DeepSeek V4 Pro 출시일: 빌드 0813이 공식 출시되었으며, 가격이 인상됩니다.

베이징 시간 2026년 8월 12~13일 밤, 이 페이지가 중심으로 삼았던 질문은 더 이상 질문이 아니게 되었습니다: DeepSeek V4 Pro가 출시되었습니다. D​eepSeek는 4월 24일부터 프리뷰로 제공해 온 deepseek-v4-pro API 엔드포인트를 111일 만에 정식 빌드(0813)로 업데이트했고, Artificial Analysis도 같은 방식으로 모델을 다시 등재하면서 자체 FAQ에서 그 날짜를 2026년 8월 13일로 명시했습니다. 공식 빌드는 프리뷰의 아키텍처(1.6조 매개변수 규모의 전문가 혼합(MoE) 모델, 활성 매개변수 490억 개)와 가격(백만 토큰당 입력 $0.435, 출력 $0.87)을 유지하지만, 실질적으로 훨씬 더 나은 에이전트이며 — Moonshot의 Kimi K3, 이 페이지가 4월부터 측정해 온 오픈 가중치 경쟁 모델과 한 자릿수 지수 격차 안에 있습니다.

일주일 전, 이 페이지의 역할은 V4 Pro가 'Kimi K3 수준이면서 10배 더 저렴하다'는 시장에 떠돌던 예측을 검증하는 것이었습니다. 이번 출시로 마침내 평가를 내릴 수 있게 되었고, 그 평가는 프리뷰 수치가 시사했던 것보다 예측에 더 가깝습니다. Artificial Analysis의 독립적 Intelligence Index에서 0813 빌드는 프리뷰가 44점에 머물렀던 것에 비해 53점을 기록했습니다. 이는 예측의 가격 절반은 정확히 그 자리에 그대로 둔 채, 지능 절반을 패리티에 한층 더 가깝게 만든 도약입니다. 아래에서 다룰 내용은 공식 빌드가 실제로 무엇인지, 이번 출시가 수치에 어떤 변화를 가져오는지, 그리고 여러분이 기다려온 순간이 왜 벤더가 가격 인상을 예고한 바로 그 순간이기도 한지입니다.

공식 빌드가 실제로 무엇인지

DeepSeek는 0813을 동일한 아키텍처에 대한 사후 훈련 업그레이드로 규정하며, 새로운 사전 훈련이 아닌 — 버전 번호가 암시하는 것보다 훨씬 더 모델의 동작을 바꾸는 종류의 릴리스다. 파라미터 수, 100만 토큰 컨텍스트 창, 384,000 토큰 출력 상한은 프리뷰와 동일하다. 변경된 것은 가중치와 API 호출 사이의 모든 것이다.

가장 중요한 두 가지 변화는 모두 이 모델 라인업 최초입니다. 네이티브 이미지 추론: 프리뷰는 텍스트 전용이었지만, 0813 빌드는 이제 자체 추론 엔진 내에서 이미지, 스크린샷, 혼합 문서를 분석할 수 있습니다 — DeepSeek V4 Pro가 폐쇄형 프론티어 에이전트 모델들에 맞서 코딩 전문가로 인정받게 한 기능입니다. 그리고 재구축된 에이전트용 API 표면: Responses API 공식 지원, Codex 스타일 워크플로우 통합, Anthropic 형식 엔드포인트, 구조화된 JSON 출력 및 도구 호출, 그리고 에이전트 개발자를 대상으로 한 두 가지 베타 기능 — 대화 접두사 연속(conversation-prefix continuation)과 중간 채우기(FIM) 완성.

빌드하기 전에 알아두면 좋은 운영 수치가 하나 있다. 공식 API는 DeepSeek V4 Pro의 동시 요청을 500건으로 제한하는데, 이는 DeepSeek V4 Flash의 2,500건 상한의 5분의 1에 불과하다. 채팅 UI에는 아무것도 아닌 수치지만, 수백 개의 병렬 호출을 펼치는 에이전트 플릿에게는 실제 한계다. 그래서 이 모델을 기반으로 구축하는 팀들은 단일 연결에 프로덕션 경로를 걸기보다는 보통 두 번째 제공업체와 함께 라우팅하는 것이다.

이 페이지가 애초에 필요하게 된 바로 그 체인지로그 항목은 2026년 7월 31일자 메모로, V4 Flash 공식 빌드를 발표하면서 "DeepSeek-V4-Pro의 공식 출시가 곧 이어질 것입니다."라는 문장으로 마무리되었습니다. 그리고 실제로 그렇게 되었습니다 — 8월 13일에, 조용히요. 이 글을 쓰는 시점 기준으로 DeepSeek의 공식 영어 발표도, 영어 평가 결과도 없습니다. 출시는 API 동작 자체, 가격 페이지, 독립 트래커를 통해 확인되며, Artificial Analysis도 같은 날 해당 모델을 공식 빌드로 다시 등재했습니다.

벤치마크 점프와 그것이 예측에 미치는 영향

D​eepSeek는 릴리스와 함께 프리뷰에서 GA로의 델타를 공개했습니다. 이는 벤더가 보고한 수치로, 이 글을 쓰는 시점에 독립 연구소에 의해 재현되지 않았으며, D​eepSeek가 자체 모델에 대해 주장하는 것으로 읽어야 합니다. 그러나 델타의 크기는 그와 무관하게 중요한 이야기입니다. 에이전틱 및 도구 사용 벤치마크는 대략 두 배가 되었습니다:

• DeepSWE (소프트웨어 엔지니어링 에이전트): 미리보기에서 12.8 → 62.7 (0813 기준), D​eepSeek은 Claude Opus 4.8의 58.0을 능가한다고 밝혔습니다.

• Cybergym (AI 보안 에이전트): 52.7 → 83.3, Claude Fable 5의 83.1보다 약간 높습니다.

• AutomationBench: 12.8 → 31.8, Claude Fable 5의 29.1보다 앞섰습니다.

• Terminal-Bench 2.1: 72.1 → 87.9, Claude Fable 5의 88.0과 1점 차이입니다.

• NL2Repo: 38.5 → 61.5; Toolathlon: 55.9 → 74.1; DSBench-Hard: 31.1 → 67.2; DSBench-FullStack: 41.8 → 71.1; HLE: 37.7 → 42.7 (도구 사용 시 60.0).

그런 형태의 도약 — 아키텍처는 그대로인 채 에이전틱 벤치마크가 두 배가 된 — 은 막대한 사후 훈련 노력의 특징이며, 이 글의 이전 버전이 예측했던 바로 그 형태입니다. 독립적인 체크포인트들도 일치합니다. Artificial Analysis는 DeepSeek V4 Pro를 재평가했는데, 그 결과는 Intelligence Index에서 53점, 현재 등재된 104개 모델 중 2위 — 프리뷰의 44점(101개 중 6위)에서 오른 수치입니다. 동일한 현재 스냅샷에서 Moonshot의 Kimi K3 (max)는 60점을 기록하여, 프리뷰 시절 13점이었던 지능 격차는 7점으로 좁혀졌습니다.

산술이 거의 정확히 맞아떨어진 만큼, 그 계산을 인정해야 할 때입니다. 이 글의 이전 버전은 Flash 공식 빌드(사후 학습만으로 지수 10포인트를 올린 빌드)를 외삽하여 Pro GA가 54에 도달할 것으로 예측했습니다. 실제 재점수는 53입니다. 이 업데이트에서 가장 중요한 숫자가 바로 이것입니다. 예측의 지능 부분은 1포인트 빗나갔고, 그 방향은 '약간 낙관적'이었습니다.

그 숫자 옆에는 한 가지 조건이 붙는다. 0813 벤치마크 결과는 공식 영어 게시물이 아니라 위챗 그룹에서 처음 나왔고, 거기서 레딧과 해커 뉴스로 퍼졌다. 그런데 유출된 내용과 독립적인 스냅샷은 방향조차 일치하지 않는다. 한 애널리스트의 집계에 따르면, 유출된 수치는 V4 Flash에서 Artificial Analysis의 측정치보다 약 2.7% 낮고, V4 Pro에서는 약 9% 낮다. 이는 크기만큼이나 부호에서도 불일치이며, D​eepSeek가 자체 평가를 영어로 게시하고 독립 연구소가 그 결과를 재현할 때까지 배가되는 델타를 벤더 보고 및 유출 보고로 계속 기록해야 하는 이유다.

위 차트는 이 페이지의 원래 버전에서 가져온 것입니다. 차트가 그린 예측은 (Kimi K3 57, "Flash의 +10을 반복한다면 GA" 54, 프리뷰 44)입니다. 측정된 결과는 예측보다 1포인트 낮은 수준입니다. 현재 Artificial Analysis 스냅샷은 Kimi K3를 60, DeepSeek V4 Pro 0813을 53으로 기록하고 있습니다. 예측의 형태는 유지되었으며, 잔여 격차는 프리뷰가 시사한 것보다 작지만 여전히 존재합니다.

참고로, 다음은 프리뷰 시대의 독립 연구소 스냅샷입니다 — 이 페이지가 이전 버전에서 인용했던 페이지입니다. Artificial Analysis는 DeepSeek V4 Pro(Reasoning, Max Effort)를 44로 측정했고, 101개 중 6위, 평가에 176.34달러를 지출했으며, 출력 길이는 1억 토큰의 클래스 중앙값과 비교해 1억 8천만 출력 토큰으로 기록했습니다. 그 스크린샷은 이제 역사적인 자료입니다: 같은 페이지가 0813 빌드 출시 후 모델을 53으로 다시 등재했습니다. 이는 또한 동일 스냅샷 비교가 왜 중요한지를 보여주는 가장 명확한 예시입니다 — 44와 53은 서로 다른 두 빌드에 대한 측정값입니다.

비용 — 확정됨, 그리고 세부 약관

공식 릴리스에서는 가격표를 건드리지 않았다. DeepSeek V4 Pro는 캐시 미스 시 입력 토큰 100만 개당 $0.435, 캐시 히트 시 $0.003625(99% 할인), 출력 토큰 100만 개당 $0.87을 유지한다. 이는 DeepSeek V4 Flash 가격의 약 3배이며, Kimi K3가 입력에 부과하는 가격의 대략 7분의 1, 출력의 17분의 1 수준이다. 캐시 히트 요금은 사실상 무료이므로, 반복되는 접두사(시스템 프롬프트, 퓨삿 뱅크, 코드베이스)가 있는 긴 컨텍스트 워크로드는 폐쇄형 프런티어 요금제보다 훨씬 저렴하게 유지된다.

이번 릴리스가 가격 스토리에 끼치는 영향은 공급업체의 경고를 구체화하는 것이다. 8월 6일, D​eepSeek은 "가까운 시일 내에 D​eepSeek API 서비스의 전체 가격을 인상할 계획이며, 상당한 인상이 예상된다"고 발표했지만, 새로운 요금도 시행일도 제시하지 않았다. 그 경고는 이전 버전의 이 페이지에서 저가 모델 테제에 대한 위험 요소로 자리 잡았으며, 이제는 확정된 출시 옆에 놓여 인상이 적용되기에 자연스러운 시점이 되었다. 그 위에는 발표는 되었지만 아직 시행되지 않은 피크 시간대 할증료가 있다. 베이징 시간 기준 매일 09:00–12:00 및 14:00–18:00 사이의 모든 과금 항목에 2배 요금을 적용한다는 내용이다. 둘 다 발효일이 명시되지 않았다.

실질적인 수치는 변하지 않았지만, 이제 시계가 보인다. $0.435/$0.87 요율은 회사가 공시한 가격이며 공식 빌드에 포함된 가격이다. 또한 공급업체의 서면 명세에 따르면 전환 중인 가격이기도 하다. 오늘 DeepSeek V4 Pro에 비용 모델을 구축하는 사람이라면 현재 요율과 발표된 인상분을 모두 모델링해야 하며, 저렴한 창구가 지금 열려 있다는 것과 공급업체가 그 창구가 닫힌다고 모두에게 알렸다는 점을 알아야 한다.

OrcaRouter는 공급업체 목록 가격을 0% 마크업으로 그대로 전달하므로, deepseek/deepseek-v4-pro 모델 페이지의 $0.435/$0.87은 리셀 요금이 아닌 D​eepSeek 자체 가격입니다. 즉, 발표된 인상이 D​eepSeek 측에 적용되는 순간, 중간상 마진도 없고 기다릴 계약 주기도 없이 같은 날 이곳에도 적용됩니다. 현재의 가격 조건이 유지되는 동안 이를 확정하려는 팀, 그리고 500 동시성 상한을 우회하고 두 번째 공급자로 자동 장애 조치(failover)를 이용하려는 팀에게 이 모델은 단 한 번의 API 호출만으로 연결됩니다.

경고받았던 그 조용한 교체 — 결국 일어났다

이 페이지의 이전 버전에서는 날짜보다 더 중요한 운영상의 위험을 지적했습니다. API 모델 ID는 preview 접미사도 없고 날짜가 포함된 빌드 문자열도 없는 단순한 문자열 deepseek-v4-pro인데, 회사 자체 변경 로그에서는 출시된 Flash 빌드를 V4-Flash-0731로 언급했습니다. 경고의 내용은 모델 ID를 고정한다고 해서 빌드가 고정되는 것은 아니며, 언젠가는 동일한 문자열이 조용히 다른 가중치를 제공하기 시작할 것이라는 점이었습니다.

그날은 8월 13일이었다. 4월부터 프리뷰를 제공하던 deepseek-v4-pro 문자열이 이제 공식 빌드를 제공하며, 이를 적용하기 위해 코드 변경은 필요하지 않다 — 변경 로그에 설명된 정확한 Flash 패턴("모델 이름을 deepseek-v4-flash로 설정하기만 하면 최신 버전을 사용할 수 있습니다")이 Pro에도 반복된 것이다. 프리뷰를 대상으로 빌드했다면 의도와 관계없이 지금은 공식 빌드를 호출하고 있는 것이며, 8월 13일 이전에 실행한 모든 평가는 다른 모델에 대한 측정이다.

따라서 이전 버전의 실용적 지침은 한 단계 더 나아가 여전히 유효합니다. 즉, 필요할 때 다시 실행할 수 있는 회귀 테스트 세트를 유지하고, 코드 변경 없이 접근할 수 있는 두 번째 모델을 유지하며, 지금 평가를 다시 실행하십시오. 빌드가 나쁘기 때문이 아니라 새롭기 때문입니다. 이것이 장애 조치(failover)가 존재하는 평범한 이유입니다. DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash 및 Kimi K3는 모두 OpenAI 호환 엔드포인트의 단일 OrcaRouter 키 뒤에 있으므로, "세 가지 모두에 대해 평가를 다시 실행한 다음 트래픽을 전환"하는 것은 조달 작업이 아니라 구성 편집에 불과하며, 잘못된 GA 빌드는 사고가 아닌 라우팅 결정입니다.

지금 그 위에 구축해야 할까요?

이 릴리스는 이 페이지가 원래 미뤄두기 위해 작성되었던 질문에 답한다. 공식 빌드가 평가 기준이 될 버전이다 — 프리뷰의 에이전트 점수는 하한선이었고, 0813 수치가 실제 값이다. 이 결정에 대한 솔직한 요약은 다음과 같다. DeepSeek V4 Pro는 가중치를 다운로드할 수 있는 가장 강력한 저가 에이전트 모델이며, 더 이상 Kimi K3보다 "훨씬 못한" 모델이 아니다 — 최대 노력에서 7 인덱스 포인트 차이이고, 공급업체 자체의 포스트트레이닝 곡선은 그 격차가 여전히 좁혀지고 있음을 보여준다 — 그리고 공급업체는 가격이 오를 것이라고 이미 예고했다.

당신의 작업이 어려운 추론의 최전선에 있다면, Kimi K3에 유리한 7포인트는 여전히 한계적으로나마 가치가 있으며, 가격은 그 사실로부터 주의를 흩뜨릴 뿐입니다. 당신의 작업이 대용량이고 단지 어려울 뿐이라면, 0813 빌드가 이토록 근접한 점수를 기록하는 상황에서 Kimi K3에 약 14배를 지불하는 것은 정당화하기 어렵습니다. 그리고 공식 출시를 기다렸다가 구축하려 했던 당신이라면, 그 기다림은 끝났습니다 — 당신이 기다리던 출시가 2026년 8월 13일에 공개 가중치와 MIT 라이선스를 갖추고 가격이 책정된 채로 출시되었기 때문입니다.

사람들이 실제로 묻고 있는 질문들

DeepSeek V4 Pro가 출시되었나요?네. 공식 빌드(0813)가 2026년 8월 13일에 D​eepSeek API에 라이브로 전환되어, 4월 24일부터 제공되던 프리뷰를 대체했습니다. 모델 문자열인 deepseek-v4-pro는 변경되지 않았지만, 그 뒤에 있는 빌드는 변경되었습니다. D​eepSeek는 아직 영어 공지나 자체 영어 평가 결과를 게시하지 않았으므로, 이번 출시는 회사 발표가 아닌 API 동작, 가격 페이지, 그리고 독립적인 재등재를 통해 확인된 것입니다.

지금 Kimi K3만큼 좋은가요? 훨씬 가까워졌지만 아직 같지는 않습니다. Artificial Analysis의 최신 Intelligence Index 스냅샷에서 DeepSeek V4 Pro 0813은 53점을 기록했고, Kimi K3(최대)는 60점입니다. 이는 8월 초 프리뷰와 Kimi K3 사이의 13점 차이에서 줄어든 수치입니다.

공식 출시 시점에 가격이 변경되었나요? 아니요. 목록 가격은 백만 토큰당 입력 $0.435 / 출력 $0.87로 변경되지 않았으며, 캐시 적중 시 $0.003625입니다. 변경은 목록에 반영된 것이 아니라 곧 다가올 예정입니다: D​eepSeek는 전체 API 가격에 대한 "상당한" 인상을 계획하고 있다고 밝혔지만, 아직 요율이나 날짜는 공개되지 않았습니다.

현재 가격이 비용 모델을 구축하기에 안전한가? 조건부로, 그리고 명시된 시한과 함께 안전합니다. 이는 공식 빌드에 대한 회사의 공시 가격이지만, 공급업체는 가격 인상이 예정되어 있다고 발표했으며, 비활성 상태인 피크 시간대 할증료가 적용되면 낮 시간대 가격이 두 배가 될 수 있습니다. 두 경우 모두를 모델링하세요. 두 배가 되더라도 DeepSeek V4 Pro는 Kimi K3보다 몇 배 더 저렴합니다.

솔직한 해석

이 페이지를 시작한 예측은 절반만 맞았고, 맞은 절반은 사람들이 가장 믿기 어려워할 부분이다. "10배 저렴"이라는 표현은 오히려 과소평가다. 동일한 측정 평가 워크로드에서 DeepSeek V4 Pro는 $176.34, Kimi K3는 $2,437.41로 13.8배 차이가 났으며, 공식 릴리스에서도 이 계산은 바뀌지 않았다. "Kimi K3 수준"이라는 부분은 근접했지만 도달하지 못한 부분이다. 독립 연구소가 두 모델 모두에 대해 실행하는 하나의 종합 지표에서 0813 빌드는 Kimi K3의 60점 대비 53점을 기록했으며, 프리뷰는 13점 뒤처져 있었다. 이 페이지의 이전 버전은 54점을 예측했다. 실제로는 53점이었다.

이 평가를 바꿀 일들은 구체적이다. 발표된 가격 인상이 이점을 절반으로 줄이는 요율로 적용된다면, 대부분의 팀이 일하는 시간대에는 저가 모델이라는 논지가 더 이상 저렴하지 않게 된다. 제3자 연구소가 DeepSWE 62.7과 Cybergym 83.3을 재현한다면, 공급업체의 포스트트레이닝 도약은 주장이 아니라 확인된 사실이 된다. 그리고 WeChat을 통해 유출된, Artificial Analysis와 방향성조차도 일치하지 않는 eval 세트는 델타 값을 맹신하는 대신 그 재현을 요구해야 할 이유가 된다. 또한 0813 가중치가 이미지 및 에이전트 기능을 온전히 갖춘 채 Hugging Face에 공개된다면, DeepSeek V4 Pro는 현존하는 가장 강력한 자가 호스팅 가능한 에이전트 모델, 즉 '저렴한 프런티어 API'를 '저렴한 프런티어 인프라'로 바꿔주는 존재가 된다. 지금으로서는 DeepSeek V4 Pro에 대한 정확한 요약은, 출시되었고, 가중치를 다운로드할 수 있는 본격적 추론 모델 중 가장 가성비가 좋으며, 일주일 전보다 프런티어에 더 가까워졌고, 공급업체가 가격 인상을 예고했다는 것이다.