2026년 4월 24일, DeepSeek V4가 공식적으로 공개되었습니다. 몇 시간 전만 해도 언론 루머로만 평가받았던 것과 달리, 이제 DeepSeek의 공식 Hugging Face 조직이 DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash 및 해당 기본 모델을 출시했으며, 공식 API 가격 페이지도 동시에 공개되었습니다. 이는 DeepSeek V4가 더 이상 단순한 '출시 소문'이 아니라 공개 검증 단계에 들어섰다는 것을 의미합니다.
이번 릴리스의 초점은 명확합니다: DeepSeek V4는 백만 토큰 장기 컨텍스트, 오픈소스 가중치, MoE 아키텍처, 그리고 낮은 장기 컨텍스트 추론 비용에 중점을 둡니다. 개발자들에게 의미하는 바는 단순히 "또 하나의 강력한 모델"이 아니라, 긴 문서, 코드베이스, 에이전트 워크플로우, 온프레미스/민영화 배포에 대한 새로운 옵션을 제공합니다.
두 가지 제품 라인: 프로와 플래시
공식 모델 카드에 따르면, DeepSeek V4 시리즈는 두 가지 주요 버전을 포함하고 있습니다: 총 파라미터 1.6T, 활성화 파라미터 49B의 DeepSeek-V4-Pro; 총 파라미터 284B, 활성화 파라미터 13B의 DeepSeek-V4-Flash. 두 버전 모두 1M 컨텍스트 길이를 지원하며 Base 및 명령어 모델 가중치를 제공합니다.
포지셔닝 측면에서 Pro는 복잡한 추론, 코드, 에이전트, 긴 컨텍스트 작업을 목표로 하는 대표 버전입니다; Flash는 속도와 비용 지향적이며 정기적인 Q&A, 배치 처리, 지연 민감 애플리케이션에 적합합니다. 관계자들은 V4-Pro-Max가 Pro의 가장 높은 추론 노력 모드로, 오픈 소스 모델에서 지식, 코드, 에이전트 작업의 상한선을 높이는 것을 목표로 한다고 언급했습니다.
API 가격과 인터페이스도 동기화되어 있습니다
DeepSeek의 공식 API 가격 페이지에는 이미 V4 모델이 나열되어 있습니다: deepseek-v4-flash와 deepseek-v4-pro는 모두 https://api.deepseek.com 를 OpenAI 형식의 기본 URL로 사용하며, Anthropic 형식의 기본 URL도 제공합니다. 두 모드 모두 생각 모드와 비생각 모드, JSON 출력, 도구 호출, 채팅 접두사 완성, 그리고 FIM 완성은 비생각 모드에서만 제공됩니다.
가격 측면에서 deepseek-v4-flash는 백만 입력 토큰 캐시 히트당 $0.028, 캐시 미스 $0.14, 출력 $0.28에 해당합니다; DeepSeek-V4-PRO는 $0.145, $1.74, $3.48에 해당합니다. 예전 명칭인 deepseek-chat과 deepsee-reasoner는 앞으로 더 이상 지원되지 않지만, 호환성을 위해 각각 deepseek-v4-flash의 non-thinking 모드와 thinking 모드에 해당합니다.
기술적 하이라이트: 장기 맥락 비용이 감소하고 있습니다
DeepSeek V4 모델 카드는 코어 업그레이드를 통해 장기 컨텍스트 효율성에 중점을 둡니다. 공식적으로 V4는 압축된 희소 주의(Compressed Sparse Attention)와 매우 압축된 주의(Heavy Compressed Attention)를 결합한 혼합 주의 아키텍처를 사용합니다. 1M 토큰 상황에서 DeepSeek-V4-Pro는 DeepSeek-V3.2에 비해 27%의 단일 토큰 추론 FLOP과 10%의 KV 캐시만 필요합니다.
이는 실제 적용에 매우 중요합니다. 과거에는 수백만 개의 컨텍스트가 강력해 보였지만, 비용, 메모리, 지연 시간 때문에 정상적으로 사용하기 어렵습니다. V4의 장기 컨텍스트 효율성이 커뮤니티 배포와 클라우드 API에서 일관된다면, 코드 저장소 이해, 법적 계약 검토, 과학 연구 집계, 기업 지식 기반, 다중 라운드 에이전트 작업에 직접적인 영향을 미칠 것입니다.
지금 볼 점들
이번 DeepSeek V4 출시에서 가장 주목할 만한 점은 단일 리스트 숫자가 아니라 "오픈 가중치 + API 가용성 + 100만 컨텍스트 + 저가 캐시"의 조합입니다. 국내 개발자에게는 국내 AI 칩과 추론 프레임워크의 적응을 계속 촉진할 것이며; 글로벌 오픈 소스 커뮤니티에서는 V4-Pro와 V4-Flash가 평가, 정량화, 배포, 에이전트 프레임워크 접근의 새로운 벤치마크가 될 것입니다.
하지만 대형 모델이 처음 출시될 때는 서드파티 실행 점수, 실제 처리량, 도구 호출 안정성, 다양한 추론 프레임워크 적응 등을 검증하는 데 시간이 필요합니다. 운영 환경에서는 먼저 A/B 테스트를 할 수 있으며, 매개변수 규모만으로 기존 모델을 직접 대체하지 않습니다.
정보 출처: DeepSeek-V4-Pro 공식 모델 카드, DeepSeek 공식 Hugging Face 조직 페이지, DeepSeek API 모델 및 가격 페이지, DeepSeek 공식 공개 계정 릴리스 링크.
