AIREITERDeepSeek가 오늘 deepseek-v4-flash를 조용히 새 빌드로 교체했다. 채점 가능한 4개 과제에서 GLM-5.2와 3개를 비겼고, 나머지 1개는 Flash가 해결했다. 실행 비용도 Flash 쪽이 19배 낮았다. 다만 종합 성능 지표상 우위는 여전히 GLM-5.2에 있다. 이번 네 번째 과제에서 GLM-5.2가 진 이유는, 의도적으로도 빠질 수 있는 함정 때문이다.
문제는 추론 예산이다. 내가 테스트한 엔드포인트에서 GLM-5.2는 짧은 프롬프트에도 긴 추론을 수행했다. 특히 명세 조건이 많은 한 과제에서는 출력 토큰 16,000개를 쓰고도 답변을 전혀 내보내지 못했다. 같은 작업을 Flash는 2,525토큰으로 마쳤다.
deepseek-v4-flash 0731 업데이트에서 달라진 점
DeepSeek API 문서는 이제 deepseek-v4-flash의 모델 버전을 DeepSeek-V4-Flash-0731로 표기한다. 호출 방식은 그대로고 별칭도 최신 빌드를 계속 가리킨다. 기존 코드는 깨지지 않지만, 내부 모델이 바뀌었다는 사실을 코드만으로 알 수도 없다.
해당 가격 페이지에는 이번 업데이트의 변경 이력이 없었다. 2026-07-31에 확인한 DeepSeek 뉴스 인덱스에도 2026년 7월 항목은 보이지 않았다. 따라서 Flash 비교 결과를 읽을 때는 테스트 날짜와 변형 모델을 모두 확인해야 한다. 공개된 Flash 점수는 테스트 당시 라이브였던 빌드를 측정한 값일 뿐이다. 특히 "Flash Base", "Flash (Reasoning)", "Flash (Reasoning, Max Effort)"는 서로 다른 수치를 가진 별도 행이다.
두 모델을 맞비교할 때 중요한 사양도 같은 문서에서 확인했다. 컨텍스트는 1M, 최대 출력은 384K다. 사고 모드는 기본 활성화되어 있고 비사고 모드도 제공한다. 동시성 한도는 Pro의 500보다 높은 2,500이다. 현재 Responses API는 deepseek-v4-flash만 지원하며, deepseek-v4-pro 지원은 2026년 8월 초로 예정돼 있다.
동일한 4개 과제에서 나온 실제 결과
2026-07-31에 OpenAI 호환 릴레이를 통해 두 모델에 완전히 같은 프롬프트를 보냈다. 사고 모드는 기본 설정을 유지했고, 별도 언급이 없는 한 max_tokens는 8,000으로 설정했다. 결과는 눈대중이 아니라 기계적으로 채점했다. 코딩 과제 2개는 각각 6개와 8개의 비공개 테스트 케이스로 실행했고, JSON 과제는 요청된 스키마와 키별로 대조했다. 검색 과제의 정답 문자열은 정확히 하나였다.
| 과제 | DeepSeek V4 Flash (0731) | GLM-5.2 |
|---|---|---|
| t1 — 구간 병합의 엣지 케이스 찾기 및 수정 | 6/6 테스트, 5.0초, 출력 361 | 6/6 테스트, 19.0초, 출력 990 |
t2 — 8개 규칙 명세에 맞는 next_version() 구현 | 8/8 테스트, 29.9초, 출력 2,525 | 답변 반환 없음 |
| t3 — 엄격한 JSON, 정확한 키, 코드 펜스 금지 | 통과, 5.2초, 출력 327 | 통과, 11.2초, 출력 826 |
| t4 — 약 45K 토큰에서 사실 3개 검색·결합 | 정답, 5.2초, 출력 172 | 정답, 9.7초, 출력 317 |
4개 중 3개는 솔직히 동점이다. 두 모델 모두 t1에서 (1,4)와 (4,5)처럼 맞닿은 구간을 병합하지 못하는 엄격한 < 조건을 버그로 찾아냈고, 동일하게 한 글자만 수정했다. 엄격한 JSON 과제도 둘 다 바이트 단위까지 정확히 통과했다. t4 역시 레코드 211에 숨긴 비밀값과 레코드 1290의 규칙을 결합해 quartz-mallard-90을 반환했다.
예외는 t2이며, 여기서는 과장보다 정확한 표현이 필요하다. GLM-5.2가 틀린 답을 낸 것이 아니라 아예 답을 내지 못했다. 8,000토큰 한도에서 추론에 8,000토큰을 모두 쓰고 110초 뒤 빈 콘텐츠를 반환했다. 내 한도가 원인인지 배제하기 위해 16,000으로 다시 실행했지만, 16,000토큰을 소비한 뒤에도 결과는 빈 답변이었고 214초가 걸렸다. 세 번째로 24,000에서 시도했을 때는 301초 후 오류가 발생했다. 반면 Flash는 ValueError를 내야 하는 3개를 포함한 8개 케이스를 모두 통과하는 함수를 생성했다.
한계도 분명히 해두자. 이는 하나의 릴레이 엔드포인트에서 과제당 n=1로 실행한 결과이지 벤치마크가 아니다. 이 환경에서는 추론 토큰이 completion_tokens에 포함돼 과금됐으며, 공식 Z.ai 엔드포인트는 스트리밍 또는 토큰 집계 방식이 다를 수 있다. 이 데이터로 확실히 말할 수 있는 것은 정밀한 배수가 아니라 경향이다. GLM-5.2는 과제당 토큰과 실제 경과 시간을 훨씬 더 많이 쓴다.
성능 자체는 GLM-5.2가 앞서는 영역
업계에서 쓰는 성능 지표로 보면 GLM-5.2가 더 강한 모델이다. 이번 결과를 보고 저렴한 모델이 모든 면에서 이긴다고 해석하면 틀린 결론이다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서 GLM-5.2 (max)는 51, DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort)는 40이다. 11점 차이며, 모델 규모도 GLM-5.2가 더 크다. 총 파라미터는 753B, 활성 파라미터는 약 40B로, Flash의 총 284B·활성 13B와 비교된다.
Z.ai가 공개한 GLM-5.2 수치도 플래그십 모델다운 위치에 있다. SWE-bench Pro 62.1%, Terminal-Bench 2.1 81.0, AIME 2026 99.2%, GPQA Diamond 91.2%, 도구 사용 HLE 54.7%다. 모두 벤더가 보고한 수치이며, Flash는 이들 대부분에 비교 가능한 항목이 없다.
벤치마크 관점에서 정직한 결론은 두 모델의 공통 평가가 사실상 없다는 것이다. 모델 추적 사이트 benchlm은 둘을 비교하면서도 승자를 정하지 않는다. 동일 조건으로 비교할 수 있는 행이 0개라고 명시한다. Flash의 공개 수치는 베이스 모델 중심 스위트에서 나왔다. MMLU 88.7%, HumanEval 69.5%, GSM8K 90.8%다. 반면 GLM-5.2 수치는 에이전틱 코딩 스위트 기반이다.
두 모델이 겹치는 항목은 지식 평가뿐이며, benchlm에서는 GLM-5.2가 59.6으로 Flash의 56.4보다 앞선다. 비교 페이지마다 이 대결의 결론이 엇갈린다면, 대개 서로 다른 변형 모델을 다른 스위트로 평가했기 때문이다. 실제 호출할 모델의 변형과 날짜가 일치하는 수치를 신뢰해야 한다.
실무자들이 말하는 구도도 내가 측정한 결과와 같다. 두 모델에 같은 작업을 돌린 r/opencodeCLI 스레드의 한 의견은 다음과 같다.
GLM 5.2 reasons hard on everything. V4 scales it, almost no wind-up on the simple fix, GLM 5.2 pulls ahead on anything that is not banally [simple] …
한 줄로 정리하면 이렇다. GLM-5.2의 추론은 어려운 문제에서는 자산이지만, 쉬운 문제에서는 순수한 오버헤드가 된다.
가격표보다 더 벌어지는 실제 비용 차이
먼저 2026-07-31에 각 벤더 공식 페이지에서 확인한 정가부터 보자.
| 토큰 1M당 | DeepSeek V4 Flash | GLM-5.2 | GLM 배수 |
|---|---|---|---|
| 입력(캐시 미스) | $0.14 | $1.40 | 10.0x |
| 입력(캐시 히트) | $0.0028 | $0.26 | 92.9x |
| 출력 | $0.28 | $4.40 | 15.7x |
| 최대 출력 | 384K | 128K | — |
여기에 각 모델이 4개 과제에서 실제로 소비한 토큰을 적용하면, 차이는 출력 단가 15.7배보다 더 커진다. 가격이 높은 모델이 출력도 더 길기 때문이다.
| 과제 | Flash 입력→출력 | Flash 비용 | GLM-5.2 입력→출력 | GLM-5.2 비용 | 배수 |
|---|---|---|---|---|---|
| t1 버그 수정 | 165→361 | $0.000124 | 170→990 | $0.004594 | 37.0x |
| t2 구현 | 182→2,525 | $0.000732 | 196→16,000 | $0.070674 | 96.5x |
| t3 엄격한 JSON | 171→327 | $0.000116 | 177→826 | $0.003882 | 33.5x |
| t4 장문 컨텍스트 | 45,225→172 | $0.006380 | 44,164→317 | $0.063224 | 9.9x |
| 4개 전체 | 45,743→3,385 | $0.007352 | 44,707→18,133 | $0.142375 | 19.4x |
모든 프롬프트는 콜드 상태로 전송했으므로, 입력 토큰 전체가 캐시 미스 요율로 과금된다. 위 표의 각 열에 앞선 가격표를 적용하면 모든 수치를 재현할 수 있다.
비용 차이가 가장 작은 것은 t4의 9.9배다. 입력 비중이 큰 작업에서는 입력 가격 10배 차이가 지배적이고, 출력 길이 차이의 영향은 작아진다. GLM-5.2의 프리미엄이 비교적 억제되는 워크로드 형태는 이것이 유일하다.
DeepSeek 가격 페이지에 따르면 API는 베이징 시간(UTC+8) 09:00–12:00, 14:00–18:00 동안 모든 청구 항목에 2x를 적용하는 피크/비피크 가격 정책을 "곧 도입"할 예정이다. 시행일은 추후 공지다. 이 정책이 적용되면 아시아 업무 시간대 Flash의 출력 비용 우위는 약 5배로 줄어든다. 반대로 Flash의 캐시 히트 입력 가격은 $0.0028로 GLM-5.2의 $0.26보다 93배 저렴하다. 안정적인 대형 프리픽스를 반복 사용한다면 격차는 더 커진다. 코딩 용도라면 GLM-5.2가 포함되고 비피크 사용료가 절반인 Z.ai Coding Plan도 월 $18부터 시작한다. 이는 위 토큰당 요금과는 별개의 청구 체계다.
워크로드별 추천 모델
| 워크로드 | 추천 | 이유 |
|---|---|---|
| 대량의 단순~중간 수준 코딩 수정 | V4 Flash | 내 t1에서 GLM-5.2와 같은 답을 냈고, 3.8배 빠르며 37배 저렴 |
| 대규모 엄격한 형식 / 구조화 출력 | V4 Flash | 바이트 단위까지 동일한 결과를 1/34 비용으로 생성 |
| 대형 문서 대상 장문 컨텍스트 검색 | V4 Flash | 같은 정답을 냈고, 가장 좁은 비용 차이여도 여전히 9.9배 |
| 난도 높은 에이전틱 또는 다중 파일 코딩 | GLM-5.2 | Intelligence Index가 51 대 40이며, 에이전틱 스위트가 GLM-5.2의 강점 |
엄격한 max_tokens 제한이 있는 작업 | V4 Flash | 내 t2에서 GLM-5.2는 8K와 16K 한도 모두 답을 내지 못함 |
| 한 번의 호출에서 출력이 128K 토큰을 넘는 작업 | V4 Flash | 최대 출력 384K, GLM-5.2는 128K |
이 결과는 확정된 규칙이 아니라 검증해야 할 비용 라우팅의 기본값으로 보는 편이 맞다. 단일 4개 과제 실행에 기반하기 때문이다. 기본적으로 Flash로 보내고, 오답 비용이 토큰 비용 19배보다 큰 일부 작업만 GLM-5.2로 올리는 전략을 권한다. GLM-5.2를 쓴다면 토큰 여유를 충분히 줘야 한다. Flash에 넉넉한 한도도 GLM-5.2에서는 비용만 발생한 무응답으로 이어질 수 있다.
이 비교만으로 판단할 수 없는 것도 있다. 오늘 0731이 적용된 뒤 Flash를 제3자가 다시 평가한 결과는 아직 없다. 따라서 51 대 40의 격차는 4월 빌드를 설명하는 수치다. 현재 성능 차이는 측정되지 않았으며, 자신의 워크로드에서 간격을 확인하는 유일한 방법은 두 별칭을 대상으로 직접 평가를 돌리는 것이다.
FAQ
DeepSeek V4 Flash 0731은 새 모델인가요, 업데이트인가요?
새 모델이 아니라 기존 모델의 업데이트다. DeepSeek 문서에는 버전이 DeepSeek-V4-Flash-0731로 표기돼 있으며 호출 방식도 변경되지 않았다고 적혀 있다. 따라서 별도 코드 변경 없이 deepseek-v4-flash는 계속 최신 빌드로 해석된다.
DeepSeek V4 Flash가 GLM-5.2를 이겼나요?
성능 면에서는 아니다. Artificial Analysis는 GLM-5.2 (max)를 51, DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort)를 40으로 평가한다. 다만 해결한 과제당 비용에서는 Flash가 앞섰다. 채점한 4개 과제 중 3개를 비기면서 총비용은 19.4배 낮았다.
GLM-5.3은 이미 출시됐나요?
2026-07-31 기준으로는 아니다. Z.ai의 자체 가격표와 Coding Plan 모델 목록에서 GLM-5.2가 최신 항목이며, 어느 쪽에도 5.3 행은 없다.
1M 토큰 컨텍스트 작업에는 어느 쪽이 더 저렴한가요?
DeepSeek V4 Flash다. 캐시 미스 입력 기준 10배, 캐시 히트 입력 기준 93배 저렴하다. 약 45K 토큰 검색 과제에서 Flash 비용은 $0.006380, GLM-5.2는 $0.063224였다.
Claude Code에서 두 모델을 모두 사용할 수 있나요?
그렇다. 두 벤더 모두 Anthropic 형식 엔드포인트를 문서화하고 있다. DeepSeek는 OpenAI 형식 기본 URL과 함께 https://api.deepseek.com/anthropic를 제공한다. Z.ai의 Claude Code 가이드는 ANTHROPIC_BASE_URL을 https://api.z.ai/api/anthropic로 설정하고 Sonnet 및 Opus 슬롯을 glm-5.2[1m]에 매핑하도록 안내한다.
함께 읽기
출처
- DeepSeek Models & Pricing — 0731 버전 안내, 가격, 피크/비피크 정책, 2026-07-31 확인
- Z.ai pricing — GLM-5.2 요금, 2026-07-31 확인
- Z.ai Coding Plan — 구독 등급 및 GLM-5.2 포함 범위, 2026-07-31 확인
- Z.ai: Claude Code setup — Anthropic 호환 기본 URL 및 모델 매핑
- DeepSeek news index — 2026-07-31 확인, 2026년 7월 항목 없음
- Artificial Analysis: GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Flash — Intelligence Index, 파라미터
- benchlm: DeepSeek V4 Flash Base vs GLM-5.2 — 공통 벤치마크 범위, 지식 점수
- r/opencodeCLI: DeepSeek V4 vs GLM 5.2 for coding — 실무자 보고