DeepSeek v4 Flash의 눈에 띄는 성능 향상

뭐, 레딧에 따르면 세상 모든 모델이 다 벤치마크 점수만 높게 뽑아내는 'benchmaxxed' 상태지. 여기 올라오는 모델 중에 이런 댓글 안 달리는 걸 본 적이 없어.

실제 결과물 좀 보여줘.

새로운 아키텍처가 아니라 사후 학습 업데이트치고는 놀라울 정도로 큰 폭의 도약임. 에이전트 관련 벤치마크에서의 성과가 특히 흥미롭지만, 벤더가 제공한 벤치마크만 보고 결론을 내리기 전에 독립적인 평가를 더 보고 싶음.

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0731 버전은 토큰 사용량도 엄청나게 늘어난 것 같음. Flash의 'high' thinking 변형 모델보다 두 배 이상 장황해졌는데, 이건 컴퓨팅 비용 측면에서 상당한 변화를 의미함. 결과는 좋을 것 같지만, 아마 결과를 얻기까지 꽤 기다려야 할 듯.

Inkling을 여기 추가한 이유는...

Inkling이랑 진짜 같은 사이즈인가? Inkling은 풀 fp16인데 DeepSeek Flash는 int4/8 혼합이라 실제 사이즈는 거의 절반 수준이잖아. 게다가 kv cache 사용량도 훨씬 적고.

뭐야?

이전 모델을 대충 내놨었거나, 사후 학습 파이프라인을 미친 듯이 개선했거나 둘 중 하나임.

Kimi K3도 훌륭하고 DS4 Pro가 Fable 수준의 성능에 도달하길 바라지만, 이렇게 작고 저렴한 모델에 이런 지능을 우겨넣는 건 더 인상적임.

Fable보다는 Opus 5 정도를 기대함. 크기 때문에 지능은 좀 떨어지겠지만 사후 학습 덕분에 에이전트 능력은 더 좋을 듯.