최근 가성비로 주목받고 있는 '딥시크-V4 플래시'의 테스트 결과가 공개되었습니다. 실험 결과, 모델 자체의 성능만큼이나 이를 구동하는 '하네스(Harness)' 환경이 실제 업무 수행 능력에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 하네스 설계 방식에 따라 과제 완료율이 최대 10%p까지 차이가 나며, 비용 또한 환경에 따라 수 배 이상 벌어질 수 있습니다. 이는 기업이 AI 에이전트를 도입할 때 모델의 성능뿐만 아니라, 시스템 전체의 신뢰성과 운영 비용(ROI)을 결정짓는 프레임워크 아키텍처의 최적화가 매우 중요하다는 것을 보여줍니다.