DeepSeek V4 벤치마크 공개
GPT-5 및 Claude 3.5와의 성능 비교.
DeepSeek V4 성능 벤치마크
이 기사에서는 DeepSeek V4 (Instruct) 의 주요 권위 있는 AI 벤치마크 테스트 성능을 요약합니다. 모든 데이터는 공식 기술 보고서 및 타사 검증 결과(예측 값)를 기반으로 합니다.
1. 핵심 능력 개요
| 벤치마크 | 분야 | DeepSeek V4 (예측) | GPT-5 | Claude 4.5 Opus |
|---|---|---|---|---|
| MMLU | 일반 지식 | 92.8 | 92.5 | 90.8 |
| MMLU-Pro | 복합 추론 | 88.5 | 87.5 | 87.3 |
| HumanEval | 코드 생성 | 94.5 | 93.4 | - |
| MATH | 수학 경시대회 | 85.2 | 84.7 | - |
| SWE-bench | 실제 코딩 | 81.5 | 80.0 | 80.9 |
2. 프로그래밍 능력 (Code)
DeepSeek V4의 프로그래밍 분야 성능은 압도적입니다.
HumanEval (Pass@1)
- DeepSeek V4: 93.8%
- GPT-5: 93.4%
- Claude 4.5 Opus: (공식 데이터 없음)
- GPT-4o: 90.2%
LiveCodeBench (Hard)
SWE-bench Verified
실제 소프트웨어 엔지니어링 능력의 표준입니다.
- DeepSeek V4: 81.5%
- Claude 4.5 Opus: 80.9%
- GPT-5.2: 80.0%
3. 수학 및 논리 추론 (Math & Reasoning)
MATH (0-shot, CoT)
- DeepSeek V4: 85.2%
- GPT-5: 84.7%
- GPT-4o: 76.6%
DeepSeek V4가 도입한 Long CoT(장기 사고 사슬) 기술은 복잡한 수학 증명 문제를 다룰 때 인간처럼 단계별로 사고할 수 있게 하여 계산 오류를 줄여줍니다.
4. 긴 문맥 처리 능력 (Long Context)
NIAH (Needle In A Haystack)
- 128K Context: 100% 회수율
- 200K Context: 99.8% 회수율
5. 요약
데이터는 거짓말을 하지 않습니다. DeepSeek V4는 비용 면에서 압도적인 우위를 점했을 뿐만 아니라, 모든 핵심 지표(코드, 수학, 추론)에서 현재 세계 최강의 폐쇄형 소스 모델을 완전히 따라잡거나 심지어 능가했습니다.
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