DeepSeek의 차세대 모델은 매우 명확한 제안을 제시하며 기술적 논쟁의 중심에 섰습니다. 최대 백만 개의 토큰과 1조 개 이상의 매개변수를 가진 아키텍처를 포함하는 컨텍스트 미국에서 폐쇄형 루프 방식보다 효율적이고 무엇보다 훨씬 저렴하도록 설계된 이 중국 회사는 개방형 가중치, 광범위한 컨텍스트 범위, 그리고 공격적인 가격 전략을 결합한 V4 제품군에 모든 역량을 집중했습니다.
이번 조치는 유럽과 스페인이 인공지능의 비용과 기술 주권 문제를 면밀히 검토하고 있는 시점에 이루어졌습니다. DeepSeek V4는 유럽의 스타트업, 중소기업 및 대기업 모두에게 매력적인 선택지로 자리매김하고 있습니다. 최첨단 수준의 기능이 필요하지만, 값비싼 독점 API나 가장 인기 있는 NVIDIA GPU와 같은 독점 하드웨어에 전적으로 의존할 수 없거나, 의존하고 싶지 않은 경우.
1T의 파라미터와 1M 토큰의 컨텍스트를 중심으로 하는 V4 제품군
DeepSeek은 두 가지 핵심 아이디어를 중심으로 하는 오픈 모델 제품군인 DeepSeek-V4 프리뷰 출시를 발표했습니다. 최대 1만 토큰의 컨텍스트 윈도우와 전문가 혼합(MoE) 기반의 거대 아키텍처이 제품군 내에서 두 가지 주요 변형 모델이 두드러지는데, 바로 DeepSeek-V4-Pro와 DeepSeek-V4-Flash이며, 둘 다 1M이라는 공통된 특징을 가지고 있습니다.
가장 야심찬 수준에서 V4-Pro는 다음과 같은 수치로 작동합니다. 최대 1조 6천억 개의 총 매개변수 (1,6T) 용량이지만, MoE(Module of Enhancement) 방식 덕분에 각 추론 단계에서 32억~49억 개의 파라미터만 활성화하므로 효율성을 유지하는 데 매우 중요합니다. 이와 동시에, 회사는 속도와 비용이 우선시되는 배포 환경을 위해 총 파라미터 수가 약 284억~285억 개, 활성화 파라미터 수가 약 13억 개인 V4-Flash 및 V4-Lite와 같은 경량 버전을 출시했습니다.
총 파라미터 수로 볼 때 V4 제품군은 시장 최고 수준이지만, 중요한 점은 다음과 같습니다. 이러한 전문가들 중 극히 일부만이 토큰으로 활성화됩니다.이를 통해 용량 면에서는 거대한 모델처럼 작동하지만, 컴퓨팅 파워 소비량은 훨씬 작은 모델 수준에 가깝습니다. 이는 DeepSeek의 전략, 즉 사용 비용을 급격히 높이지 않고 대규모의 비공개 소스 모델과 경쟁하는 것과 일맥상통합니다.
또한, 회사는 기술적 검증을 위해 V4-Lite와 같은 초기 변형 버전을 출시했으며, 배포 일정을 조정해 왔습니다. V4는 아직 제한적인 테스트 단계에 있습니다. 일부 환경에서는 V4 프리뷰 제품군을 공식 챗봇과 회사의 업데이트된 API를 통해 이미 사용할 수 있으며, 서비스에서 기본값으로 1M 환경이 설정되어 있습니다.
하이브리드 아키텍처와 다양한 분야의 전문가들을 활용하여 장기적인 맥락을 실현 가능하게 만듭니다.
DeepSeek이 추론 비용이 급증하지 않고 백만 개의 토큰에 달하는 컨텍스트 창을 제공할 수 있는 핵심은 아키텍처에 있습니다. 제조사는 V4에서 이러한 아키텍처를 도입했다고 설명합니다. 하이브리드 치료, 전문가 혼합 및 압박 기법의 조합 매우 긴 시퀀스에서도 작동하도록 설계되어 토큰당 FLOPs와 필요한 메모리 양을 모두 줄입니다.
회사에서 언급한 기술적 구성 요소 중 다음과 같은 점들이 눈에 띕니다. MLA(Multi-Head Latent Attention), DSA 또는 DeepSeek Sparse Attention, 그리고 Engram과 같은 조건부 메모리 메커니즘이러한 구성 요소들은 함께 작용하여, 특히 모델이 한 번에 수십만 또는 백만 개의 토큰을 처리해야 할 때 발생하는 어텐션 계산 부담을 줄이는 것을 목표로 합니다.
회사 자체에서 공개한 데이터에 따르면, 1만 토큰 시나리오에서 DeepSeek-V4-Pro는 이전 버전인 DeepSeek-V3.2에 비해 토큰당 FLOPs는 약 27%, KV 캐시는 10% 정도만 필요로 할 수 있습니다.V4-Flash와 같은 더 가벼운 변형 제품은 이러한 수치를 더욱 낮춰 지연 시간이 중요한 애플리케이션을 위한 빠른 추론 솔루션으로 자리매김합니다.
이러한 유형의 개선은 단순히 이론적인 것이 아닙니다. 회사 측은 MoE, 분산된 주의력, 그리고 맥락 이해의 조합을 통해 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다고 주장합니다. 초장기 컨텍스트를 사용하여 운영 덜 극단적인 하드웨어 이미 백만 토큰당 비용이 12만 8천 또는 20만 토큰 규모의 거래 기간을 가진 많은 폐쇄형 모델보다 훨씬 낮습니다.
추론, 프로그래밍 및 에이전트 작업에서의 성능
DeepSeek은 단순히 규모와 배경 때문에 눈에 띄고 싶어하는 것이 아닙니다. 회사 내부 비교에서 DeepSeek은 다음과 같이 주장합니다. V4-Pro 및 그 변형 제품들은 복잡한 추론, 프로그래밍 및 에이전트 처리에 특화되어 있습니다.현재 이 세 분야는 비즈니스 수요의 상당 부분을 차지하고 있습니다. SWE-bench와 같은 벤치마크는 이러한 수요를 측정하기 위해 설계되었습니다. 코드 저장소 이해 및 수정선도적인 폐쇄형 모델들과 마찬가지로 80% 이상의 정확도를 보인다는 이야기가 나오고 있습니다.
수학, STEM 분야, 사고 과정 문제 등 보다 일반적인 추론 능력에 있어서, 이 회사는 V4-Pro를 다음과 같이 평가합니다. 가장 강력한 개방형 모델 중 하나로서또한 이는 국경 폐쇄 제안 수준에 근접한다고 주장합니다. 세계적인 인지도 측면에서 볼 때, 내부 데이터는 개방형 생태계의 최전선에 위치하며, 몇몇 매우 특정한 독점 모델(예: ...)에만 뒤처져 있습니다. 제미니의 특정 고급 변형.
수치 그 이상의 의미는 다음과 같습니다. 에이전트 작업 이는 단순한 채팅 기능을 훨씬 뛰어넘는 활용 가능성을 시사합니다. DeepSeek은 다음과 같이 주장합니다. V4는 이미 여러 단계를 연결하는 코드 에이전트 및 시스템 인프라를 자체적으로 운영하고 있습니다.이들은 다양한 도구에 접근하고 방대한 저장소 또는 문서 데이터베이스를 활용합니다. 이러한 접근 방식은 현재 업계 트렌드와 일맥상통하는데, 많은 기업들이 더 이상 단순한 챗봇이 아닌 복잡한 워크플로우 내에서 "디지털 동료" 역할을 수행할 수 있는 비서를 찾고 있기 때문입니다.
이러한 비교는 어느 정도 걸러서 받아들여야 합니다. 최근 출시된 거의 모든 AI 제품과 마찬가지로, 대부분의 데이터는 회사 자체에서 제공한 자료와 통제된 환경에서 수행된 테스트 결과를 바탕으로 합니다.그럼에도 불구하고, 긴 컨텍스트, 효율적인 아키텍처, 그리고 경쟁력 있는 성능의 조합은 유럽 개발자들 사이에서 주목을 받고 있으며, 이들은 GPT, Claude, Llama, Mistral과 같은 다른 옵션들과 비용 및 기능을 비교하고 있습니다.
오픈 모델, 공개된 가중치 및 인기 API와의 호환성
DeepSeek이 명성을 얻게 된 핵심 요인 중 하나는 개방형 생태계에 대한 헌신입니다. V4를 통해 회사는 이러한 접근 방식을 더욱 강화합니다. 기술 보고서를 발표했으며 Hugging Face와 같은 플랫폼에 해당 패밀리의 공개 가중치를 공개했습니다.이를 통해 연구자, 기업 및 공공 기관은 모델을 다운로드하고 자체 인프라에서 실행할 수 있습니다.
미국 내 많은 연구소들이 제시하는 완전히 폐쇄적인 제안과는 대조적으로, 이러한 개방형 가중치 접근 방식은 스페인과 유럽 연합에 분명한 영향을 미칠 것입니다. 이러한 모델을 배포할 가능성은 다음과 같습니다. EU 내 데이터 센터GDPR 및 EU의 향후 AI 규정과 같은 프레임워크 하에서이는 최고 수준의 기능을 희생하지 않고도 데이터에 대한 더 큰 제어권을 유지할 수 있는 방법을 제공합니다.
실질적인 통합 측면에서 DeepSeek은 마찰을 줄이는 방식을 택했습니다. 이 API는 동일한 base_url을 유지하며 OpenAI의 ChatCompletions 스키마 및 기타 스키마와 호환됩니다. 인간 중심 인터페이스많은 개발팀에게 있어 이는 테스트 또는 트래픽의 일부를 V4로 마이그레이션하는 작업이 기본적으로 모델 식별자를 deepseek-v4-pro 또는 deepseek-v4-flash로 변경하고 몇 가지 매개변수를 조정하는 것으로 제한된다는 것을 의미합니다.
동시에, 회사는 deepseek-chat 및 deepseek-reasoner와 같은 구형 모델을 단계적으로 단종시키는 일정을 발표했습니다. 해당 제품들은 단종되고 V4-Flash로 전환될 예정입니다. 해당 제품들이 완전히 단종될 때까지, 기존 사용자들은 마이그레이션을 준비해야 합니다. 이는 차세대 제품에 집중하고 기존 사용자 기반이 너무 많은 레거시 버전으로 분산되는 것을 방지하는 확실한 방법입니다.
추론 비용을 줄이고 경제적 효율성에 중점을 둡니다.
DeepSeek은 처음부터 효율성을 핵심 가치로 삼아왔습니다. V4에서는 MoE 아키텍처, 분산 어텐션, 하드웨어 최적화를 결합하여 이러한 효율성을 더욱 강화했습니다. 백만 토큰당 비용을 가장 잘 알려진 프리미엄 API보다 훨씬 낮은 수준으로 낮춥니다.일부 외부 분석에 따르면 특정 구성의 경우 백만 개의 참가 토큰당 약 0,30달러 정도의 비용이 든다고 하는데, 이는 고급 폐쇄형 모델이 청구하는 비용의 극히 일부에 불과합니다.
인프라 및 에너지 비용이 중요한 유럽의 상황에서, 이러한 효율성 중심의 접근 방식은 스타트업과 중소기업의 요구 사항과 잘 부합합니다. 방대한 법률 문서, 긴 의료 기록 또는 전체 소프트웨어 저장소를 처리합니다. 이는 더 이상 거의 무제한의 예산을 가진 기업들만을 위한 사치가 아니라, 새롭게 떠오르는 프로젝트들에게도 감당 가능한 시나리오의 일부가 됩니다.
일부 AI 인프라 제공업체는 이미 자사 카탈로그의 일부로 DeepSeek V4 기반 노드에 대한 조기 액세스를 제공하고 있어 유럽 기업들이 더욱 쉽게 이용할 수 있습니다. 그들은 인프라를 처음부터 구축할 필요 없이 실제 성능과 비용을 평가할 수 있습니다.많은 조직에게 있어 이 테스트 단계는 아웃소싱 모델을 계속 유지할지 아니면 온프레미스 배포를 선택할지 결정하기 전의 예비 단계입니다.
한편, 회사가 정확한 훈련 비용과 사용된 구체적인 하드웨어에 대해 부분적으로 침묵을 지키면서 일부 업계에서는 의구심이 제기되고 있습니다. 2025년 이후, 모델 훈련에 필요한 실제 자원 규모에 대한 의혹이 제기되어 왔으며, 수만 대의 고성능 GPU가 필요하다는 추정도 나왔습니다. DeepSeek은 "장기적으로 수익성 있는 맥락"이라는 새로운 단계에 도달했다고 주장합니다.하지만 이는 그 작전의 물질적 규모에 대한 불확실성을 완전히 해소하지는 못했습니다.
스페인 및 유럽의 스타트업과 기업에 미치는 영향
유럽의 기업가 생태계, 특히 스페인의 기술 스타트업에게 DeepSeek V4와 같은 모델의 등장은 최근까지는 고려하기 어려웠던 다양한 선택지를 열어줍니다. 100만 토큰과 개방형 가중치를 기반으로 1조 개 이상의 매개변수를 가진 모델에 액세스하세요. 이를 통해 실리콘 밸리 공급업체에만 의존하지 않고도 첨단 제품을 살펴볼 수 있습니다.
금융, 의료, 법률, 공공 행정 등 규제 대상 분야에서는 다음과 같은 가능성이 있습니다. EU 내 데이터 센터 또는 자체 시설에서 모델을 실행하세요. 이는 특히 중요한 의미를 갖습니다. 정보가 AI 모델에 의해 처리되기 위해 유럽 관할권을 벗어날 필요가 없다면 GDPR 및 각국의 데이터 보호 규정 준수가 훨씬 수월해집니다.
법률 기술, 의료 기술 또는 개발자 도구와 같이 대량의 문서를 다루는 스페인 스타트업은 1M 토큰 컨텍스트를 활용할 수 있습니다. 전체 파일, 매우 긴 병력 기록 또는 거대한 코드 저장소를 분석하는 것 여러 부분으로 나누고 복잡한 복구 시스템을 설계할 필요가 없습니다. 이는 기술적 복잡성을 줄이고, 많은 경우 지연 시간도 단축합니다.
동시에 위험 요소를 염두에 두는 것도 중요합니다. DeepSeek을 둘러싼 도구 생태계는 Llama와 같은 다른 오픈 소스 모델에 비해 역사가 짧습니다. 문서화 및 커뮤니티 지원은 아직 발전 단계에 있습니다.더욱이, 해당 기업이 중국 기업이라는 사실은 일부 유럽 기관들이 특히 행정이나 중요 기반 시설과 관련된 프로젝트에서 경계심을 갖게 하는 지정학적 요소를 내포하고 있습니다.
이는 고비용의 폐쇄형 모델에 압력을 가하는 움직임입니다.
구체적인 사양 외에도 DeepSeek V4는 업계 내에서 다음과 같이 해석됩니다. 시중에서 가장 비싼 폐쇄형 모델에 대한 경쟁 압력이 더욱 심화되고 있습니다.중국 기업은 1M 토큰 컨텍스트를 공식 서비스 전반에 걸쳐 표준으로 확립하고 개방형 가중치를 제공함으로써, 초장기 컨텍스트가 더 이상 몇몇 고가의 독점 모델만의 전유물이 될 필요가 없다는 분명한 메시지를 전달하고 있습니다.
서구의 대형 연구소들에게는 이것이 과제입니다. OpenAI, Anthropic, 그리고 Google은 역사적으로 여러 방법을 조합하여 사용해 왔습니다. 더 높은 품질, 더 넓은 맥락 및 독자적인 생태계 가치 제안으로서의 측면을 고려해 볼 때, 경우에 따라 훨씬 더 나은 환경을 제공하고 비용도 매우 저렴한 개방형 대안의 등장은 제품 및 가격 전략에 대한 재고를 요구하고 있으며, 특히 사용자 기업의 마진이 빠듯한 부문에서 이러한 재고가 더욱 중요해지고 있습니다.
스페인어권에서는 많은 스타트업들이 미국에 비해 훨씬 적은 예산으로 운영되기 때문에 경쟁 압력이 오히려 그들에게 유리하게 작용합니다. 더욱 강력하고 개방적인 모델이 많아질수록 기술팀은 가격, 규정 준수 및 사용 사례를 기준으로 선택할 수 있는 능력이 커집니다.그리고 이는 API를 제공하는 브랜드뿐만 아니라 다른 곳에서도 마찬가지입니다.
동시에 DeepSeek은 자신들의 전략이 어려움 없이 진행되는 것은 아니라는 점을 인지하고 있습니다. 대부분의 벤치마크 및 비교 자료는 자체 문서나 프리뷰 단계의 테스트에서 나온 것이며, 시장은 유럽을 포함한 까다로운 실제 운영 환경에 V4 모델이 대규모로 배포되었을 때 어떤 성능을 보여줄지 아직 기다리고 있습니다.
전반적으로 DeepSeek V4의 출시는 오랫동안 이어져 온 추세를 더욱 공고히 합니다. 최첨단 AI 모델은 더 이상 폐쇄적인 시스템과 천문학적인 예산을 가진 소수의 기업만의 전유물이 아닙니다.1조 개가 넘는 파라미터, 1만 개의 토큰으로 구성된 컨텍스트, 개방형 가중치, 그리고 효율성에 초점을 맞춘 담론을 결합하여, 이 중국 기업은 스페인과 유럽의 기업 및 개발자들이 향후 AI 인프라 도입 및 갱신 계획에서 결코 무시할 수 없는 대안을 제시합니다.
