"앤트로픽 잡는다"...딥시크, 오퍼스 4.8급 멀티모달 AI 발표 작성일 08-23 37 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">일부 벤치마크서 오퍼스 4.8 상회...글로벌 AI 경쟁 가속</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="VUiVbhV7Ag"> <p contents-hash="5fe11e5b4b31ec0054defd89fc87ee210ed905ccc37fe29d22ee900f3b82cfdd" dmcf-pid="funfKlfzAo" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=남혁우 기자)딥시크가 이미지와 스크린샷 등 시각 정보를 이해하고 다양한 도구를 활용할 수 있는 실험형 멀티모달 AI 모델을 공개했다. <span>딥시크는 새 모델이 멀티모달 에이전트 성능에서 미국 AI 기업 앤트로픽의 고성능 모델 '오퍼스 4.8'에 근접한 수준이라고 주장하며 글로벌 AI 경쟁에 다시 한 번 불을 지폈다.</span></p> <p contents-hash="d3118126ddb221437fb9bcaab5d0c327c33b646ed94307ca18d2b7ebdc392c3e" dmcf-pid="47L49S4qaL" dmcf-ptype="general">딥시크는 23일 소셜플랫폼 엑스(X)를 통해 '딥시크-V4-플래시-비전-익스프(DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp)'를 공개하고 해당 모델이 API를 활용해 즉시 사용 가능하다고 밝혔다. 더불어 신규 모델을 별도 설정 없이 지원하는 '딥시크 하네스 0.1.1(DeepSeek Harness 0.1.1)'도 함께 출시했다고 설명했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5d1b941778b1430bbe8a5264db2f248126ecddab8b56fae7cb52812e30a115c6" dmcf-pid="8zo82v8Ban" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="딥시크에서 공개한 벤치마크 점수(이미지=딥시크 엑스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/23/ZDNetKorea/20260823110150149djsx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="2I8UFkUZoa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/23/ZDNetKorea/20260823110150149djsx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 딥시크에서 공개한 벤치마크 점수(이미지=딥시크 엑스) </figcaption> </figure> <p contents-hash="9db90af9eb3a95b622d0828120342f3c4cdf5e2c40fef8301909fcf10a39bfb0" dmcf-pid="6qg6VT6bNi" dmcf-ptype="general">이번에 공개된 모델은 딥시크의 주력 텍스트 모델 계열인 '딥시크-V4-플래시'의 실험형 멀티모달 버전이다. </p> <p contents-hash="0deeef62b8c18457d22eb3a4db0c4545a6deccd955e858db6cd019dd9302e75f" dmcf-pid="PBaPfyPKAJ" dmcf-ptype="general">딥시크는 이 모델이 다양한 에이전트 프레임워크에서 원활하게 작동하며, 시각 이해 능력과 폭넓은 도구 활용 기능을 결합해 보다 실용적인 워크플로우를 구현할 수 있다고 강조했다. 단순히 이미지를 인식하는 수준을 넘어 시각 정보를 바탕으로 실제 과업을 수행할 수 있는 멀티모달 에이전트 역량을 강화했다는 설명이다.</p> <p contents-hash="9fafea4dd354e7b7e56321373d6fa0e82474701b3304a2247faee83576d0b7ca" dmcf-pid="QbNQ4WQ9kd" dmcf-ptype="general">딥시크가 공개한 벤치마크 자료를 보면 새 모델은 텍스트 기반 평가에서 기존 모델과 비슷한 수준을 유지하면서 일부 항목에서는 개선된 성적을 냈다. 터미널 벤치 2.1에서는 83.9점을 기록해 기존 '딥시크-V4-플래시-0731'의 82.7점을 소폭 웃돌았고 오퍼스 4.8의 85.0점과도 큰 차이를 보이지 않았다.</p> <p contents-hash="a5da1219c50d0a41542990c7cf01bca95421e09a2a502e1e38c2015b872e5ac3" dmcf-pid="xKjx8Yx2Ae" dmcf-ptype="general">NL2레포에서는 57.7점으로 기존 모델의 54.2점보다 높았지만 오퍼스 4.8의 69.7점에는 미치지 못했다. 딥SWE에서는 59.3점으로 오퍼스 4.8의 58.0점을 근소하게 앞섰고 툴애슬론-베리파이드에서도 75.9점을 기록해 오퍼스 4.8의 76.2점에 바짝 다가섰다. 다만 DS벤치-하드에서는 63.6점으로 기존 모델보다 개선됐지만 오퍼스 4.8의 71.7점과는 다소 격차를 보였다.</p> <p contents-hash="fb2a3c787a78cea28d5866d6d666f304ab54be7a39d5f028668bdffe4dd437e8" dmcf-pid="ympylRyOoR" dmcf-ptype="general">멀티모달 에이전트 평가에서는 오퍼스 4.8에 근접하거나 일부 항목에서 앞선 결과도 나왔다. 에이펙스벤치 패스@1에서는 새 모델이 36.5점을 기록해 기존 모델의 26.2점 대비 큰 폭으로 상승했고, 오퍼스 4.8의 39.4점에 근접했다.</p> <p contents-hash="9a24222b199009df21616630fad92c5e4ac994441179771a38e0e9f26e22c749" dmcf-pid="WsUWSeWIoM" dmcf-ptype="general">에이전츠 라스트 이그잼에서는 27.3점으로 오퍼스 4.8의 25.7점을 웃돌았고, 차토그래피에서도 64.3점을 기록해 오퍼스 4.8의 65.0점과 사실상 비슷한 수준을 보였다. 제로벤치 패스@5 역시 35.0점으로 오퍼스 4.8의 34.0점을 소폭 상회했다.</p> <p contents-hash="6eef7f60004664d381296450258c6ae462af4da1d20bdeb64de38248413dbb75" dmcf-pid="YOuYvdYCgx" dmcf-ptype="general">다만 사이버짐에서는 새 모델이 75.3점으로 기존 모델 76.7점과 오퍼스 4.8의 78.3점보다 낮았고 오토메이션벤치 퍼블릭에서도 25.7점에 그쳐 오퍼스 4.8의 27.2점을 밑돌았다.</p> <p contents-hash="4c961ae5c18667784c031f5708d962c136529cc640b60610b4f066e916e573c7" dmcf-pid="G7L49S4qjQ" dmcf-ptype="general">전체적 딥시크의 새 모델은 멀티모달 영역에서 경쟁력을 크게 끌어올리며 오퍼스 4.8 수준에 접근했다는 평이다.</p> <p contents-hash="f71b101e4391a508f8f4eb0e62c5668ae6ad4644f8e83cdccb939b7811aed065" dmcf-pid="Hzo82v8BaP" dmcf-ptype="general">이는 딥시크가 그동안 강점을 보여온 저비용 고성능 언어모델 경쟁을 넘어, 비전과 에이전트 기능이 결합된 차세대 AI 시장으로 무게중심을 옮기고 있음을 보여준다.</p> <p contents-hash="1ad631ce3c497964ad4edc1061d1b4e3ec2b4d43bc9c203dc4cf0c3dfee72d9a" dmcf-pid="Xqg6VT6bj6" dmcf-ptype="general">최근 글로벌 AI 업계에서는 단순한 텍스트 생성 능력을 넘어 이미지 이해, 도구 활용, 자율적 작업 수행 능력을 갖춘 멀티모달 에이전트가 새로운 경쟁 축으로 떠오르고 있다. 딥시크 역시 이번 모델을 통해 이러한 흐름에 본격적으로 올라타겠다는 의지를 드러낸 셈이다.</p> <p contents-hash="b6efac37df72e843c856b56c536493e8638a9e40f8aa6ff249a56746127ad7d7" dmcf-pid="ZBaPfyPKA8" dmcf-ptype="general">딥시크가 멀티모달 모델을 선보인 것이 이번이 처음은 아니다. 앞서 '딥시크-VL' 시리즈 등 시각 이해 기반 모델을 내놓은 바 있다. 다만 이번 '딥시크-V4-플래시-비전-익스프'는 자체 주력 모델 라인업에 비전 기능을 결합했다는 점에서 의미가 크다. 기존 연구용 또는 개별 비전 모델 수준을 넘어 최신 주력 계열 전반을 멀티모달 방향으로 확장하는 신호로 읽힌다.</p> <p contents-hash="425345b5b48a898a0f16699ed180b325e553c2e32cc972e8545b99c823d92fb4" dmcf-pid="5bNQ4WQ9o4" dmcf-ptype="general">업계에서는 이번 발표를 미중 AI 경쟁이 한층 더 치열해지고 있음을 보여주는 사례로 보고 있다. 최근 중국 AI 기업들은 미국 선도 업체들에 비해 상대적으로 낮은 비용으로 높은 성능을 구현하는 전략을 앞세워 존재감을 키워왔다.</p> <p contents-hash="6af5a3f8bc5fdde4b0309e55bad53140d1cf5fd0a2aeeb898aebfcc7e85d7ba9" dmcf-pid="1Kjx8Yx2gf" dmcf-ptype="general">딥시크 역시 이러한 흐름의 중심에 선 기업 가운데 하나로 평가받는다. 이번에는 비용 경쟁력에 더해 멀티모달 실용성까지 전면에 내세우며 경쟁 구도를 넓히고 있다.</p> <p contents-hash="2fff1330e08a9c54d15d9b511c55ef00acd99d14d1c584cb8fffec8de383f75f" dmcf-pid="t9AM6GMVNV" dmcf-ptype="general">딥시크 측은 "새 모델은 텍스트 성능은 유지하면서 멀티모달 에이전트 역량을 대폭 끌어올린 것이 핵심"이라며 "실용적 워크플로우를 지원하는 차세대 모델로 활용 폭을 넓혀갈 것"이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="452916874165974956984d885c36d76d1a32a593fe721cd6f3e66dbe7c9391ed" dmcf-pid="F2cRPHRfA2" dmcf-ptype="general">남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [챗ICT]국내 신작 게임? 지스타 아닌 게임스컴에 있다 08-23 다음 5000만 카톡에 '1인 1 AI'…정신아의 '사람 중심 AI' 카카오 미래는 08-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
