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DeepSeekDeepSeek·deepseek/deepseek-v4-pro·11/13 측정 · 평균 79.6

DeepSeek V4 Pro

vs Field

강·약 카테고리

이 모델 점수 − 다른 모델 평균. 측정된 카테고리만 비교.

강점

  • 차사고·자동차 분쟁
    32모델 중 5·평균 대비 +20.2
    88.5
  • 부동산
    32모델 중 7·평균 대비 +16.5
    85.2
  • 금융·가계·자산관리
    32모델 중 9·평균 대비 +13.3
    75.0

상대적 약점

  • 문서 출력
    32모델 중 22·평균 대비 -1.8
    73.0
  • 마케팅·콘텐츠
    32모델 중 17·평균 대비 +4.8
    81.4
  • 코드·개발
    32모델 중 10·평균 대비 +6.4
    80.8
External · Artificial Analysis

AA 외부 벤치

2026-05-15

추론·지능 축의 외부 지표 — AXyBench(한국 실무 지식 축)와 다른 것을 잽니다. 같은 차트에 섞지 않고 나란히만 둡니다.

AA의 Intelligence Index·GPQA는 모델의 추론·지능을 잽니다. AXyBench는 그 모델이 한국 실무를 실제로 아는지를 잽니다. 둘은 다른 축이라, 아래 지수가 높다고 위의 한국 실무 점수가 높지는 않습니다 — 그 간극이 AXyBench를 따로 두는 이유입니다.

종합 지수 · 학술 벤치 — 0~100 스케일
출력 속도
31.93tok/s
TTFT
1.22s
블렌디드 가격
2.17$/1M (3:1)

원본 variant — DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) (DeepSeek) · slug deepseek-v4-pro · release 2026-04-24. 출처 artificialanalysis.ai (GET /api/v2/data/llms/models).

문항별 답변 · 채점

11/13 측정 · 문항당 1회

이 모델이 카테고리별 문항에 한 답변과 채점 근거. 문항을 펼치면 답변 원문·채점 근거·교차 검증·핵심 인용을 봅니다.

문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P3금융·가계·자산관리75.0
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P4차사고·자동차 분쟁88.5
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P5생활 법률·형사70.0
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B1세무·회계72.4
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B3인사·노무79.6
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B4마케팅·콘텐츠81.4
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
T1코드·개발80.8
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg