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DeepSeek-V4 시리즈는 Pro와 Flash 두 가지 버전으로 출시되었으며 모두 100만 토큰의 컨텍스트 창을 지원하는 Mixture of Experts 구조를 채택했다. Pro 모델은 총 1.6T 파라미터 중 49B를 활성화하며, Flash 모델은 284B 중 13B를 활성화하여 효율적인 추론을 수행한다. Pro 모델은 Hugging Face 기준 865GB에 달하는 거대한 크기로 현재 가장 큰 오픈 웨이트 모델 중 하나로 자리매김했다.
근거
- DeepSeek-V4-Pro는 1.6T 파라미터를 가진 최대 규모의 오픈 웨이트 모델이다. — 본문 서두의 모델 사양 설명 섹션
신규 모델은 기존 프론티어 모델들과 비교했을 때 압도적인 가격 경쟁력을 보유하고 있다. Flash 모델은 입력 100만 토큰당 0.14달러로 OpenAI의 GPT-5.4 Nano보다 저렴하며, Pro 모델 역시 1.74달러로 Gemini 3.1 Pro나 GPT-5.4의 절반 이하 가격이다. 이는 대규모 데이터 처리나 긴 컨텍스트를 활용하는 기업 사용자들에게 매우 강력한 비용 절감 유인을 제공한다.
근거
- DeepSeek-V4-Flash는 입력 100만 토큰당 0.14달러로 GPT-5.4 Nano보다 저렴하다. — 본문 중간의 가격 비교 표 및 설명
기술적 핵심은 긴 컨텍스트 처리 시 발생하는 연산량과 메모리 점유율을 획기적으로 낮춘 데 있다. 100만 토큰 컨텍스트 설정에서 DeepSeek-V4-Pro는 이전 세대인 V3.2 대비 KV 캐시 크기를 10% 수준으로 줄였으며, Flash는 7%까지 감축했다. 이러한 최적화 덕분에 단일 토큰 생성에 필요한 FLOPs 수치도 대폭 감소하여 추론 속도와 비용 효율성을 동시에 잡았다.
근거
- 1M 컨텍스트에서 DeepSeek-V4-Flash의 KV 캐시 크기는 V3.2의 7% 수준이다. — DeepSeek 논문 인용구 섹션
자체 벤치마크 결과에 따르면 DeepSeek-V4-Pro는 추론 성능 면에서 GPT-5.2나 Gemini-3.0-Pro를 능가하는 성적을 거두었다. 다만 최신 SOTA 모델인 GPT-5.4나 Gemini-3.1-Pro에는 약 3~6개월 정도의 기술적 격차를 보이고 있다고 자평했다. 그럼에도 불구하고 오픈 웨이트 라이선스를 유지하며 이 정도의 성능을 낸다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다.
기술
- DeepSeek-V4-Pro
- DeepSeek-V4-Flash
- OpenRouter
- Hugging Face
활용 사례
- 대규모 문서 분석 (Long Context)
- 비용 효율적인 챗봇 서비스
- 로컬 서버 기반 고성능 LLM 추론
언급된 리소스
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원문 발행 2026. 04. 24.수집 2026. 04. 24.출처 타입 RSS
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