DeepSeek, V4-Pro 조용히 출시: 1.6조 파라미터, 100만 토큰 컨텍스트, 토큰당 0.87달러
뉴스 요약
DeepSeek가 플래그십 대규모 언어 모델인 DeepSeek-V4-Pro-0813의 완성 버전을 조용히 출시했습니다. 블로그 게시물도, 언론 행사도, 공식 발표도 없이 시스템을 프리뷰 상태에서 일반 공개로 전환한 것입니다. 이 빌드는 회사의 공식 API 문서와 Hugging Face에 등장했으며, 현재 개발자들은 API를 통해, 일반 사용자는 chat.deepseek.com을 통해 사용할 수 있습니다. 2026년 8월 13일 오전 6시(미국 동부 시간) 기준으로 이 모델은 일반에 공개되었으며, DeepSeek-V4 제품군의 초기 프리뷰는 2026년 4월 24일에 공개된 바 있습니다.
화려함 없는 출시
이번 출시는 DeepSeek를 세계 무대에 처음 올려놓은 그 순간과는 극명한 대조를 이룹니다. 2025년 1월 20일 DeepSeek-R1이 출시되었을 때, 시장은 극적으로 반응했고, 일주일 만에 Nvidia의 시가총액에서 약 5,930억 달러가 증발하는 데 기여했습니다. V4-Pro-0813 업데이트에는 그런 장관이 전혀 없었습니다. 회사의 Hugging Face 저장소와 API 변경 로그를 모니터링하던 엔지니어와 연구원들이 새 빌드가 프리뷰 버전을 대체한 것을 가장 먼저 알아차렸으며, 이는 빠르게 움직이는 연구소에서 대규모 모델 업데이트가 얼마나 일상적인 일이 되었는지를 보여줍니다.
내부에서 무엇이 바뀌었나
DeepSeek-V4-Pro은 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 기반으로 하며, 총 1.6조 개의 파라미터 중 토큰당 490억 개가 활성화됩니다. 전작인 DeepSeek-V3(총 6,710억 개 파라미터, 활성 파라미터 370억 개)와 비교하면, V4-Pro은 총 파라미터 수가 약 2.4배, 토큰당 활성 컴퓨팅이 약 1.3배 증가한 것입니다.
가장 중요한 아키텍처 업그레이드는 긴 컨텍스트 처리입니다. 모델의 컨텍스트 창은 V3의 128,000토큰에서 V4-Pro의 100만 토큰으로 8배 확장되었으며, 최대 출력 길이는 384,000토큰입니다. 이는 압축 희소 어텐션(CSA)과 고압축 어텐션(HCA)을 결합한 새로운 하이브리드 어텐션 메커니즘과, 회사가 매니폴드 제약 하이퍼 커넥션(mHC)이라고 부르는 기술 덕분에 가능해졌습니다. DeepSeek의 기술 보고서에 따르면, V4-Pro은 전체 100만 토큰 컨텍스트 길이에서 이전 DeepSeek-V3.2 모델이 필요로 하는 단일 토큰 추론 컴퓨팅의 약 27%, 키-값 캐시 메모리의 10%만 사용합니다.
V4 제품군에는 더 작은 형제 모델인 DeepSeek-V4-Flash도 포함되어 있습니다. 이 모델은 2,840억 개의 파라미터와 130억 개의 활성 파라미터를 가지며, 더 빠르고 대용량의 워크로드를 위해 설계되었습니다. 두 모델 모두 V3에서 도입된 DeepSeekMoE 프레임워크와 다중 토큰 예측 전략을 유지하며, MIT 라이선스 하에 오픈 가중치로 공개되었고, 전체 기술 보고서와 Hugging Face 모델 카드도 함께 제공됩니다.
가격 및 시장 위치
DeepSeek-V4-Pro-0813의 API 가격은 입력 토큰 100만 개당 약 0.435달러, 출력 토큰 100만 개당 0.87달러입니다. 이 가격은 서구 연구소의 유사한 최첨단 모델보다 훨씬 낮은 수준이며, 일부 업계 비교에 따르면 최상위 경쟁 모델의 입력 및 출력 비용은 각각 토큰 100만 개당 10달러와 50달러 범위입니다.
벤치마크 성능 비교
벤더가 보고한 수치에 대한 독립적인 재현은 아직 완료되지 않았으므로, 아래 벤치마크 결과는 DeepSeek가 자체 보고한 수치로 간주해야 합니다. 널리 사용되는 코딩 벤치마크인 SWE-bench Verified에서 V4-Pro은 80.6점을 기록하여 다른 주요 모델들과 대체로 비슷한 수준이며, 최고의 폐쇄 소스 경쟁사보다 근소한 차이로 뒤처집니다. 프로덕션급 코딩 능력의 대리 지표로 간주되는 SWE-bench Pro에서는 V4-Pro이 55.4%를 기록하여 최고의 폐쇄 소스 모델보다 약 9% 포인트 뒤처졌습니다. Terminal-Bench 2.0에서는 V4-Pro이 67.9%를 기록하여 최고 폐쇄 소스 결과와 약 1.5포인트 차이를 보였습니다.
비교 가능한 점수가 존재하는 9개의 에이전트 지향 벤치마크 전반에서, 가장 강력한 폐쇄 소스 경쟁사가 평균 약 5% 포인트 앞섰지만, 하나의 이상치 벤치마크를 제외하면 그 격차는 3% 포인트 미만으로 좁혀지며, DeepSeek-V4-Pro은 실제로 9개 측정 항목 중 2개에서 앞섰습니다.
조용한 출시가 중요한 이유
업계 관찰자들은 이번에 잠잠한 출시 방식이 최첨단 연구소들이 모델 업데이트를 얼마나 자주 내놓는지, 그리고 기본 성능 향상이 상당하더라도 그러한 업데이트가 얼마나 일상적인 일이 되었는지를 반영한다고 지적합니다. 대규모 언어 모델을 평가하는 개발자와 기업에게, 최첨단에 가까운 벤치마크 성능과 서구 주요 대안의 토큰당 비용의 극히 일부에 불과한 가격은 DeepSeek-V4-Pro을 비용에 민감한 대규모 배포, 특히 확장된 100만 토큰 컨텍스트 창 덕분에 긴 문서 분석과 관련된 배포에서 주목할 만한 옵션으로 자리매김하게 합니다.
다음에 주목할 점
V4-Pro-0813과 함께 공개된 벤치마크 수치는 벤더가 보고한 것이므로, 독립 평가 기관과 제3자 리더보드가 앞으로 몇 주 안에 자체 재현 결과를 발표할 것으로 예상되며, 이를 통해 DeepSeek의 자체 테스트 환경 밖에서 모델이 어떻게 작동하는지 더 명확한 그림을 얻을 수 있을 것입니다. 모델을 사용해보고 싶은 개발자는 DeepSeek API 또는 chat.deepseek.com의 Expert Mode와 Instant Mode 옵션을 통해 즉시 접근할 수 있으며, 연구자들은 Hugging Face 릴리스와 함께 공개된 DeepSeek-V4 기술 보고서에서 전체 아키텍처 세부 사항을 검토할 수 있습니다.