"DeepSeek 새 모델 지문 검사하니 GPT-6" 캡처 — 검사 도구 후보에는 GPT와 Claude뿐이었다
DeepSeek 새 모델을 지문 검사 도구에 넣었더니 "GPT-6 Astra 84.66%"가 나왔다는 캡처가 중국에서 퍼졌다.
그 도구의 비교 후보 18개는 전부 GPT와 Claude 계열이고 DeepSeek는 없다. 즈후 최다 추천 답변(3,845표)은 "파이썬 난수를 넣었더니 Claude 증류, 다시 넣었더니 GPT 증류로 나왔다"고 썼다.
출처: 즈후 10/18, 위챗 공식계정 10/18
캡처
DeepSeek는 10월 17일 저녁 V4.1-Flash-1017을 웹·앱·API에 동시에 올렸다. 가격은 그대로고 가중치는 MIT 라이선스로 공개했다. 발표 자료에 따르면 11개 벤치마크가 모두 올랐고, 최상위 설정의 작업당 평균 비용은 3.3위안에서 1.3위안(약 260원)으로 내려갔다.
몇 시간 뒤 캡처 한 장이 돌았다. 누군가 새 모델을 오픈소스 지문 도구 ModelTrace에 넣었더니 gpt-6-astra 84.66%, GPT 계열 합계 90.71%, claude-sonnet-5-5 9.17%가 나왔다는 내용이다. 문구는 "감사합니다, 량 성인". 량원펑 DeepSeek 창업자를 성인이라 부른 농담이다. 즈후 질문 "DeepSeek V4.1 Flash 1017 지문이 GPT-6 Astra로 나왔다는데 무슨 일인가"는 인기 목록 3위에 올랐고 조회 115만을 넘겼다.
도구의 후보 목록
151표를 받은 답변은 "량 성인이 사비로 람보르기니를 수입해 경차 값에 파는 셈"이라고 비꼬았다. 반박은 대부분 도구 자체를 향했다.
- 3,845표: "Not Even Wrong. ModelTrace 저장소에는 GPT와 Claude밖에 없다. 뭘 넣어도 GPT 아니면 Claude다. 파이썬 난수로 만든 결과를 넣었더니 sonnet-5-5 증류, 다시 넣었더니 gpt-5.4 증류로 나왔다."
- 1,431표: "내가 진시황이라는 걸 믿을래, 파이썬이 GPT를 증류했다는 걸 믿을래?"
- 225표: "후보가 Claude 아니면 GPT니 차예단(찻잎 삶은 달걀)을 넣어도 둘 중 하나로 나온다."
93표 답변은 도구 설명서(README)의 두 문장을 인용했다. 후보 18개는 모두 GPT·Claude 계열이고, 목록에 없는 모델도 기존 후보 중 하나로 표시되니 신원 판정 근거로 쓰지 말라는 내용이다. 답변자에 따르면 이런 도구는 대상 모델의 출력과 후보들의 유사도를 구한 뒤 소프트맥스로 합이 100%가 되게 나눈다. 정답이 목록에 없어도 가장 가까운 후보가 대부분의 확률을 가져간다. 캡처에 적힌 "교정 샘플 3개, 과거 정확도 100%"에 대해서는 "동전을 세 번 던져 모두 앞면이 나왔다고 앞면만 있는 동전은 아니다"라고 썼다.
48표 답변은 무작위 문자열만 세 차례 넣어도 유사도가 70% 안팎으로 나온다는 결과를 올렸다. 도구는 이후 1017 모델을 후보에 추가했다.
공개된 가중치
같은 93표 답변은 공개 가중치의 구성을 근거로 들었다. 510GB, 40층, 384개 라우팅 전문가와 1개 공유 전문가 중 토큰당 6개 활성, 층별 KV 캐시 압축 비율, 1층과 14층의 4-gram 테이블, 마지막 세 층의 추측 디코딩 구조다. 답변자는 이 구성이 GPT 계열과 구조적으로 대응하지 않는다고 썼고, 해외 사용자 실측 출력 속도 초당 244~300토큰을 들어 "300 tps로 도는 Astra를 본 적이 있나"라고 물었다.
다만 같은 답변은 한계도 적었다. 호스팅 API 뒤에서 어떤 가중치가 도는지 사용자가 독립적으로 확인할 방법은 없다. 공개 가중치는 '내려받을 수 있는가'를 해결할 뿐, '지금 서비스에서 도는 게 그 파일인가'는 해결하지 못한다.
증류 의혹의 근거
의혹 쪽 근거가 전혀 없지는 않다. 위챗 공식계정 '쿠브릭AI'에 따르면 업데이트 전후로 deepseek-flash 인터페이스의 시스템 지문이 바뀌었고, 여러 사용자가 새 모델의 코드 문체가 Astra와 비슷하다고 했다. 그렇게 쓴 한 공식계정 작성자는 "추측일 뿐 증거는 없다"고 썼다. 같은 글이 인용한 penligent.ai 분석에 따르면 84.66%와 90.71%는 재현되지 않았고 참조 라이브러리 버전도 추적할 수 없었다. 분석의 결론은 "지금 자료는 의혹을 보류할 근거는 되지만 이 도구를 보증할 근거는 아니다"이다. DeepSeek는 학습 데이터 출처를 항목별로 공개하지 않고, 이번 논란에도 답하지 않았다.