DeepSeek에는 무슨 일이 일어난 것인가?
원문 제목 — what happens to Deepseek?
📄 전문 번역
오랫동안 DeepSeek을 사용하며 가치 있는 결과물과 자료를 만들어 왔지만, 4.1로 업데이트된 이후 DeepSeek이 그저 멍청해진 것 같다.
간단한 질문을 던져도 처리가 오래 걸리고, 토큰을 태우기 시작하기 전에 계획을 세우지 않는데 이전에는 그런 일이 없었다.
다양한 'reasoning effort' 설정을 시도해 봤지만 이전 DeepSeek-V4-Flash의 효과에는 미치지 못하며 어떻게 해야 할지 모르겠다.
💬 주요 댓글 번역 (4)
🔍 루키 분석
DeepSeek 4.1 업데이트 이후 응답 지연과 토큰 낭비를 호소하는 장기 사용자의 사례를 다룬다. 댓글에서는 effort 레벨을 max에서 high로 낮춰 토큰 소비를 40% 줄였다는 운영 팁과, 문제의 원인이 Ollama Cloud일 가능성이라는 견해가 제시됐다. 또한 CLI 로그를 모델로 분석해 설정을 검증하는 체계적 벤치마크 방법론도 함께 논의됐다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
나에게 효과가 있었던 방법은 모델에게 정찰, 정밀 검색, 코드 구현, 도구 사용 같은 다양한 유형의 코딩 작업을 추가 제한이나 지시 없이 수행하게 하는 것이었다. 이후 Opus에게 CLI 로그를 읽게 해 모든 문제, 실패, 토큰 사용량 증가, 완료 시간이 작업 자체에 비해 과도한지 여부를 표시하게 했다. 그렇게 하면 어떤 규칙과 조정을 적용해야 하는지 알 수 있다. 예를 들어 effort 레벨을 max에서 high(기본값)로 변경하자 V4.1이 토큰을 40% 덜 소비하고 동일한 작업을 6분 대신 2분 만에 완료했다. 모델 운영에 접근하는 좋은 방법이다.
그건 실제로 제대로 벤치마크하는 영리한 방법이다. 대부분의 사람들은 그냥 느낌으로 판단하다가 모델이 다르게 작동하면 불평한다. 나도 비슷한 방식을 시도해 봐야겠다. 내 양념장 선반은 완벽하게 알파벳순으로 정리돼 있는데 모델 설정은 완전히 엉망진창이다.
솔직히 나는 여전히 이것이 Ollama Cloud 문제라고 믿는다. DeepSeek API는 DS를 Ollama Cloud로 돌릴 때보다 훨씬 잘 작동한다.
동의한다.