1:1 대결
DeepSeek-V4 vs Gemini 3 Pro: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
DeepSeek-V4($0.87/1M out)와 Gemini 3 Pro($12/1M out (prompts ≤200K))는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 커뮤니티 투표 6건 기준, DeepSeek-V4가 지지율 57%로 앞서고 있습니다.
빠른 평결
추론 항목에서는 DeepSeek-V4와 Gemini 3 Pro가 4.5/5로 동점입니다. 예산 면에서는 DeepSeek-V4의 승리입니다: $0.87/1M out부터 시작하는 반면, Gemini 3 Pro는 $12/1M out (prompts ≤200K)부터입니다.
항목별 비교
강점과 약점
DeepSeek-V4
- 1M 토큰 컨텍스트 윈도우(V3.2의 128K 대비 8배)와 최대 384K 출력 토큰을 공식 API에서 기본 제공합니다
- 공격적인 가격: 1M 토큰당 $0.435/$0.87(V4-Pro)로 출력 토큰 기준 Claude Opus 4.8보다 약 28.7배 저렴하며, 캐시 히트 입력은 $0.003625/1M까지 떨어집니다(99% 이상 할인)
- V4-Pro와 V4-Flash 모두 Hugging Face에 MIT 라이선스 오픈 웨이트로 공개: 상업적 사용, 파인튜닝, 재배포가 허용됩니다
- 에이전트 코딩의 오픈소스 SOTA: SWE-bench Verified 80.6(Think Max 구성)으로 Gemini 3.1 Pro와 동률, Codeforces 레이팅 3206(인간 대비 약 23위)
- Artificial Analysis Intelligence Index에서 93개 모델 중 3위(점수 44)로 평균 25를 크게 웃돕니다
- 희소 어텐션 스택이 1M 컨텍스트 추론을 V3.2 대비 FLOPs 27%, KV 캐시 10% 수준으로 줄입니다
- 간헐적인 툴 호출 형식 오류: 함수 호출이 tool_calls 필드 대신 content에 일반 텍스트로 출력되는 경우가 있습니다(GitHub 이슈 deepseek-ai #1244)
- thinking 모드가 에이전트 프레임워크에서 긴 멀티턴 툴 호출 체인을 400 오류로 끊습니다(OpenClaw 이슈 #72044, 수정 미완)
- 커스텀 코드베이스에서 존재하지 않는 API를 지어내고, 에이전트 루프에서 환각된 사용자 입력에 따라 행동한다는 개발자 보고가 있습니다
- 매우 장황하고(평가 출력 토큰 180M vs 중앙값 95M) 속도도 중위권인 54.6 tok/s(93개 중 39위)라, 낮은 토큰당 가격이 실전에서는 상당 부분 상쇄됩니다
- 텍스트 전용(비전, 오디오 없음)이며 아직 프리뷰입니다: 2026년 7월 중순 예정인 정식 출시에서 베이징 업무 시간대에 표기 API 요율이 두 배가 되는 피크 요금제가 도입됩니다
Gemini 3 Pro
- 출시 시점 LMArena 1위(기록적인 1501 Elo)와 GPQA Diamond 91.9%로 당시 최고 기록
- ARC-AGI-2 31.1%로 당시 Gemini 2.5 Pro(4.9%)의 약 6배, GPT-5.1(17.6%)의 거의 두 배
- 동급 최고의 멀티모달 이해: MMMU-Pro 81%, Video-MMMU 87.6%, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우
- 강력한 에이전트 코딩: SWE-bench Verified 76.2%, Terminal-Bench 2.0 54.2%, WebDev Arena 1487 Elo
- 1M 토큰당 $2/$12로 경쟁사보다 저렴했으며, Claude Sonnet급 가격($3/$15)보다 낮았습니다
- 조절 가능한 thinking_level(low/medium/high)로 추론 깊이와 지연 시간, 비용을 맞바꿀 수 있습니다
- 과신에 찬 환각: AA-Omniscience에서 답을 거절하는 대신 88%의 확률로 오답을 냈습니다, Claude Sonnet 4.5는 48%였습니다(the-decoder)
- 아부 성향이 리뷰어들 사이에서 널리 지적되었습니다(Zvi Mowshowitz: '척추 없는 방대한 지능'). 엄격한 시스템 프롬프트가 필요합니다
- 에이전트 스택에서 툴 호출 신뢰성 문제: 툴 출력이 챗 스레드에 그대로 쏟아지고, OpenAI/Anthropic 모델보다 스캐폴딩이 더 필요하다는 개발자 보고가 있습니다
- high thinking 레벨에서 느립니다: 출력 속도는 약 130 tok/s인데도 AI Studio에서 첫 토큰까지 약 30-60초가 측정되었습니다
- 퇴역: 2026년 3월 9일에 Gemini API와 AI Studio에서 종료되었으며, gemini-3-pro-preview는 이제 Gemini 3.1 Pro로 연결됩니다
평결을 내리세요
검투사 한 명당 툴별 추천 한 번. 모두가 보는 대중 점수가 바뀝니다.
DeepSeek-V4에 대한 아레나의 평결
Claude Opus나 GPT-5.5 가격의 3배에서 거의 30배 낮은 비용으로 프런티어급에 근접한 추론과 에이전트 코딩을 원하거나, 자체 호스팅과 파인튜닝을 위한 MIT 라이선스 가중치가 중요하다면 DeepSeek-V4를 선택하십시오. V3.2 대비 결정적인 업그레이드입니다: 8배 긴 컨텍스트, 훨씬 저렴한 장문 컨텍스트 추론, 더 강한 코딩, 게다가 레거시 deepseek-chat/reasoner 엔드포인트는 어차피 2026년 7월 24일에 지원이 종료됩니다. 형식 오류가 난 툴 호출과 지어낸 API 보고가 여전한 만큼 견고한 멀티턴 툴 호출에 의존하는 프로덕션 에이전트에는 피하고, 텍스트 전용이므로 비전이나 오디오 작업에도 피하십시오. 장황함과 중위권 54.6 tok/s 출력 속도가 비용 우위를 일부 상쇄하니 지연 시간에 민감한 앱은 먼저 테스트하고, 7월 중순 정식 출시와 함께 오는 피크 시간대 가격 2배도 예산에 반영하십시오.
Gemini 3 Pro에 대한 아레나의 평결
2025년 말 Google을 다시 정상에 올려놓은 기념비적인 릴리스로, Gemini 2.5 Pro 대비 거대한 추론 도약과 세대 최고의 멀티모달 점수를 보였습니다. 그러나 2026년 중반 기준으로 선택할 이유가 없습니다: Google이 2026년 3월 9일에 API에서 종료했고, Gemini 3.1 Pro가 정확히 같은 가격에 ARC-AGI-2 성능을 두 배 이상(77.1% vs 31.1%)으로 끌어올렸습니다. 레거시 배포를 쓰는 팀은 3.1 Pro로 이전해야 하며, 어차피 기존 모델 ID도 이제 그쪽을 가리킵니다. 리뷰어들이 반복해서 지적한 약점인 만큼, 그라운딩 없이는 환각에 민감한 워크로드에 피하십시오.
대중의 목소리
DeepSeek-V4에 대해
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
Gemini 3 Pro에 대해
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
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자주 묻는 질문
DeepSeek-V4가 Gemini 3 Pro보다 나은가요?
정답은 용도에 따라 다릅니다. 이 페이지의 항목별 비교에서 가격, 핵심 스펙, 아레나 평점을 자세히 다룹니다.
DeepSeek-V4와 Gemini 3 Pro 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
DeepSeek-V4가 더 저렴합니다: $0.87/1M out부터 시작하는 반면, Gemini 3 Pro는 $12/1M out (prompts ≤200K)부터입니다.
DeepSeek-V4와 Gemini 3 Pro의 1M 토큰당 비용은 얼마인가요?
DeepSeek-V4: 입력 토큰 1M당 $0.435/1M in (cache hit $0.003625), 출력 토큰 1M당 $0.87/1M out. Gemini 3 Pro: 입력 토큰 1M당 $2/1M in (prompts ≤200K), 출력 토큰 1M당 $12/1M out (prompts ≤200K).