DeepSeek V4 Lite 및 GPT-5.3 Garlic 유출 분석: SVG 생성 능력과 벤치마크 성능

• •엑스박스 컨트롤러를 단 54라인의 SVG 코드로 정확하게 구현했다
• •Thinking 기능을 비활성화한 상태에서도 높은 공간 추론 능력을 유지했다
• •기존 모델들보다 훨씬 적은 코드량으로 복잡한 기하학적 구조를 표현했다

SVG는 코드로 작성되는 벡터 그래픽으로, 모델이 공간적 구조를 얼마나 정확하고 효율적으로 이해하는지 측정하는 척도로 활용된다.

• •Claude Opus 4.6은 439라인을 사용했으나 형태 구현에 실패했다
• •DeepSeek V4 Lite는 Gemini 3.1과 대등한 수준의 최적화된 코드를 생성했다
• •모델의 효율성이 단순 텍스트 생성을 넘어 시각적 구조 설계까지 확장되었다

코드 라인 수가 적으면서도 결과물이 정확하다는 것은 모델의 토큰 효율성과 구조적 이해도가 높다는 것을 의미한다.

• •SimpleBench에서 85.4%를 기록하여 인간의 평균 점수 83.7%를 상회했다
• •출시 예정일은 2월 26일로 언급되었으며 대대적인 성능 향상이 기대된다
• •RLHF와 사후 학습 파이프라인의 개선이 이러한 성능 도약의 핵심 원인으로 분석된다

SimpleBench는 모델이 학습 데이터에 포함된 내용을 단순히 암기했는지 아니면 실제 상식적 추론이 가능한지 평가하는 벤치마크다.