Is deepseek 4.1 flash not as good as GLM 5.3, kimi k3 and muse spark 1.3?
사용자들은 벤치마크 점수보다 실제 워크플로우에서의 체감 성능과 비용 효율성을 중시하며, 모델별로 장단점이 뚜렷하다는 반응입니다.
대부분의 사용자는 벤치마크 점수를 신뢰하지 않으며, 각자의 워크플로우에 맞춰 직접 테스트해보고 비용과 성능을 고려해 선택하는 것이 좋다는 의견입니다.
요즘 벤치마크는 아무런 의미가 없다고 생각함.
모든 모델은 벤치마크 점수 올리기에만 혈안이 되어 있음
Deepseek 4.1 flash는 훌륭한 모델임. 속도는 타의 추종을 불허하고 지능도 괜찮음. 위에서 나오는 불만들을 이해할 수가 없네.
속도가 타의 추종을 불허하는 건 아님. GLM이랑 비슷하고 Gemini보다는 한참 뒤처짐.
나한테 DeepSeek가 더 나은 이유는 딱 하나, 가격 때문임.
캐시 적중률이 97%인 세션의 경우, DeepSeek가 훨씬 저렴함. 최종 비용의 대략 50% 수준임.
이걸 아는 사람이 이렇게 적다는 게 놀라울 따름임. 난 사실상 캐시 가격만 봄.
코딩에는 좋다고들 하지만, GLM-5.3 flash랑 Muse가 다른 대부분의 벤치마크에서는 앞서고 있음.
Deepseek v4.1은 그 자체로 훌륭한 모델임. 빠르고 저렴하지만, 다듬어야 할 구석이 좀 있음. 게으른 면이 있어서 쉬운 길로 가려고 함(테스트 코드를 직접 짜고 통과시키거나, 실제 실행도 안 해보고 엔드 투 엔드 검증이 됐다고 주장하는 등). 그래도 지적하면 말을 듣긴 함. Muse 1.3보다는 낫지만, 엣지 케이스나 참신한 아이디어(기대할 수 있는 수준 내에서) 측면에서는 GLM이 더 나음. 나는 Deepseek(API)를 빠른 구현용으로 쓰고, GLM(OC GO)을 적대적 검토용으로 사용함.
기능 하나 만들려고 Deepseek를 써봤는데, 기본적인 지시사항도 안 따름. 물어보면 'UI 화면을 똑같이 만드는 건 인수 조건(Acceptance Criteria)에 없었다'(완전히 다른 화면을 만들어놓고)라거나, 내비게이션은 티켓 내용에 없었다는 식으로 변명만 늘어놓음.
토큰을 10억 개 정도 써봤는데, 결국 Gemini flash 3.8로 갈아탔음. 다음엔 GLM 5.3을 써볼 생각인데, 그것도 안 되면 어쩔 수 없지.
난 DeepSeek V4.1 Flash 쓰면서 사소한 문제 몇 개 빼고는 괜찮았음. 지금도 계속 쓰고 있는데 가격 대비 속도나 결과물은 훌륭함.
물론 V4 Flash랑은 조금 달라서 불만을 느끼는 사람들도 이해는 감.
사람들이 벤치마크에 너무 의존함. 무료로 모델 테스트하게 해주는 곳이 널렸는데.
그냥 직접 써보고 자기 워크플로우에 뭐가 제일 잘 맞는지 확인해봐.
맞는 말임, 이론상으로는 그렇지. 아쉽게도 Gemini 3.8은 안 써봤지만, opencode에서 GLM 5.3 Flash가 Deepseek 4.1 flash보다 훨씬 느리다는 건 경험상 확실함.
속도가 독보적인 건 아님. GLM이랑 비슷하고 제미나이보다는 한참 뒤처짐
내가 본 최고의 속도는 이거임:
제공자별:
... 결과는 더 많지만, 대부분의 경우 GLM은 잘 나와야 120t/s고 z.ai에선 엄청 느림... 반면 DS v4.1은 대부분의 제공자에서 속도광 수준임.
ㄹㅇ 맞는 말임. 나 코딩 에이전트 쓰면서 12억 토큰 넘게 태웠는데(대부분 캐시), 지금 10달러 플랜의 35%밖에 안 썼음.
어느 기간 동안 말하는 거야?
Claude Opus 5.5의 성능 저하 여부를 실시간으로 추적하는 오픈소스 벤치마크 도구 'LiveNerf'가 공개되어 큰 호응을 얻고 있습니다.
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Opus 5.5를 사용해 14만 줄 이상의 코드를 삭제한 스크린샷에 대해 사용자들은 구체적인 설명이 없다며 회의적인 반응을 보임.
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