1:1 대결
Gemini 3 Pro vs DeepSeek-V4: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
Gemini 3 Pro($12/1M out (prompts ≤200K))와 DeepSeek-V4($0.87/1M out)는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 커뮤니티 투표 6건 기준, Gemini 3 Pro가 지지율 57%로 앞서고 있습니다.
빠른 평결
추론 항목에서는 Gemini 3 Pro와 DeepSeek-V4가 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
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
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
평결을 내리세요
검투사 한 명당 툴별 추천 한 번. 모두가 보는 대중 점수가 바뀝니다.
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.
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.
대중의 목소리
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.”
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.”
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자주 묻는 질문
Gemini 3 Pro가 DeepSeek-V4보다 나은가요?
정답은 용도에 따라 다릅니다. 이 페이지의 항목별 비교에서 가격, 핵심 스펙, 아레나 평점을 자세히 다룹니다.
Gemini 3 Pro와 DeepSeek-V4 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
DeepSeek-V4가 더 저렴합니다: $0.87/1M out부터 시작하는 반면, Gemini 3 Pro는 $12/1M out (prompts ≤200K)부터입니다.
Gemini 3 Pro와 DeepSeek-V4의 1M 토큰당 비용은 얼마인가요?
Gemini 3 Pro: 입력 토큰 1M당 $2/1M in (prompts ≤200K), 출력 토큰 1M당 $12/1M out (prompts ≤200K). DeepSeek-V4: 입력 토큰 1M당 $0.435/1M in (cache hit $0.003625), 출력 토큰 1M당 $0.87/1M out.