테스트 실측: DeepSeek-V4 vs GLM-5.1 vs GPT-5.5 — 결과가 예상 밖!
2026년 4월, AI 커뮤니티를 뒤흔든 소식이 있었습니다——OpenAI와 DeepSeek이 같은 날 각자의 플래그십 모델을 출시한 것입니다. 바로 이어서 지포우AI의 GLM-5.1도 공식 발표되었습니다. 세 개의 대규모 언어 모델이 무대에 올라 경쟁하는 가운데, 진짜 실력을 테스트해 보겠습니다.
1. 세 모델 기본 정보
비교에 앞서 핵심 사양을 살펴보겠습니다:
| 모델 | 개발사 | 출시일 | 컨텍스트 길이 | 오픈소스 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Pro | DeepSeek | 2026년 4월 24일 | 1M 토큰 | MIT 라이선스 |
| DeepSeek-V4-Flash | DeepSeek | 2026년 4월 24일 | 1M 토큰 | MIT 라이선스 |
| GLM-5.1 | 지포우AI | 2026년 4월 | 128K 토큰 | 부분 오픈소스 |
| GPT-5.5 | OpenAI | 2026년 4월 23일 | 400K-1M 토큰 | 클로즈드소스 |
한 줄 요약:
- DeepSeek-V4: 오픈소스 긴 컨텍스트, 유연한 배포, 합리적인 가격
- GLM-5.1: 코딩 Agent에 초점, 중국어 이해能力强
- GPT-5.5: 궁극的性能, 완전한 도구 체인, 하지만 가격 높음
2. 실제 테스트 비교
2.1 코드 능력 비교
코드 능력은 현재 LLM들이 가장 경쟁하는 분야입니다. 주요 벤치마크 결과를 살펴보겠습니다:
| 벤치마크 | GPT-5.5 | DeepSeek-V4-Pro | GLM-5.1 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 58.6% | 80.6% | 57.0% |
| Terminal-Bench 2.0 | 82.7% | 67.9% | — |
| HumanEval pass@1 | — | 76.8% | — |
| Codeforces | — | 3206 | — |
결론:
- DeepSeek-V4-Pro 은SWE-bench Verified에서 분명히 앞서며,大型 코드베이스 분석에 적합
- GPT-5.5 의 Terminal-Bench 성적표가 가장 높으며, 터미널 제어 능력이 강함
- GLM-5.1 은 중국어 맥락에서의 코드 주석과 문서 생성에서 안정적인 성능
2.2 긴 컨텍스트 능력
세 모델 모두 긴 컨텍스트를 주장하지만, 실제 테스트하면 차이가 있습니다:
DeepSeek-V4 의实测 결과가 가장 인상적: 1M 토큰 싱글샷 입력 가능, 긴 텍스트 이해에서도 높은 정확성 유지. 코드베이스跨 파일 분석時에도 안정적으로 동작.
GLM-5.1 의 128K 컨텍스트는单파일 长代码 처리에는 충분하지만, 전체 코드베이스를分析하려고 하면 부족.
GPT-5.5 는 400K에서 1M까지 컨텍스트 옵션을 제공하지만, 超长文本シーンでの价比はDeepSeek-V4に及应用不如。
2.3 가격 비교
데이터를 직접 확인하세요:
| 모델 | 입력 가격 (1M 토큰당) | 출력 가격 (1M 토큰당) |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Pro | $1.74 | $3.48 |
| DeepSeek-V4-Flash | $0.14 | $0.28 |
| GLM-5.1 | 미공개 | 미공개 |
| GPT-5.5 | $5 | $30 |
결론: DeepSeek-V4-Flash의 가격은 거의”백白菜价”수준으로, GPT-5.5보다 수십 배 저렴합니다.
3.シーン별 선택 가이드
DeepSeek-V4를 선택하는 경우
- 예산이 제한적이지만高性能이 필요: V4-Flash의 가격은 GPT-5.5의 약 1%이지만 일상적인 대화와 코드 작업에 충분
- 프라이빗 배포 필요: MIT 오픈소스 라이선스로 원하는 대로 배포 가능
- 긴 문서 처리 필요: 1M 컨텍스트로 완전한 기술 문서를 바로 분석 가능
- 비용 효율성 추구: V4-Pro는 여러 벤치마크에서 GPT-5.5에 필적
GLM-5.1을 선택하는 경우
- 중국어 코딩 시나리오 중심: 지포우의 중국어 최적화가扎实
- 8시간 이상 장시간 작업 필요: GLM-5.1의 8시간 장거리 능력이 주요 차별점
- 엔터프라이즈級 코딩 지원: 기존 워크플로우와의 통합이 원활
GPT-5.5를 선택하는 경우
- 궁극的性能 추구: Terminal-Bench 82.7%의 성적표が現在无敌
- 완전한 도구 체인 필요: OpenAI 생태계의成熟度 여전히领先
- 복잡한 Agent 태스크가 핵심: 강한 제어 능력이 필요한 시나리오
4. 예상 외의 결론
GPT-5.5가 전면적으로 압도할 것으로 예상했지만, 实測 결과는 예상과 달랐습니다:
- DeepSeek-V4-Pro는 실제로 코드베이스 분석에서 승리——SWE-bench Verified 80.6% vs 58.6%은 분명한 격차
- GPT-5.5의 진정한 강점은 터미널 제어——Terminal-Benchが真の得意分野
- 가격 격차가 너무 큼——GPT-5.5의 가격은 V4-Flash의 수십 배이지만, 수십 배의 성능 향사는 없음
- 오픈소스 모델이 빠르게 추월 중——DeepSeek-V4의 전반적인 성능은 클로즈드소스 플래그십과 정면으로 경쟁 가능
결론: 터미널 제어에 대한 강한 니즈가 없다면, DeepSeek-V4 시리즈가 더 합리적인 선택입니다.
5. 지금 경험하기
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면책: 이 문서의 벤치마크 데이터는公开 평가 세트에서 수집되었습니다. 실제 성능은 사용 시나리오에 따라 다를 수 있습니다. 가격 정보는 공식 최신 발표를 기준으로 합니다.