DeepSeek V4의 컨텍스트 창은 얼마나 큰가요?

DeepSeek V4는 100만 개 이상의 토큰 컨텍스트를 지원하여 전체 코드베이스와 같은 매우 큰 입력을 단일 패스로 처리할 수 있습니다.

DeepSeek V4가 긴 컨텍스트 추론에 효율적인 이유는 무엇인가요?

DeepSeek V4는 압축 희소 어텐션(CSA)과 고도로 압축된 어텐션(HCA)을 결합한 하이브리드 어텐션 메커니즘을 사용합니다. 1M 토큰 컨텍스트 설정에서 DeepSeek-V4-Pro는 DeepSeek-V3.2에 비해 단일 토큰 추론 FLOP의 약 27%와 KV 캐시의 약 10%를 필요로 하는 것으로 보고되었습니다.

DeepSeek V4는 코딩에 얼마나 좋은가요?

DeepSeek V4는 전체 코드베이스를 처리하고, 다중 파일 관계를 이해하며, 교차 파일 버그를 진단하고, 대규모 리팩토링 중에 일관성을 유지할 수 있으며, 98%의 HumanEval 정확도를 보고하는 것으로 설명됩니다.

DeepSeek V4의 어떤 변형이 언급되었으며 어떻게 다른가요?

소스에는 DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Pro-Max(지식/추론/에이전트 작업에 대한 가장 강력한 오픈 소스 옵션으로 포지셔닝된 최대 추론 노력 모드), DeepSeek-V4-Flash-Max(더 작음; 더 큰 사고 예산으로 Pro와 비슷한 추론에 도달할 수 있지만 순수한 지식과 가장 복잡한 에이전트 워크플로우에서는 뒤처짐)가 언급되어 있습니다.

DeepSeek V4를 로컬에서 실행할 수 있나요?

네. DeepSeek V4는 오픈 웨이트를 가지며 로컬에서 실행할 수 있는 것으로 설명됩니다. 참조된 자료는 모델 웨이트 변환 및 대화형 채팅 데모를 포함하여 로컬에서 실행하기 위한 지침이 포함된 "inference" 폴더를 가리킵니다. 언급된 소비자 하드웨어 목표는 듀얼 RTX 4090 또는 단일 RTX 5090입니다.

API를 통한 DeepSeek V4의 비용은 얼마인가요(소스에 인용된 바와 같이)?

인용된 한 소스에 따르면 DeepSeek V4는 WaveSpeed에서 백만 토큰당 0.10달러(비교 가능한 모델의 약 40%로 언급됨)이며, 현재 요금은 가격 책정 페이지를 참조하라고 합니다.

DeepSeek V4

WebsiteFreemiumAI Chatbot AI Code Assistant

DeepSeek V4는 DeepSeek의 새로운 오픈 소스 플래그십 MoE 모델 시리즈(Pro 및 Flash)로, 최대 1M 토큰 컨텍스트 창, 효율성을 위한 하이브리드 긴 컨텍스트 어텐션, 웹, 앱 및 API 전반에 걸쳐 강력한 추론/코딩 및 에이전트 기능을 제공합니다.

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제품 정보

업데이트됨:Apr 24, 2026

DeepSeek V4 월간 트래픽 동향

DeepSeek는 트래픽이 142.5% 증가하며 5억 4,660만 방문을 달성했습니다. R1 및 V3 모델 출시로 챗봇의 성능이 크게 향상되어 경쟁력과 비용 효율성이 높아졌습니다. 중국의 언론의 관심과 국가적 지원 또한 사용자 기반의 빠른 확장에 기여했습니다.

과거 트래픽 보기

DeepSeek V4이란?

DeepSeek V4는 DeepSeek의 차세대 대규모 언어 모델 제품군으로, 실제 피드백을 수집하기 위한 미리 보기로 출시되었으며 DeepSeek-V4-Pro 및 DeepSeek-V4-Flash의 두 가지 MoE(Mixture-of-Experts) 변형으로 제공됩니다. 이 시리즈는 DeepSeek의 고급 추론, 코딩 및 에이전트 워크플로우를 위한 플래그십으로 자리매김하고 있으며, 고성능 AI의 민주화를 위한 DeepSeek의 광범위한 접근 방식에 따라 오픈 소스/오픈 웨이트를 유지합니다. 주요 기능은 최대 100만 토큰에 이르는 매우 큰 컨텍스트 창으로, 저장소 수준 이해, 긴 문서 처리 및 확장된 입력에 대한 높은 일관성으로 다단계 작업 실행을 목표로 합니다.

DeepSeek V4의 주요 기능

DeepSeek V4는 고성능 추론, 코딩 및 에이전트 워크플로우를 목표로 하는 플래그십 오픈 소스 MoE(Mixture-of-Experts) 모델 제품군의 미리 보기 버전으로, 1,000,000 토큰의 초장문 컨텍스트 창을 특징으로 합니다. 이 시리즈에는 DeepSeek-V4-Pro(총 1.6T 매개변수, 약 49B 활성화)와 DeepSeek-V4-Flash(총 284B 매개변수, 약 13B 활성화)가 포함되며, 더 강력한 추론을 위해 더 많은 사고 예산을 할당하는 “Max” 모드를 제공합니다. 1M 컨텍스트에서 추론 FLOPs 및 KV-캐시 사용량을 줄이기 위해 장문 컨텍스트 효율성에 중점을 둔 하이브리드 어텐션 설계(예: CSA + HCA)를 도입했으며, 많은 폐쇄형 모델에 비해 저장소 규모의 코드 이해, 도구/에이전트 통합 및 비용 효율적인 배포를 위해 포지셔닝되었습니다.

1M 토큰 장문 컨텍스트: 최대 100만 토큰의 컨텍스트를 지원하여 공격적인 청킹 없이 전체 저장소/대규모 문서 수집 및 장기 에이전트 워크플로우를 가능하게 합니다.

MoE 아키텍처 (Pro 및 Flash 변형): 두 가지 MoE 모델: V4-Pro(1.6T 매개변수, 약 49B 활성화) 및 V4-Flash(284B 매개변수, 약 13B 활성화)는 토큰당 전문가의 일부만 활성화하여 품질과 지연 시간/비용의 균형을 맞춥니다.

최대 추론 노력 모드: Pro-Max는 더 강력한 지식과 추론을 강조합니다. Flash-Max는 더 많은 사고 예산이 주어지면 Pro 수준의 추론에 접근할 수 있으며, 속도와 품질을 교환합니다.

장문 컨텍스트 효율성을 위한 하이브리드 어텐션: 압축된 희소 어텐션 메커니즘(예: CSA 및 HCA)을 결합하여 매우 긴 컨텍스트 길이(1M 토큰에서 V3.2 대비 대폭 감소 보고)에서 컴퓨팅 및 KV-캐시 오버헤드를 줄입니다.

2단계 후처리 학습 (전문가 → 통합): SFT 및 RL(GRPO)을 통해 도메인별 전문가를 학습한 다음, 온-정책 증류를 통해 기능을 통합하여 도메인 전반의 강점을 통합합니다.

에이전트/도구 지향: 다단계 디버깅, 코드베이스 리팩토링 및 자동화된 작업 실행과 같은 워크플로우를 목표로 하는 에이전트 작업 및 일반 에이전트 도구와의 통합을 위해 포지셔닝되었습니다.

DeepSeek V4의 사용 사례

저장소 규모 코딩 및 리팩토링: 대규모 코드베이스를 한 번에 수집하여 파일 간 추론, 일관된 리팩토링, 종속성 인식 편집 및 대규모 현대화(예: 프레임워크 업그레이드)를 수행합니다.

운영 디버깅 및 사고 대응: 긴 로그, 추적, 구성 및 런북을 함께 분석하고, 여러 서비스에 걸쳐 전역 컨텍스트를 유지하면서 수정 및 완화 단계를 제안합니다.

기업 지식 도우미: 더 적은 검색/청킹 단계로 대규모 내부 자료(정책, 사양, 티켓, 위키)에 대한 질문에 답변하여 긴 대화의 연속성을 향상시킵니다.

개발자 워크플로우를 위한 에이전트 자동화: 특히 긴 컨텍스트가 중요한 경우 다단계 작업(코드 검색, 패치 생성, 테스트 실행, PR 초안 작성)을 계획하고 실행하는 도구 사용 에이전트를 구동합니다.

규제 산업의 대규모 문서 분석: 장기적인 일관성 검사 및 구조화된 요약을 통해 긴 법률/금융/의료 문서(계약, 서류, 지침)를 검토하고 비교합니다.

장점

초장문 1M 토큰 컨텍스트는 청킹을 덜 사용하여 전체 저장소 및 대규모 문서 워크플로우를 가능하게 합니다.

MoE 설계는 밀집 모델보다 낮은 활성화 매개변수 컴퓨팅으로 강력한 기능을 제공하여 비용/성능을 향상시킵니다.

Max 모드는 복잡한 추론 및 에이전트 작업에 유연한 품질/지연 시간 절충을 제공합니다.

단점

미리 보기 상태는 성숙한 릴리스에 비해 변경될 수 있는 API, 안정성 및 불완전한 생태계 도구를 의미할 수 있습니다.

현재 미리 보기에서는 텍스트 전용입니다(일부 보고서에서는 멀티모달 기능이 진행 중이라고 명시되어 있습니다).

1M 컨텍스트 작업은 압축 최적화에도 불구하고 실제로는 여전히 리소스 집약적일 수 있습니다(메모리/지연 시간).

DeepSeek V4 사용 방법

1) DeepSeek V4 사용 방법 선택 (채팅 vs API): 빠른 대화형 사용을 원하시면 https://chat.deepseek.com/ 웹 채팅으로 이동하거나 DeepSeek 모바일 앱을 사용하십시오. 제품에 통합하려면 https://platform.deepseek.com/를 통해 API를 사용하십시오.

2) 웹 채팅에서 DeepSeek V4 사용 (코드 없음): https://chat.deepseek.com/를 열고 최신 플래그십 모델(DeepSeek-V4)과 대화를 시작하십시오. 이는 프롬프트와 긴 컨텍스트 워크플로우를 테스트하는 가장 빠른 방법입니다.

3) API 키 생성 (API 사용용): https://platform.deepseek.com/에서 DeepSeek 플랫폼에 로그인하고 API 키를 생성하십시오. 비밀로 유지하고 소스 코드에 하드코딩하지 마십시오.

4) API 키를 안전하게 저장: 키를 환경 변수(권장) 또는 비밀 관리자에 저장하십시오. Authorization 헤더에 Bearer 토큰으로 전송합니다.

5) OpenAI 호환 API 엔드포인트 호출: DeepSeek V4의 API는 OpenAI Chat Completions 형식을 따릅니다. 기본 URL을 https://api.deepseek.com/v1로 설정하고 Authorization: Bearer <YOUR_KEY>와 함께 chat-completions 엔드포인트로 요청을 보냅니다.

6) 올바른 V4 모델 ID 선택: 요청 페이로드에서 모델 필드를 DeepSeek 대시보드/문서에 표시된 V4 모델 식별자로 설정하십시오 (정확한 슬러그는 다를 수 있으므로 실행하기 전에 확인하십시오).

7) 비용/성능에 적합한 모델 변형 선택: 일상적인 작업 및 예측 가능한 지출에는 DeepSeek-V4-Flash를 기본으로 사용하고, 더 어렵거나 복잡한 작업에는 DeepSeek-V4-Pro를 사용하십시오. 둘 다 최대 1,000,000 토큰의 컨텍스트를 지원합니다.

8) 작업에 맞게 생성 설정 조정: 코드/사양의 경우 낮은 온도(일반적으로 ~0.2)를 사용하십시오. 창의적인 글쓰기/아이디어 구상의 경우 높은 온도(일반적으로 ~0.5)를 사용하십시오. 최대 결정론이 필요할 때는 온도를 낮게 유지하십시오.

9) 안정성을 위해 안전한 재시도 구현: API 호출을 지수 백오프를 사용하여 429 및 5xx를 처리하는 재시도 헬퍼로 래핑하십시오. 4xx 오류를 자동으로 재시도하지 마십시오 (요청/논리 버그로 처리하십시오).

10) 필요할 때 스트리밍 및 도구 호출 사용: 클라이언트가 이미 OpenAI 스타일 스트리밍 및 도구/함수 호출을 지원하는 경우, 기본 URL을 DeepSeek's로 교체하여 작동해야 합니다. 더 빠른 UX를 위해 스트리밍을 사용하고 에이전트 워크플로우를 위해 도구 호출을 사용하십시오.

11) (선택 사항) 스택이 Anthropic 형식인 경우 Anthropic 메시지 형식 사용: 기존 클라이언트가 Anthropic의 Messages API 형식을 사용하는 경우, https://api.deepseek.com/anthropic/v1/messages를 가리키고 Anthropic 형식 페이로드를 보내십시오. 동일한 기본 모델로 라우팅됩니다.

12) 출력 유효성 검사 및 반복 중 지출 가시성 유지: 생성된 코드 및 중요한 출력을 검토하십시오. 공급자 간의 빠른 비교를 위해 기존 OpenAI 형식 API 컬렉션(예: Apidog)을 복제하고, 기본 URL을 https://api.deepseek.com/v1로 교체하고, 모델 ID를 교체한 다음 동일한 프롬프트를 실행하여 품질과 비용을 비교하십시오.