DeepSeek V3.2, GPT-5, Gemini 3.0 중 누구와 일해야 할까

값싼 모델이 아니라, 값이 다른 모델

개발자나 기획자라면 요즘 가장 헷갈리는 질문이 하나 있습니다. 매달 돈을 내고 GPT나 Gemini를 써야 할지, 무료에 가까운 오픈 모델을 믿고 갈 수 있을지에 대한 고민입니다. DeepSeek V3.2는 이 질문을 정면으로 건드리는 모델입니다.

무료에 가까운데 왜 이 정도가 나오지?라는 당황스러움

성능만 놓고 보면 언어 이해와 지식 측면에서 여전히 GPT5와 Gemini 3.0이 한 수 위입니다. 복잡한 학술 문제나 다단계 추론이 필요한 질문에서는 DeepSeek V3.2가 살짝 밀립니다. 대신 일상적인 질의응답이나 업무 문서 정리, 기획안 뼈대 잡기 같은 구간에서는 체감 차이가 크지 않습니다. 비용까지 고려하면 이런 영역에서 DeepSeek의 가성비는 상당히 공격적입니다. 한국처럼 팀 예산이 빡빡하고 승인 절차가 긴 환경에서는 이 가격 구조가 특히 매력적입니다.

DeepSeek V3.2는 스스로를 만능 두뇌라고 선언하지 않습니다. 고난도 연구 대신 실무에서 자주 마주치는 난이도 중간 정도의 일들을 빠르게 처리하는 데 초점을 둔 느낌입니다. 제 기준에서는 "모든 걸 다 잘하는 비싼 비서"보다는 "자주 부를 수 있는 유능한 계약직"에 더 가깝습니다.

'유니버설 브레인'이 아니라 '생각하는 공돌이'에 가까운 포지션

GPT5는 범용 두뇌에 가깝고, Gemini 3.0은 학술·지식 영역에서 강세를 보입니다. DeepSeek V3.2는 스스로를 그 위상에 억지로 끼워넣지 않습니다. 대신 코딩과 수학, 일반적인 추론에 집중한 실무형 모델이라는 포지션을 선택합니다. 이 선택은 누군가에게는 한계처럼 보이지만, 다른 누군가에게는 불필요한 비용을 줄여주는 구조입니다. 저라면 새로운 서비스를 기획할 때 초기 실험과 프로토타이핑은 DeepSeek로 돌리고, 최종 검증이나 리스크가 큰 의사결정에는 GPT5급 모델을 겹쳐 쓰겠습니다.

언어·코딩·수학, 어디까지 맡겨도 되는가

많은 사람들이 실제로 막히는 지점은 "도대체 어느 선까지 이 모델을 믿어도 되느냐"입니다. 이 부분에서 DeepSeek V3.2의 강점과 약점이 비교적 분명하게 갈립니다.

일상 지식은 충분하지만, 박사 논문급은 기대하기 어렵다

일반적인 상식이나 최신 트렌드, 서비스 기획 아이디어 정리 수준에서는 DeepSeek V3.2가 꽤 안정적으로 대답합니다. 보고서 초안 작성이나 회의 메모를 요약하고 재구성하는 용도로는 과한 수준의 모델이 느껴질 정도입니다. 다만 복잡한 학술 이론을 연결해서 새로운 결론을 도출하거나, 여러 단계의 논리 퍼즐을 풀어야 하는 문제에서는 GPT5와 Gemini 3.0이 한 걸음 앞서 있습니다. 여기서 많이들 놓치는 지점이 있습니다. 대부분의 직장인은 하루 업무에서 박사급 난이도의 추론을 거의 쓰지 않습니다. 그런 의미에서 DeepSeek의 한계는 생각보다 덜 치명적이고, 오히려 과금 구조가 더 현실적인 선택일 수 있습니다.

코드와 수학에서 드러나는 실무형 성격

코딩과 수학에서는 이야기가 더 흥미롭게 바뀝니다. DeepSeek V3.2는 코드 생성과 버그 수정, SQL 작성, 파이썬 스크립트 작성 같은 작업에서 GPT5에 근접한 결과를 보여줍니다. 짧은 함수나 모듈 단위의 작업, 스크립트 자동화, 간단한 백엔드 로직 설계에는 충분히 믿고 맡길 수 있는 수준입니다. 수학도 고등학교 수준에서 올림피아드 수준 초입까지는 단계별 풀이를 꽤 정교하게 따라갑니다. 수학 튜터처럼 문제를 쪼개 설명하는 능력이 좋아서, 교육용 콘텐츠 제작자나 강사에게는 꽤 유용한 도구가 됩니다. 반대로, 금융공학 모델링이나 연구 논문 수준의 수식 검증처럼 작은 오류도 치명적인 영역이라면 여전히 보수적으로 보는 편이 안전합니다. 저라면 이 구간에서는 DeepSeek로 초안을 만들고, 마지막 검산은 다른 상위 모델이나 사람 검토를 반드시 함께 두겠습니다.

에이전트와 툴, 자동화에 대한 기대를 얼마나 낮춰야 할까

AI를 도입할 때 가장 큰 오해 중 하나는 "이제 에이전트가 알아서 다 해줄 것"이라는 기대입니다. DeepSeek V3.2의 에이전트와 툴 사용 성능을 보면 이 기대를 얼마나 조정해야 하는지 감이 잡힙니다.

멀티툴, 장시간 에이전트에서 드러나는 취약점

툴 연동과 워크플로 자동화 쪽에서는 GPT5와 Claude 4.5가 여전히 한 수 위입니다. DeepSeek V3.2는 여러 도구를 오가면서 작업 순서를 세밀하게 설계하는 부분에서 불안정한 모습을 보입니다. 작업이 길어지면 맥락이 서서히 틀어지고, 반복 루프에 빠지는 경우도 적지 않습니다. 리포지터리를 통째로 분석해서 구조를 바꾸거나, 복잡한 CLI 자동화를 장시간 돌려야 하는 시나리오에는 적합하지 않습니다. 한국 팀들이 흔히 꿈꾸는 "야근 대신 코드 에이전트가 밤새 알아서 리팩토링" 같은 그림은 아직 다른 모델에게 맡기는 편이 현실적입니다.

검색 에이전트와 라이브 웹 활용의 불안정성

검색과 웹 브라우징을 결합한 자동 리서치도 마찬가지입니다. 단일 문서나 내부 위키, 정적인 레포트를 읽고 요약하는 데에는 DeepSeek가 꽤 유용합니다. 하지만 여러 출처를 교차 검증하고, 최신 정보를 실시간으로 모아 해석하는 작업에서는 신뢰도가 떨어집니다. 링크를 여러 개 열어놓고 비교하는 인간 리서처의 감각을 완전히 대체하기 어렵다는 점에서, 자동 리서치 에이전트의 주전력으로 쓰기에는 부담이 있습니다. 제 기준에서는 "내부 문서와 정적 자료 분석 전용 도구"로 쓰고, 대외 리서치는 여전히 사람이 주도하거나 상위 모델을 병행하는 구성이 더 안전합니다.

DeepSeek V3.2가 잘 맞는 사람, 여전히 프리미엄을 사야 하는 사람

많은 사람들이 여기서 마지막으로 고민합니다. 지금 상황에서 DeepSeek에 올인해도 되는지, 아니면 비싼 모델 구독을 유지해야 하는지입니다. 이 지점에서 각자의 페르소나에 따라 답이 갈립니다.

비용 민감 개발자에게는 '가성비 메인', 자동화 집착 조직에게는 역부족

DeepSeek V3.2는 개인 개발자, 스타트업, 교육 콘텐츠 제작자처럼 비용에 민감하면서도 코드와 수학, 일반 Q&A 비중이 높은 사람에게 특히 유리합니다. 월 구독료를 최소화하면서도 서비스 프로토타입을 빠르게 반복하고, 코드 조각을 계속 생성해야 하는 상황이라면 이 조합이 강력합니다. 반대로, 대규모 기업 자동화 프로젝트나 복잡한 에이전트 기반 서비스 런칭을 목표로 하는 조직이라면 이야기가 달라집니다. 멀티툴 플로우 설계, 장시간 에이전트 안정성, 검색과 툴 오케스트레이션이 핵심인 프로젝트라면 GPT5, Gemini 3.0, Claude 4.5 같은 상위 모델이 여전히 필요합니다. 여기서 많이들 범하는 실수는, 가성비에 끌려 핵심 업무까지 한 번에 갈아타는 결정입니다.

오늘 당장 해볼 첫 행동, 그리고 현실적 한계 인식

현실적으로는 이분법보다는 혼합 전략이 더 안전합니다. 저라면 팀에서 DeepSeek V3.2를 기본 도구로 깔고, 코딩과 문서 작업, 교육용 콘텐츠 제작에는 적극적으로 활용하겠습니다. 대신 에이전트 기반 자동화나 대외 리서치, 고난도 의사결정 지원에는 프리미엄 모델을 병행하는 방식을 택하겠습니다. 이 글을 읽는 사람에게 권하고 싶은 첫 행동은 간단합니다. 지금 팀의 업무를 코드·문서·리서치·자동화 네 구간으로 나누고, 코드와 문서 영역부터 DeepSeek로 시범 적용해 보는 것입니다.

그 과정에서 어디까지가 이 모델의 편안한 구간인지, 어느 시점부터 오차와 불안정성이 커지는지 팀만의 감각을 쌓는 것이 중요합니다. 이 감각이 없이 "무료라서 좋다"거나 "유료라서 더 낫다"는 단순한 판단에 기대면, 결국 모델 선택이 아니라 운에 업무를 맡기는 셈이 됩니다.

출처 및 참고 :