DeepSeek V4.1 Flash vs DeepSeek V4 Flash: 일주일 사용 후, 독립적으로 측정

이 비교가 답하려고 쓰인 질문 — DeepSeek V4 Flash에서 DeepSeek V4.1 Flash로 옮겨야 하는가 — 은 이번 주에 더 짧아졌습니다. 왜냐하면 DeepSeek가 그 일부를 요청받지도 않고 답해버렸기 때문입니다. 2026년 9월 14일 04:00 UTC 이후, 은퇴한 deepseek-v4-flash 식별자를 향한 API 호출은 DeepSeek V4.1 Flash가 처리하며, deepseek-v4-pro를 향한 호출도 마찬가지로 처리되는데, 둘 다 Flash 요금으로 청구됩니다. 조용히 가만히 있는 것은 이제 공급업체 자체 엔드포인트에서 선택할 수 있는 옵션 중 하나가 아닙니다. 여전히 진짜로 열려 있는 것은 새 모델이 출시 당시 주장한 방식들로 더 나은지 여부이며 — 그리고 바로 거기에서 첫 독립적 측정이 이제 도착했고, 그것은 출시 스토리를 깔끔하게 반으로 갈라 놓습니다.

아래의 모든 수치에는 날짜가 붙어 있습니다. 지난 7일 사이에 상황이 달라졌기 때문입니다. 벤더가 보고한 수치는 벤더 보고로, 커뮤니티 수치는 커뮤니티 측정으로 표시했으며, 각각은 이 글의 이전 버전에서 그대로 가져온 것이 아니라 각자의 출처에서 직접 읽어낸 것입니다. DeepSeek V4.1 Flash는 2026년 9월 10일 — 6일 전 — 에 일반 제공(general availability)에 도달했고, 9월 9일 이후 충분히 많은 것이 정리되어 이 비교의 이전 초안은 이제 두 가지 점에서 오해를 불러일으킵니다. 그중 하나는 속도이며, 이는 그 출시가 바라던 방향으로 오해를 일으킵니다.

9월 9일과 오늘 사이에 무엇이 문을 닫았나요?

이 페어링이 처음 작성되었을 당시에는 여섯 가지가 미해결 질문이었습니다. 이제 여섯 가지 모두 답이 나왔고, 그중 단 하나만 나쁜 소식입니다.

• 일반 제공 — 확인되었고 날짜도 명시되었습니다. DeepSeek 자체 변경 로그에는 이 릴리스가 2026-09-10으로 기재되어 있으며, 이 모델은 deepseek-flash 식별자로 앱, 웹 클라이언트, API 전반에서 라이브로 제공됩니다.

• 가격 카드 — 발표된 대로 나왔습니다. 출시 전에 유포된 요율은 출시 전 유출로 보도되었으며, 이제는 공개된 카드이고, 두 섹션 아래에 있는 숫자들입니다.

• 오픈 가중치 — 답변 완료. 가중치는 Hugging Face에 MIT 라이선스로 공개되어 있으며 기술 보고서도 함께 제공되고, 게이트나 접근 신청 양식은 없습니다.

• 독립적 측정 — 도착했다. Artificial Analysis가 이제 DeepSeek V4.1 Flash를 실행했다. 이는 9월 9일 글에서 가장 큰 단일 공백이었다. 아래에서 논의되며, 그것은 그 출시가 시사한 바를 말해주지 않는다.

• 라우팅 — 활성화됨. 출시 발표에서 곧 시행될 예정이라고 설명했던 DeepSeek V4 Pro 트래픽 리다이렉트가 이제 날짜가 명시된 가운데 시행에 들어갔습니다.

• 서빙 지원 — 유의 사항과 함께 출시됨. NVIDIA vLLM, SGLang, Dynamo 모두 day-zero 경로를 내놓았지만, 로컬 러너에 관한 이야기는 "day-0 지원"이라는 말이 시사하는 것보다 범위가 좁다.

두 가지는 변하지 않았으며 숫자 앞에 와야 합니다. DeepSeek V4.1-Pro는 여전히 출시되지 않았습니다: DeepSeek 자체 자료에서는 Pro 리디렉션이 "V4.1-Pro가 출시될 때까지" 실행된다고 설명하며, 오늘 현재까지 아무것도 출시되지 않았습니다. 그리고 DeepSeek V4 Flash는 더 이상 존재하지 않게 된 것이 아닙니다 — 가중치는 여전히 공개되어 있고 MIT 라이선스이며, 이를 자체 호스팅하는 사람은 누구나 계속 사용할 수 있습니다. 끝난 것은 이에 대한 벤더의 API 경로입니다.

내부를 들여다보면: 더 빠른 모델이 아니라, 다른 모델

9월 9일 비교에서는 DeepSeek V4.1 Flash가 속도 다이얼을 올린 DeepSeek V4 Flash가 아니라고 주장했고, 일주일 동안 공개된 세부 내용이 이를 구체화했습니다. 이전 모델이 13B가 활성화된 284B 매개변수 전문가 혼합(MoE) — V4-Flash-0731 사후 학습 리프레시 — 인 반면, 후속 모델은 DeepSeek가 Causal Encoder-Decoder라고 부르는 새로운 아키텍처입니다. 즉 20층 인과 인코더가 20층 디코더 위에 쌓인 40개의 Transformer 층으로, 디코더의 KV 캐시는 층별로 계산되는 대신 인코더의 최종 은닉 상태에서 투영됩니다. 바로 이 마지막 세부 사항에서 효율성 주장이 나옵니다.

• 활성 파라미터 — DeepSeek는 프리필 중 토큰당 약 8B, 디코드 중 16B가 활성화된다고 보고하며, 이는 552B의 백본 파라미터와 대비된다. DeepSeek V4 Flash는 284B 백본에서 13B를 활성화한다.

• KV 캐시 — DeepSeek는 새 빌드가 이전 Flash 세대의 HBM은 4분의 1, SSD는 8분의 1만 필요하다고 보고합니다. 그중 어느 것이 지속적인 수치인지 주목하세요: 8배 감소가 턴 사이에 디스크에 보관할 수 있는 컨텍스트의 양을 좌우하는 수치입니다.

• 입력 — 하나의 모델에서 텍스트와 이미지를 네이티브로 지원합니다. DeepSeek V4 Flash는 텍스트 전용이며, 이미지 작업에는 별도의 실험적 빌드인 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp가 필요했는데, 이 빌드는 이제 DeepSeek V4 Flash와 함께 지원이 종료되었습니다.

• 컨텍스트와 출력 — 1,048,576 토큰의 컨텍스트와 384,000 토큰의 출력 상한, DeepSeek V4 Flash가 발표한 것과 같은 헤드라인 형태.

• 가중치 — MIT, Hugging Face에 게시됨.

위의 모든 크기 기반 비교에는 한 가지 주의점이 있으며, 이는 각주로 처리하기보다 분명히 밝힐 가치가 있습니다. 552B 백본 수치는 벤더가 제시한 것입니다. 체크포인트 자체의 파일 목록은 총 약 510GB인데, 이는 가중치가 이미 양자화된 상태로 제공되기 때문에 552B 매개변수를 단순하게 해석했을 때 예상되는 크기보다 작습니다. 그리고 DeepSeek의 모델 카드는 별도로 196B 매개변수의 Engram 조건부 메모리 테이블을 명시하는데, 이는 텍스트가 통과하는 레이어가 아니라 네트워크의 두 지점에서 참조되는 토큰 주소 지정 방식의 조회 테이블입니다. 벤더가 제시한 두 수치를 합치면 748B가 나오는데, 이는 신뢰할 만한 커뮤니티 분석이 552B라는 헤드라인에 이의를 제기하며 도달한 바로 그 해석입니다. Hugging Face의 해당 모델 페이지는 사이드바에 세 번째 수치인 763B를 표시합니다. 세 가지 수치 모두 타당하며, 컴퓨팅 스택을 세는지, 메모리 테이블을 세는지, 아니면 디스크상의 파일을 세는지에 따라 달라집니다. 스펙 비교에서 "552B"는 다운로드 크기가 아니라 벤더의 백본 수치로 취급하십시오.

그 카드의 두 행은 출시 당일 미해결 질문이었고, 이후 둘 다 채워졌습니다. 가중치는 MIT 라이선스로 공개되었고, 첫 번째 제3자 점수가 존재합니다. 속도 행은 반대 방향으로 간 것이며, 아래에서 별도 섹션으로 다룹니다.

레이트 카드가 확정되었습니다 — 그리고 그것은 여전히 하나의 카드입니다

이전 비교의 핵심 결론은 여전히 유효하며, 이제는 단순한 소문 이상입니다. DeepSeek V4.1 Flash와 DeepSeek V4 Flash는 두 개가 아니라 단일 Flash 등급 요금표를 기준으로 청구되며, 이전 식별자가 이제 새 모델을 가리키는 별칭이 되었으므로 여전히 deepseek-v4-flash를 호출하는 모든 항목도 새 요금표로 청구됩니다. 다음은 2026년 9월 10일 04:00 UTC부터 적용되는 DeepSeek의 공개 수치입니다:

• 캐시 적중 입력 — 비피크 시간대에는 100만 토큰당 $0.003, 피크 시간대에는 $0.006

• 캐시 미스 입력 — 1M 토큰당 비수기 $0.15, 피크 시간 $0.30

• 출력 — 100만 토큰당 오프피크 $0.60, 피크 시 $1.20

• 피크 시간대 — 평일 01:00–04:00 및 06:00–10:00 UTC. 주말과 공휴일은 24시간 내내 오프피크입니다.

오프피크 열은 견적에 인용되는 쪽이고, 피크 열은 실제로 물어뜯는 쪽이다. 유럽이나 아시아의 업무용 아침은 피크 구간에 걸려 두 배를 내게 되며, 그러면 대표로 내세운 $0.15 입력 요율이 대부분 팀이 실제로 트래픽을 돌리는 바로 그 시간대에 $0.30이 된다. 워크로드가 정말로 UTC 기준 야간에 돌지 않는 한, 예산은 피크 열을 기준으로 잡아라.

변경 전 DeepSeek V4 Flash에 과금되던 요금표와 비교하면 — 오프피크 기준 100만 토큰당 캐시 적중 $0.007, 캐시 미스 $0.22, 출력 $0.66 — 새 요금표는 캐시된 입력 가격을 약 57%, 캐시 미스 입력 가격을 약 32%, 출력 가격을 약 9% 인하합니다. 따라서 후속 모델은 자신이 대체하는 모델보다 토큰당 더 저렴하며, 그 격차는 에이전트 루프가 끊임없이 다시 읽는 토큰에서는 크고 생성하는 토큰에서는 작습니다. 이것이 "Flash 가격 인하" 이야기의 진짜 실체입니다: 출력 할인이 덧붙은 캐시 적중 인하인 것입니다.

그 캡처는 9월 10일 인하 이전 당시의 카드입니다 — 8월까지 DeepSeek V4 Flash가 청구 기준으로 삼았던 시트로, 비교의 ‘이전’ 쪽으로 여기에 보관되어 있습니다. ‘이후’ 쪽은 위의 네 가지 항목입니다.

벤치마크가 실제로 말하는 것, 그리고 누가 실행했는가

벤치마크 그림은 흔히 하나로 인용되는 두 개의 절반으로 이루어져 있는데, 그 둘은 위상이 크게 다르다.

전반부는 릴리스와 함께 공개된 DeepSeek 자체 평가 표다. 이 표는 DeepSeek V4.1 Flash를 DeepSWE v1.1에서 74.2로 올려놓는다 — Claude Opus 5의 74.0, GPT-5.6 Sol의 73.0, Kimi K3의 67.5, GLM-5.3의 66.9, DeepSeek V4 Pro 0813의 62.7, DeepSeek V4 Flash 0731의 54.4를 앞선다. 이는 벤더가 직접 측정한 수치이며 최대 추론 노력(maximum reasoning effort)에서 측정된 것이고, 같은 릴리스는 동일한 체크포인트가 여덟 개의 서로 다른 에이전트 스캐폴드에서 65.5에서 74.2 사이의 점수를 기록한다고 보고한다 — 자기에게 가장 잘 맞는 스캐폴드에서는 74.2, Claude Code에서는 69.8, Codex에서는 65.6, OpenCode에서는 65.5다. 벤더가 운영한 스위트에서, 여덟 개 스캐폴드 중 가장 유리한 조건에서 얻은 Claude Opus 5에 대한 0.2점 차이는 Claude Opus 5보다 앞선다는 것을 입증하지 못한다. 그것이 입증하는 것은 모든 것이 새 Flash에 맞춰 설정되었을 때 에이전트 코딩에서 이 모델이 최전선 모델들과 경쟁력이 있다는 사실이다 — 이는 실질적인 결과이지만 "Opus 5를 앞선다"는 말이 들리는 것보다 훨씬 작은 결과다.

후반부는 9월 9일에는 존재하지 않았던 부분이다. Artificial Analysis는 이제 DeepSeek V4.1 Flash를 독립적으로 측정했으며, Intelligence Index에서 40점을 부여했다. 이는 DeepSeek V4 Flash 0731의 35점과 대비되며, 측정된 113개 모델 중 6위에 해당한다. 대체하는 모델은 8위였고, 비슷한 규모의 오픈 웨이트 모델의 중앙값 18보다 훨씬 높다. 그것은 이 글의 이전 버전이 아직 존재하지 않는다고 말했던 숫자이며, 후속 모델에 유리하게 광범위한 질문을 해결한다: 제3자의 추론, 지식, 수학, 코딩 종합 평가에서 새 빌드는 측정 가능할 정도로 더 강력한 모델이다. 그러나 프런티어 질문은 해결하지 못한다. 같은 리더보드에서 Kimi K3와 GLM-5.3이 그 위에 있기 때문이다.

속도에 관한 이야기는 측정을 견디지 못했습니다.

여기서 앞선 비교는 확장되는 것이 아니라 바로잡혀야 한다. 그 골자는 두 모델이 동일한 요금표를 공유하고 속도에서 갈린다는 것이었으며, DeepSeek V4 Flash는 초당 약 120–140개의 출력 토큰으로 측정되었고 DeepSeek V4.1 Flash의 첫날 테스터들은 280에서 500, 최고치는 500 초과를 보고했다. 그 격차는 재현되지 않았다.

Artificial Analysis의 측정에 따르면, DeepSeek V4.1 Flash는 초당 214.4개의 출력 토큰을 생성하고 DeepSeek V4 Flash 0731은 214.9개를 생성합니다 — 두 수치를 모두 산출한 동일한 방법론에서 초당 0.5토큰 차이, 막상막하입니다. 첫날 커뮤니티 실행이 무엇을 측정했든, 그것은 동등한 조건의 비교가 아니었습니다: 초당 토큰 수는 공급자, 하드웨어, 배치 크기, 동시성, 그리고 답변 중 추론 토큰이 차지하는 비중에 따라 달라지는데, 출시 주간의 수치들은 이 다섯 가지가 모두 다른 환경에서 나왔습니다. 정직한 수정은 출시가 시사했던 처리량 우위가 독립적인 측정에서는 보이지 않는다는 것입니다. 두세 배의 속도를 기대하며 DeepSeek V4.1 Flash로 옮긴 사람이라면 누구든, 그렇게 가정하기 전에 자신의 트래픽에서 다시 측정해 보아야 합니다.

비용 그림은 속도 그림보다 더 흥미롭고, 그것도 단순한 승리가 아니다. Artificial Analysis의 토큰당 입력 기준 — 새 모델은 입력 $0.30, 출력 $1.20인 반면 이전 모델은 $0.44와 $1.32이며, 둘 다 피크 기준 — 으로 보면 DeepSeek V4.1 Flash가 토큰당 더 저렴하다. 하지만 Intelligence Index 작업당 측정 비용은 $0.27 대 $0.22로 오히려 조금 더 높게 나오는데, 새 모델이 말이 더 많은 편이기 때문이다. 인덱스 전체에서 출력 토큰이 2억 5천만 개로 전작의 2억 4천만 개보다 많고, 리더보드가 측정하는 모델 중에서도 상당히 장황한 축에 속한다. 더 저렴한 토큰을 더 자주 쓰면 자동으로 더 저렴한 작업이 되는 것은 아니다. 이 문제에서 어느 쪽에 서게 될지는 전적으로 당신의 워크로드가 재독 컨텍스트 — 여기서는 57% 캐시 적중 감소가 효과를 발휘한다 — 에 의해 좌우되는지, 아니면 생성된 출력 — 여기서는 장황함이 할인을 잡아먹는다 — 에 의해 좌우되는지에 달려 있다.

Day-0 서빙 지원, 그리고 그것이 실제로 갖는 가치

이미 DeepSeek V4 Flash를 자체 호스팅하고 있다면, 이 섹션이 마이그레이션이 저렴한지를 좌우하는 부분이며, 답은 이렇습니다: 평소보다 저렴하지만 무료는 아니고, 대부분의 사람들이 '로컬'이라고 할 때 의미하는 런타임에서 돌아가는 것도 아닙니다.

• NVIDIA vLLM — 릴리스된 패키지가 아니라 프리뷰 Docker 이미지로 데이제로(day-zero) 경로를 제공했습니다. 아키텍처 지원이 릴리스 시점에 메인라인에 병합되지 않았기 때문에, 이를 포함하는 pip install은 존재하지 않습니다. 단일 플랫폼이 아닌 여러 NVIDIA 플랫폼 세트에서 검증했으며, 가중치를 위한 약 614GB의 메모리 최소치에 여유분(headroom)이 더해집니다.

• SGLang — 데이제로 프리뷰 이미지와 쿡북 항목이 공개되었으며, 벤더가 개발 기간 측정치가 불안정하다고 판단했기 때문에 성능 수치는 포함되지 않았습니다. GB300급 하드웨어에서 검증되었고, 다른 항목들은 아직 확인 중인 것으로 기재되었습니다.

• NVIDIA Dynamo — 기존 Flash 및 Pro 레시피와 함께 제공되는 day-zero 배포 레시피.

• 기타 실리콘 — 캠브리콘은 같은 날 vLLM을 통한 데이제로 적응을 밝혔다.

• Ollama와 llama.cpp — 격차. Ollama는 모델을 목록에 올리지만, 클라우드 패스스루 방식입니다. 즉 Ollama의 서버에서 실행되지, 당신의 서버에서 실행되는 것이 아닙니다. llama.cpp 아키텍처 지원은 아직 병합되지 않았으므로, 아직 업스트림 로컬 경로가 없으며, 커뮤니티 GGUF 변환물은 존재하지만 이를 처음부터 끝까지 실행하는 출시된 런타임은 없습니다.

실질적인 해석: 프레임워크 생태계는 이례적으로 빠르게 움직였고, 멀티 GPU 노드에 걸쳐 vLLM이나 SGLang으로 배포하고 있다면 출시 며칠 안에 문서화된 경로가 나옵니다. DeepSeek V4 Flash 배포가 llama.cpp나 Ollama 환경이라면 아직 이에 상응하는 경로가 없으며, 약 510GB에 달하는 체크포인트라는 점은 해당 하드웨어가 함의하는 규모에서 그러한 경로가 나오기 어려울 것임을 뜻합니다. 가중치 역시 같은 성격의 문제가 아닙니다. 총 284B의 DeepSeek V4 Flash는 단일 노드로 감당할 수 있는 사안이지만, Engram 테이블을 제외하고도 백본이 552B에 달하는 새 빌드는 그렇지 않습니다.

라우팅이 변경되었습니다. 그리고 그 변경은 여러분을 위한 것이었습니다.

이번 출시에서 가장 제대로 보도되지 않은 부분은 여전히 DeepSeek이 자사 모델 간에 트래픽을 라우팅하고 있다는 점이며, 9월 9일과 달리 이제는 날짜가 명시되어 있습니다. 9월 14일 04:00 UTC부터 deepseek-v4-pro를 대상으로 하는 API 요청은 DeepSeek V4.1 Flash가 처리하고 Flash 요금으로 청구되며, 이는 DeepSeek이 V4.1-Pro가 출시될 때까지 시행된다고 설명하는 정책입니다. DeepSeek V4 Flash와 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp는 완전히 지원 종료되며, 해당 식별자는 새 모델로도 해석되는 호환성 별칭으로만 유지됩니다.

이것을 이 기사가 존재하는 이유인 질문에 대한 답으로 읽어 보자. 일주일 전에는 Pro 호출자가 자동으로 전환되었고 Flash 호출자는 선택을 해야 했다. 오늘 벤더는 둘 모두를 위해 그 선택을 대신해 주었는데, 이는 API에서의 실질적인 선택이 더 이상 "V4 Flash냐 V4.1 Flash냐"가 아니라, 여러분의 프롬프트와 평가, 비용 모델이 재학습된 모델을 받아들일 준비가 되어 있는지, 아니면 완전히 다른 대체 수단이 필요한지라는 뜻이다.

이것은 라우팅 계층이 여러 벤더에 걸쳐 적용하는 것과 동일한 논리이며, 바로 OrcaRouter 같은 플랫폼이 가치를 얻는 부분입니다. DeepSeek V4.1 Flash on OrcaRouter는 DeepSeek의 정가를 그대로 적용합니다. 100만 입력 토큰당 $0.15, 100만 출력 토큰당 $0.60으로, 0% 마크업으로 전달되기에 벤더의 가격 인하가 그쪽에 적용되는 당일 우리 쪽에도 그대로 반영됩니다. DeepSeek V4 Flash on OrcaRouter는 마이그레이션하는 동안에도 동일한 키로 계속 호출할 수 있으므로, 전환은 두 번째 계약이 아니라 모델 문자열 하나를 바꾸는 일이 되며, DeepSeek V4 Pro on OrcaRouter는 벤더의 리디렉트가 새 모델을 Flash 요금으로 처리해 주는 동안에도 목록에 남아 있습니다. 프로바이더 전반에 걸친 자동 페일오버는 첫날의 동작에 프로덕션 경로를 걸지 않고도 재학습된 모델을 실제 트래픽에서 시험해 볼 수 있는 저렴한 방법입니다. 트래픽의 일부를 라우팅하고, 그 뒤에 검증된 모델을 유지한 채, 새 프롬프팅이 제대로 작동하는지 알아내는 동안 엣지 케이스는 폴백으로 흘려보내면 됩니다.

어느 쪽에 전화해야 하나요?

솔직한 답이 여전히 "누구에게나 어느 쪽이든"이라면, 이번 업데이트는 공개할 가치가 없을 것이다. 이번 주에 그 결정은 두 번 바뀌었다 — 한 번은 후임자에게 유리하게, 한 번은 불리하게.

DeepSeek V4.1 Flash로 이동해야 하는 이유는 이제 출시 당일보다 더 강력하며, 그것은 공급업체 표가 아닌 독립적인 수치에 근거합니다. Intelligence Index에서 40 대 35는 이해관계가 없는 누군가가 측정한 실제 격차이고, 이 모델은 같은 카드에서 대체하는 모델보다 토큰당 더 저렴하며, 이미지 입력에 더 이상 두 번째 모델이 필요하지 않고, 모든 제3자 측정은 처리량에서 2~3배 더 빠르기보다는 최소한 전임 모델과 동등하다는 데 동의합니다. 새로운 워크로드를 시작하거나 이미지에 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp에 의존하고 있었다면, 전환은 간단하며 마이그레이션 비용은 모델 문자열 하나입니다.

보류해야 할 근거는 예전보다 좁고 더 구체적이다. 당신의 프롬프트, 도구 호출 스키마, 평가가 V4-Flash-0731에 맞춰 조정되어 있었다면, 재학습된 모델은 속도 변화가 아니라 동작 변화다 — 프롬프트 방식, 거부 경계, 출력 길이가 모두 달라지며, 새 모델이 말을 더 많이 하는 편이라는 사실 자체가 품질 지표에 나타나기 전에 청구서에 먼저 나타나는 동작 변화다. 그리고 배포가 llama.cpp나 Ollama에서 자체 호스팅되거나, 예산이 캐시된 입력이 아니라 출력 토큰에 달려 있다면, 이전하는 경제성은 출시 헤드라인이 암시한 것과 다르다. 자체 트래픽 하루치를 두 모델 모두에 돌려보고 달러당 수용된 완성 수를 비교하는 것이 위의 어떤 표보다 더 많은 것을 알려줄 것이다.

대부분의 팀에게 일주일이 지난 시점에서 방어 가능한 입장은 요란한 두 진영 중 어느 쪽도 아니다: 독립적 증거가 이제 이를 뒷받침하므로 DeepSeek V4.1 Flash를 기본값으로 삼고, DeepSeek V4 Flash는 이미 잘 서비스하는 것은 계속 서비스하게 두되 — 그 가중치는 여전히 있고, 여전히 MIT다 — 출시 주간의 커뮤니티 수치나 단일 리더보드 행 중 어느 것도 믿지 말고 자체 워크로드에서 처리량을 다시 측정하라. 후속 모델은 정말로 더 낫다. 다만 출시가 시사한 것보다 개선 폭은 더 작고, 더 나아진 지점은 다를 뿐이다.