r/LocalLLaMA•5개월 전•222•91
DeepSeek V4 Pro의 지능 밀도 감소
Decreased Intelligence Density in DeepSeek V4 Pro
핵심 요약
DeepSeek V4 Pro가 V3.2 대비 모델 크기는 커졌으나 토큰 효율성과 지능 밀도는 오히려 퇴보했다는 지적입니다.
- 토큰 효율성 저하 — V4 Pro가 V3.2보다 더 많은 토큰을 소모하며 지능 밀도가 낮아짐.
- 모델 크기 증가 — 1.6T 파라미터로 V3.2 대비 2.5배 커졌으나 성능 효율은 오히려 퇴보함.
- 학습 부족 의혹 — 커뮤니티에서는 모델이 아직 덜 학습된 상태로 조기 출시된 것으로 추측함.
- 경쟁 모델 비교 — GPT-5.5 등 타 모델 대비 토큰 효율성이 현저히 떨어져 작업 완료 시간이 길어짐.
V3.2 논문에서 그들은 이렇게 언급했음:
둘째, 토큰 효율성은 여전히 과제임. DeepSeek-V3.2는 Gemini 3.0-Pro 같은 모델의 출력 품질을 따라잡기 위해 보통 더 긴 생성 궤적(즉, 더 많은 토큰)을 필요로 함. 향후 연구는 효율성을 개선하기 위해 모델 추론 체인의 지능 밀도를 최적화하는 데 집중할 것임.
하지만 V4 Pro에서는 상황이 더 악화된 것으로 보임. 생각하는 모드(non-thinking mode)조차 V3.2보다 훨씬 더 많은 토큰을 사용하고, V4 Pro(1.6T)는 V3.2(0.67T)보다 대략 2.5배 더 큼. 이는 모델의 지능 밀도가 개선되기는커녕 오히려 감소했음을 시사함!
GPT-5.4 및 GPT-5.5와 비교하면 그 격차는 더 커짐. DeepSeek는 비슷한 성능을 내기 위해 약 10배 더 많은 토큰이 필요한 것으로 보임. 동일한 TPS를 가정하면, 이는 DeepSeek V4 Pro가 같은 작업을 완료하는 데 대략 10배 더 오래 걸린다는 것을 의미함.
