DeepSeek V4 Pro, 정밀도에서 GPT-5.5 Pro를 앞서다

• 대형 언어 모델 비교 평가에서 DeepSeek V4 Pro는 지시 준수, 스키마 일치, 엣지 케이스 처리처럼 정확성이 중요한 항목에서 더 엄격한 결과
• 4개 새 텍스트 과제에서 DeepSeek V4 Pro가 38.0 대 33.0으로 승리했으며, GPT-5.5 Pro는 제약 아래에서 불필요한 이탈로 감점
• python-log-redactor 과제에서 DeepSeek V4 Pro는 단일 정규식과 치환 함수로 중복 패턴, 우선순위, 누락 없는 매칭을 처리한 반면 GPT-5.5 Pro는 개별 정규식 분리와 이메일 패턴 결함
• vendor-delay-update와 meeting-notes-summary에서 DeepSeek V4 Pro는 요청된 문구와 JSON 구조를 그대로 맞췄고, GPT-5.5 Pro는 추가 절차와 잘못된 필드 타입으로 지시 이탈
• messy-orders-to-json은 두 모델 모두 유효한 JSON, 입력 순서 보존, 스키마 일치, 필드 정규화에 성공했지만, 쉬운 정리 과제의 무승부가 정밀 작업의 실패를 상쇄하지 못하는 결론

핵심 판정

• DeepSeek V4 Pro는 지시 준수, 스키마 일치, 엣지 케이스 처리처럼 정확성이 중요한 지점에서 더 엄격한 결과로 승리
• GPT-5.5 Pro는 여전히 강하지만, 피할 수 있는 이탈 때문에 점수 손실
• 전체 점수는 DeepSeek V4 Pro 38.0, GPT-5.5 Pro 33.0이며, 제약 아래에서 DeepSeek V4 Pro가 더 타이트하고 문자 그대로이며 신뢰 가능한 패턴
• GPT-5.5 Pro는 전반적으로 좋은 결과를 냈지만, 즉흥적으로 덧붙이는 경향 때문에 차이 발생
• 작은 이탈이 실제 실패로 이어지는 과제에서 DeepSeek V4 Pro가 더 규율 있고 정확하며 의존 가능한 모델이라는 최종 판정

가장 뚜렷한 기술적 차이

• python-log-redactor에서 DeepSeek V4 Pro는 중복 패턴을 단일 정규식과 단일 치환 함수로 처리해 올바른 우선순위와 누락 없는 매칭 달성
• GPT-5.5 Pro는 작업을 여러 정규식으로 나눠 순서 버그 가능성을 만들었고, 이메일 패턴에서 경계 처리와 과잉 매칭 관련 결함 발생
• 이 차이는 그럴듯해 보이는 코드와 실제로 신뢰할 수 있는 코드의 차이로 평가

지시 준수 과제의 차이

• vendor-delay-update에서 DeepSeek V4 Pro는 지역 창고 관리자에게 현지 시간 오후 4시까지 일일 부족 수량을 보내라고 요청하는 핵심 지시를 차분하고 책임감 있으며 실용적인 톤으로 처리
• GPT-5.5 Pro는 좋은 메모를 작성했지만, 교대 인수인계와 에스컬레이션 세부 사항을 추가하고 수신자를 “Operations Planning”으로 돌리는 문구로 이탈
• meeting-notes-summary에서 DeepSeek V4 Pro는 요청된 스키마를 정확히 맞춘 반면, GPT-5.5 Pro는 launch_date에 조건문을 넣고 단일 값이 필요한 blocked_by를 배열로 작성

무승부 과제

• messy-orders-to-json에서는 두 모델 모두 유효한 JSON, 입력 순서 보존, 정확한 스키마, 정규화된 필드를 달성
• 쉬운 정리 과제의 무승부는 정밀 작업에서 발생한 누락과 이탈을 지우지 못하는 결과

테스트 방식

• 4개의 새 텍스트 과제를 이 대결용으로 즉석 생성해 두 모델이 사전에 준비할 수 없도록 한 방식
• grok-4-1-fast-non-reasoning이 각 과제를 채점했으며, DeepSeek V4 Pro는 38.0점, GPT-5.5 Pro는 33.0점
• 모든 프롬프트와 전체 나란히 비교 출력은 interactive Head-to-Head에서 확인 가능

• 1. python-log-redactor

  • 작업은 Python 3에서 내부 지원 도구용 redact_log(line: str) -> str 함수만 코드로 구현하는 요구
  • 이메일 주소는 [EMAIL], IPv4 주소는 [IP], INC- 뒤 6자리 숫자 티켓 ID는 [TICKET]으로 바꾸고, 나머지 텍스트는 그대로 보존하는 조건
  • 999.1.2.3 같은 유효하지 않은 IP는 마스킹하지 않고, 멀티라인 입력은 없다고 가정하며, 필요한 import 외에는 코드만 작성하는 제약
  • 승자는 DeepSeek V4 Pro이며, 단일 정규식과 치환 함수로 중복 패턴, 교체 우선순위, 누락 없는 매칭을 처리
  • GPT-5.5 Pro는 개별 정규식 분리로 잘못된 순서 처리 위험이 있었고, 이메일 정규식에서 단어 경계 누락과 과잉 매칭 가능성 존재

• 2. vendor-delay-update

  • 작업은 운영 담당 VP가 지역 창고 관리자에게 보낼 직장 상태 업데이트 작성
  • North Quay Devices의 바코드 스캐너 420대 교체 물량이 배터리 인증 배치 실패 때문에 5월 12일에서 5월 19일로 지연된 상황
  • 예비 스캐너는 Memphis와 Reno 현장만 감당할 수 있고, Tulsa와 Allentown은 1주일 동안 장비를 공유해야 하는 조건
  • 관리자에게 비필수 재고 재집계를 중단하고, 출고 피킹을 우선하며, 현지 시간 오후 4시까지 일일 부족 수량을 보내라고 요청하는 요구
  • 톤은 차분하고 책임감 있으며 실용적이어야 하고, 길이는 140~180단어 조건
  • 승자는 DeepSeek V4 Pro이며, 요구된 내용을 직접 처리하고 추가 절차를 붙이지 않은 결과
  • GPT-5.5 Pro도 고품질이고 단어 수 범위 안에 있었지만, 교대 인수인계와 에스컬레이션 지시를 추가하고 수신자를 “Operations Planning”으로 돌리는 사소한 이탈 발생

• 3. meeting-notes-summary

  • 작업은 회의 노트를 읽고 2문장 요약과 JSON 객체를 작성하는 요구
  • JSON 키는 launch_date, owner, blocked_by, open_questions 배열, decisions 배열로 고정
  • 회의 노트의 프로젝트는 Cedar Lane 세입자 포털 개편이며, 법무팀은 “instant approval”을 “faster review”로 바꾼 뒤 새 임대 업로드 문구 승인
  • 프런트엔드는 iPad Mini의 유지보수 배너 동작을 제외하고 완료 상태이며, Priya는 결제 자동 입력이 14일까지 최종 QA를 통과할 경우 2026-03-18 출시 희망
  • 차단 요인은 ACH 재시도에서 finance sandbox가 중복 영수증 ID를 계속 반환하는 문제
  • 결정 사항은 이번 릴리스에서 다크 모드를 제거하고 Q3에 재검토하며, SMS 로그인을 유지하되 이메일 로그인을 기본 옵션으로 하는 내용
  • 열린 질문은 저장된 은행 계좌를 지원팀 연락 없이 삭제할 수 있어야 하는지, Quebec French용 연체료 설명을 지금 현지화할지 출시 후에 할지 여부
  • 출시 체크리스트 담당자는 Priya
  • 승자는 DeepSeek V4 Pro이며, 2문장 요약과 정확한 타입의 JSON 필드를 제공
  • GPT-5.5 Pro는 요약은 좋았지만, launch_date에 추가 조건문을 넣고 blocked_by를 단일 값이 아닌 배열로 작성해 지정 구조 위반

• 4. messy-orders-to-json

  • 작업은 지저분한 주문 라인을 유효한 JSON 객체 배열로 변환하고 입력 순서를 보존하는 요구
  • 각 객체의 스키마는 {"order_id": string, "customer": string, "items": [{"sku": string, "qty": integer}], "priority": boolean, "ship_by": string|null}로 고정
  • priority는 true 또는 false로 정규화하고, none, tbd, - 같은 누락 배송일 표현은 null로 정규화하는 규칙
  • 값 주변 공백을 제거하고, items는 ;로 나뉘며 각 항목은 SKU xQTY 형식이라는 조건
  • 결과는 무승부이며, 두 모델 모두 유효한 JSON, 입력 순서 보존, 정확한 스키마, priority와 ship_by 정규화 달성
  • 품질이나 정확성에서 실질적인 차이가 없다는 판정

모델 설명

• OpenAI: GPT-5.5 Pro

  • GPT-5.5 Pro는 복잡하고 중요도가 높은 작업에서 깊은 추론과 정확성에 최적화된 OpenAI의 고성능 모델
  • 1M+ 토큰 컨텍스트 창은 922K 입력과 128K 출력 규모이며, 텍스트와 이미지 입력 지원
  • 장기 문제 해결, 에이전트 코딩, 다단계 워크플로의 정밀 실행을 위한 설계

• DeepSeek: DeepSeek V4 Pro

  • DeepSeek V4 Pro는 DeepSeek의 대규모 Mixture-of-Experts 모델이며, 총 1.6T 파라미터와 49B 활성 파라미터, 1M 토큰 컨텍스트 창 지원
  • 고급 추론, 코딩, 장기 에이전트 워크플로를 위해 설계됐고, 지식·수학·소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 전반에서 강한 성능
  • DeepSeek V4 Flash와 같은 아키텍처 기반이며, 효율적인 장문맥 처리를 위한 하이브리드 어텐션 시스템 도입
  • 추론 effort high와 xhigh를 지원하며, xhigh는 최대 추론으로 매핑
  • 전체 코드베이스 분석, 다단계 자동화, 대규모 정보 종합처럼 성능과 효율성이 모두 중요한 복잡한 작업에 적합