r/opencode•약 1개월 전•107•55논쟁
DeepSeek 이후의 삶: 왕은 죽었다. OpenCode Go에서 사용 가능한 모델 비교
Life After DeepSeek: The King Is Dead. Comparing the Models Available in OpenCode Go
핵심 요약
DeepSeek의 가성비가 떨어지면서 MiMo-V2.5를 새로운 주력 모델로 추천하는 분석글.
- 모델 비교 — MiMo-V2.5와 DeepSeek V4 Flash의 성능 및 가성비 분석함.
- 성능 지표 — SWE-Bench와 Terminal-Bench를 기준으로 모델별 효율성 평가함.
- 사용자 경험 — MiMo-V2.5의 지시 이행 능력과 속도에 대한 사용자 의견 갈림.
- 워크플로우 — 오케스트레이터와 미니언 모델을 조합한 효율적인 작업 방식 공유됨.
딥시크(DeepSeek) 이후의 삶: 오픈코드 고(OpenCode Go)를 통해 딥시크를 쓰는 게 더 이상 가성비가 안 나와서, 새로 굴릴 일꾼을 찾아 나섰다.
그러다 찾은 게 바로 MiMo-V2.5. 이제 우리 기본 모델은 이거다.
데이터랑 계산은 SOL이 도와줬다.
클로드(Claude)/코덱스(Codex) 감독 하에 지능 대비 사용 효율이 가장 좋은 모델 TOP 6
| Rank | Model | Est. requests/month | Intelligence | SWE-Bench Pro | Terminal-Bench | Context | Parameters (total / active) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MiMo-V2.5 | 150,400 | A- | 56.1 | 65.8 (2.0) | 1M | 310B / 15B |
| 2 | DeepSeek V4 Flash | 18,900 off-peak / 9,450 peak | A | 73.7% – 79.0% | 78.7 Max (2.1) | 1M | 284B / 13B |
| 3 | Hy3 | 21,500 | A | 57.9 | 71.7 (2.1) | 256K | 295B / 21B |
| 4 | MiniMax M3 | 16,000 | A | 59.0 | 66.0 (2.1) | 1M | ~428B / ~23B |
| 5 | Qwen3.7 Plus |
