챕터별 상세
최신 모델 출시 및 KingBench 2.0 소개
DeepSeek V4(Pro 및 Flash)와 OpenAI의 GPT 5.5가 새롭게 출시되어 시장의 관심을 받고 있다. 이번 테스트는 에이전트 워크플로뿐만 아니라 다양한 코딩 시나리오를 종합적으로 평가하기 위해 설계된 KingBench 2.0을 통해 진행된다. DeepSeek V4 Pro는 1.6T 파라미터와 1M 컨텍스트 윈도우를 갖추었으며, GPT 5.5는 토큰 효율성 개선을 내세우고 있다. 벤치마크는 엑셀 시트 기반의 정밀한 채점 방식을 채택하여 모델 간의 실질적인 격차를 확인한다.
KingBench는 영상 제작자가 직접 만든 코딩 특화 벤치마크 도구이다.
프론트엔드 챌린지: 엘리베이터 시뮬레이터 구현
복잡한 백엔드 로직과 프론트엔드 UI가 결합된 엘리베이터 시뮬레이터 제작 과제를 부여했다. DeepSeek V4 Pro는 엘리베이터의 위치 계산 오류를 범하며 무작위적인 동작을 보였다. GPT 5.5는 기능적으로는 작동했으나 UI가 심하게 깜빡거리는 고질적인 카드 디자인 문제를 노출했다. 반면 Opus 4.7은 사람이 직접 짠 듯한 세련된 UI와 완벽한 로직을 구현하며 가장 높은 점수를 획득했다.
3D 그래픽스 및 ThreeJS 구현 능력 테스트
ThreeJS를 활용한 3D 콘택트렌즈 케이스와 폴딩 테이블 구현을 시도했다. DeepSeek는 단순한 상자 형태에 구멍 두 개를 뚫은 수준의 낮은 퀄리티를 보여주었다. GPT 5.5는 3D 모델링은 수행했으나 캡이 열리는 방향이 반대로 작동하는 등 물리적 논리 오류가 발생했다. Opus 4.7은 시각적으로 가장 우수했으나 텍스트 레이블이 뒤집히는 등 완벽하지는 않았지만 타 모델 대비 상대적으로 우위를 점했다.
ThreeJS는 웹 브라우저에서 3D 그래픽을 렌더링하기 위한 자바스크립트 라이브러리이다.
SVG 생성 및 게임 시뮬레이션 비교
SVG 이미지 생성과 활쏘기 게임 제작을 통해 모델의 창의성과 인터랙션 구현 능력을 평가했다. 햄버거를 먹는 판다 SVG 테스트에서 DeepSeek와 GPT 5.5는 기괴한 결과물을 냈으나 Opus 4.7은 비교적 정확한 형태를 유지했다. 활쏘기 게임 시뮬레이션에서 DeepSeek는 버그로 인해 실행이 불가능했고, GPT 5.5는 준수한 게임성을 보였다. Opus 4.7은 전문적인 게임 디자인과 물리 엔진 적용으로 압도적인 완성도를 증명했다.
SVG는 XML 기반의 벡터 그래픽 포맷으로 코드로 이미지를 정의할 수 있다.
가격 정책 및 API 비용 분석
DeepSeek V4는 1M 컨텍스트 윈도우를 제공하면서도 입력 1.74달러, 출력 3.48달러(백만 토큰당)라는 파격적인 가격을 책정했다. 이는 GPT 5.5 대비 수십 배 저렴한 수준으로 대규모 데이터 처리에 유리한 고지를 점하고 있다. 하지만 성능 테스트 결과가 기대에 미치지 못해 단순 비용만으로 모델을 선택하기에는 리스크가 존재한다. GPT 5.5는 토큰 소모량을 줄였음에도 불구하고 절대적인 API 단가가 여전히 높게 형성되어 있다.
언급된 리소스
AI 분석 전체 내용 보기
AI 요약 · 북마크 · 개인 피드 설정 — 무료
출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 24.수집 2026. 04. 24.출처 타입 YOUTUBE
인용 시 "요약 출처: AI Trends (aitrends.kr)"를 표기하고, 사실 확인은 원문 보기 기준으로 진행해 주세요. 자세한 기준은 운영 정책을 참고해 주세요.
