점수가 33점이나 벌어진 사례가 있다는 점을 감안하면, 지금 쓰는 API를 곧바로 갈아타기보다는 실제로 처리하는 업무 샘플로 직접 비교해본 뒤 전환 여부를 판단하는 편이 안전합니다. (getaiperks.com)
비교 대상은 크게 욕심낼 필요 없이 지금 워크플로우에서 자주 쓰는 세 가지 유형만 추려도 충분합니다. ① 긴 문서·이메일 스레드 요약 1건, ② 코드 생성 또는 리팩터링 1건, ③ 고객 응대·자동 답장 초안 작성 1건을 기존 API와 딥시크 V4-프로에 동일하게 돌려보세요. 결과물 품질과 응답 속도를 나란히 비교해보면, 벤치마크 점수만 보고 판단하는 것보다 훨씬 빠르고 정확하게 전환 여부를 결정할 수 있습니다.
지금 시점에서 지켜볼 것들
허깅페이스의 ‘DeepSeek-V4-Pro’ 모델 페이지를 직접 확인한 결과, 가중치는 이미 MIT 라이선스로 완전히 공개된 상태였습니다. llama.cpp·Ollama·LM Studio 등에서 바로 쓸 수 있도록 양자화된 버전만 27종이 함께 올라와 있어, 정식 전환과 동시에 로컬 구동 옵션까지 갖춘 셈입니다. 딥시크 특유의 ‘공개와 동시에 가중치도 함께 푸는’ 기조가 이번에도 그대로 이어진 것으로 확인됩니다. (Hugging Face)
에이전틱 AI가 정확히 무엇을 뜻하는지 아직 낯설다면 저희가 정리한 에이전틱 AI란 무엇인가 글을 먼저 참고해도 좋습니다. 결국 이번 소식에서 자동화·부업 운영자가 챙겨야 할 핵심은 ‘딥시크가 좋은 모델을 냈다’는 사실 자체보다, 저비용 에이전트 모델의 선택지가 계속 늘고 있다는 흐름입니다. 특정 API에 워크플로우를 몰아두기보다, 새 모델이 나올 때마다 실제 업무 샘플로 비용·품질을 직접 비교해보는 습관이 장기적으로 더 안정적인 자동화 운영으로 이어질 가능성이 높습니다.
핵심 요약
- 딥시크가 2026년 8월 13일 에이전트 특화 모델 ‘DeepSeek V4-Pro-0813’을 앱·웹·API 전 채널에서 정식 출시했습니다. 자체 발표 터미널벤치 2.1 점수는 87.9점이지만, 독립 하네스 터미너스 2로 재현하면 54.68점(33점 격차)에 그쳐 ‘이례적 이상치’라는 평가가 나왔습니다.
- 총 파라미터는 1.6조·활성 490억으로 큐원3.8맥스(2.4조·950억)·키미 K3(2.8조)보다 가볍고, API 가격도 캐시 미스 입력 100만 토큰당 0.435달러·출력 0.87달러로 국내 매체는 클로드 페이블 5 대비 약 46배 저렴하다고 보도했습니다.
- n8n·Make 자동화 워크플로우나 바이브 코딩 도구를 쓰는 독자라면, 자체 발표치를 그대로 믿기보다 요약·코드생성·고객응대 샘플로 직접 비교해본 뒤 저비용 에이전트 모델로 백엔드를 교체하는 선택지를 검토해볼 만합니다.
오류나 개선할 점을 발견하시면 연락처로 알려주세요.