DeepSeek V4 Pro 의 지능 밀도 감소

요약

DeepSeek-V3.2는 Gemini 3.0-Pro와 같은 모델에 비해 토큰 효율성 개선이 필요하다는 지적이 있었으나, 최신 버전인 DeepSeek V4 Pro에서는 상황이 더욱 악화되었다. 특히 비추상 모드에서도 이전 버전에 비해 훨씬 많은 토큰을 사용하며, 모델 크기가 약 2.5배 증가했음에도 불구하고 '지능 밀도(intelligence density)'가 개선되지 않고 오히려 감소한 것으로 분석된다. 이로 인해 유사 성능의 경쟁 모델 대비 처리 속도와 효율성 면에서 큰 격차가 발생하고 있다.

핵심 포인트

• DeepSeek V4 Pro는 이전 버전(V3.2)보다 토큰 사용량이 증가하여 효율성이 떨어졌다.
• 모델 크기(1.6T vs 0.67T)가 크게 늘었음에도 불구하고, 지능 밀도(intelligence density) 개선이 이루어지지 않았다.
• DeepSeek V4 Pro는 유사 성능의 경쟁 모델 대비 약 10배 더 많은 토큰을 필요로 한다.
• 이는 동일한 처리량(TPS) 가정 시, DeepSeek V4 Pro가 작업을 완료하는 데 훨씬 오랜 시간이 걸림을 의미한다.