1:1 대결
DeepSeek-V4 vs Grok 4.3: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
DeepSeek-V4($0.87/1M out)와 Grok 4.3($2.50/1M out)는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 커뮤니티 투표 3건 기준, DeepSeek-V4가 지지율 57%로 앞서고 있습니다.
빠른 평결
추론 항목에서는 DeepSeek-V4를 고르세요: 아레나 점수 4.5/5, Grok 4.3는 4/5입니다. 예산 면에서는 DeepSeek-V4의 승리입니다: $0.87/1M out부터 시작하는 반면, Grok 4.3는 $2.50/1M out부터입니다.
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
Grok 4.3
- 공격적인 가격: 1M 토큰당 $1.25/$2.50으로 Grok 4 대비 입력 58%, 출력 83% 저렴하며 GPT-5.5와 Gemini 3.1 Pro를 밑돕니다
- 대폭적인 에이전트 도약: GDPval-AA에서 Grok 4.20 대비 +321 Elo, 강력한 툴 호출과 지시 이행
- 캐시 입력 $0.20/1M(84% 할인)으로 반복되는 에이전트 루프에서 큰 절감 효과
- 단일 모델, 단일 가격에 조절 가능한 추론 effort(none/low/medium/high). 고속 변종과 심층 변종 사이 라우팅이 필요 없습니다
- 자연스럽고 간결한 어조와 토큰 밀도가 높은 출력으로 실비용을 낮춘다는 HN 호평
- 약 130 output tokens/sec의 준수한 처리량(Artificial Analysis)
- 코딩 추론은 HN 개발자들에게 '4월의 대형 릴리스들과 경쟁이 안 된다'는 평가를 받았고, 지능의 최전선은 Grok 4 이후 거의 움직이지 않았습니다
- AA-Omniscience 비환각 점수가 Grok 4.20 대비 8점 하락했습니다. 정밀도가 중요한 도메인에서는 4.20이 여전히 xAI의 더 안전한 선택입니다
- 첫 토큰까지의 시간이 깁니다(Artificial Analysis 기준 high 추론 effort에서 약 13초). 인터랙티브 앱에는 고통스럽습니다
- 컨텍스트 윈도우가 Grok 4.20의 2M에서 1M으로 줄었습니다
- 신뢰와 안전 관련 불만이 반복됩니다(유해 콘텐츠 신고, 일관성 없는 동작). 소비자용 앱에는 MCP/연결 앱 지원도 없습니다
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.
Grok 4.3에 대한 아레나의 평결
호출당 비용이 지배하는 에이전트 또는 대용량 파이프라인을 운영한다면 Grok 4.3를 선택하십시오: GPT-5.5나 Gemini 3.1 Pro 가격의 몇 분의 1로 준프런티어 추론과 Grok 4.20 대비 큰 툴 호출 도약을 제공합니다. 코딩 정밀도가 최우선이라면 건너뛰십시오, 개발자들은 여전히 Claude와 4월의 대형 릴리스들을 위에 둡니다. 법률, 의료, 컴플라이언스 업무처럼 2M 컨텍스트나 더 나은 비환각 점수가 필요하다면 Grok 4.20에 머무르십시오. 지연 시간에 민감한 앱은 약 13초의 첫 토큰 시간을 확정 전에 테스트해야 합니다.
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.”
Grok 4.3에 대해
아직 평결이 없습니다. 첫 번째로 발언해 보세요.
비교 계속하기
자주 묻는 질문
DeepSeek-V4가 Grok 4.3보다 나은가요?
현재 대중은 DeepSeek-V4의 편입니다: 추천율 57%, Grok 4.3는 50%입니다(투표 3건). 추론 항목에서는 DeepSeek-V4가 더 높은 평가를 받았습니다(4.5/5 vs 4/5). 정답은 용도에 따라 다릅니다. 이 페이지의 항목별 비교에서 가격, 핵심 스펙, 아레나 평점을 자세히 다룹니다.
DeepSeek-V4와 Grok 4.3 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
DeepSeek-V4가 더 저렴합니다: $0.87/1M out부터 시작하는 반면, Grok 4.3는 $2.50/1M out부터입니다.
DeepSeek-V4와 Grok 4.3의 1M 토큰당 비용은 얼마인가요?
DeepSeek-V4: 입력 토큰 1M당 $0.435/1M in (cache hit $0.003625), 출력 토큰 1M당 $0.87/1M out. Grok 4.3: 입력 토큰 1M당 $1.25/1M in, 출력 토큰 1M당 $2.50/1M out.