다가오는 DeepSeek V4에 대한 모든 것

현재 DeepSeek 모델들에 대한 간단한 개요

먼저 모든 DeepSeek 모델을 살펴보며, 회사가 실제로 어떤 것을 만들어왔는지 알아보세요:

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1. DeepSeek-V2 (일반 LLM)

이 모델은 2024년 5월에 출시되었으며 총 파라미터가 2360억 개로, 각 토큰을 처리할 때는 210억 개만 활성화됩니다. 이는 전문가 혼합 구조를 사용하여 빌드되었는데, 기본적으로 모델이 모든 것을 한 번에 사용하는 대신 서로 다른 작업을 처리하기 위해 자신의 특정 부분을 선택함을 의미합니다. 이로 인해 훨씬 더 효율적으로 작동합니다.

DeepSeek-V2는 최대 128,000개의 토큰까지 컨텍스트를 처리할 수 있습니다. 일반적인 언어 작업과 코딩에 적합합니다. 가장 좋은 점은 이전 모델보다 학습 비용이 약 42.5% 줄고 사용 중 메모리 사용량이 93.3% 감소했다는 점입니다.

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1. DeepSeek-V3 (강력한 추론 능력을 갖춘 대형 언어 모델)

이 V3 모델은 대규모 업그레이드입니다. DeepSeek-V3는 총 6710억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 토큰당 370억 개가 활성화됩니다. 2024년 12월에 출시되어 솔직히 모두를 놀라게 했습니다.

성능 면에서 GPT-4 같은 비공개 모델과 경쟁 중입니다. 수학과 코딩 작업에서 특히 강력합니다. 이 모델은 MIT 라이선스에 따라 오픈 소스이며, 누구나 상업적으로 사용하거나 수정할 수 있습니다.

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1. DeepSeek-V3.1 및 V3.2 (개선된 문맥 처리와 성능 향상을 포함한 업데이트)

V3.1은 일종의 디딤돌이었습니다. 여기에 대한 공개 정보는 많지 않지만, 기본적으로 V3을 개선한 것이었습니다.

V3.2는 현재 플래그십 모델입니다. 2025년 말에 출시되었습니다. DeepSeek Sparse Attention(DSA)이라는 기술을 도입했으며, 긴 문맥에서도 품질을 유지하면서 계산 비용을 줄이는 데 도움을 줍니다.

강화 학습 개선을 통해 V3.2는 GPT-5와 비슷한 수준으로 성능을 발휘합니다. 실제로 두 가지 버전이 있습니다. 일반 V3.2는 균형 잡히고 효율적입니다. 그리고 V3.2-Speciale이 있는데, 이는 추론 능력을 최대치로 끌어올려 Gemini 3.0 Pro와 경쟁합니다. Special 버전은 실제로 2025년 국제 수학 올림피아드 및 기타 대회에서 금메달 수준의 성과를 거두었습니다.

V3.2는 도구 사용 시 추론을 직접 통합한 첫 번째 모델입니다. 그래서 외부 도구를 사용하는 동안 단계별로 사고할 수 있습니다. AI 에이전트를 구축하는 데 꽤 멋집니다.

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1. DeepSeek-R1 (추론 중심 모델)

R1은 추론에 중점을 둡니다. 이 모델은 초기에는 지도 학습 없이 순수 강화 학습을 이용하여 시행착오를 통해 스스로 추론 패턴을 발견할 수 있게 합니다. 이것은 대부분의 모델이 훈련되는 방식과는 다릅니다.

모델은 자가 확인, 반성, 그리고 긴 사고 체인을 생성합니다. 문제를 해결할 때 모델의 사고 과정을 실제로 볼 수 있습니다. 단계별로 문제를 나누어 풉니다.

성능이 뛰어납니다. 미국 초청 수학 시험에서 약 79.8%, MATH-500에서 97.3%를 기록하며, 코딩에서는 프로그래밍 문제에서 Elo 점수 2,029점을 기록합니다. OpenAI의 o1 모델과 경쟁하고 있습니다.

정말 흥미로운 부분은 비용입니다. DeepSeek R1을 실행하는 데는 백만 토큰당 약 $8이 들지만, OpenAI의 o1은 백만 입력 토큰당 $15, 백만 출력 토큰당 $60이 듭니다. 그래서 훨씬 저렴합니다.

다른 V3 모델처럼, R1은 DeepSeek-V3-Base를 기반으로 구축되었으며 MIT 라이선스 하에서 상업적 사용을 지원합니다.

다가오는 코딩 AI 모델에 대한 소식: DeepSeek V4

DeepSeek V4 출시 예상 날짜

DeepSeek은 V4의 출시를 2026년 2월 중순, 아마도 음력 새해와 맞물리는 2월 17일경으로 목표로 하고 있습니다. 이는 R1 모델에서 사용했던 동일한 타이밍 전략입니다. DeepSeek에서 아직 공식적으로 확인된 바는 아니지만, 프로젝트에 대해 알고 있는 사람들의 보고에 따르면 이 시간에 맞춰질 가능성이 있다고 합니다.

회사는 공식적으로 비교적 조용한 상태였지만, GitHub 및 연구 논문 업데이트를 추적하는 개발자들 사이에서 많은 소문이 있었습니다. FlashMLA 코드베이스 분석 결과, "MODEL1"이라는 새로운 모델 식별자가 파일 전반에 걸쳐 28회 나타났습니다. 사람들은 이것이 아마도 V4일 것이라고 생각합니다. 기본적으로 2월 중순, 아마도 몇 주 내로 기대할 수 있지만, 아직 완전히 확정된 것은 없습니다.

DeepSeek V4의 아키텍처 혁신

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1. DeepSeek mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections)

DeepSeek mHC는 큰 신경망, 예를 들어 대형 언어 모델을 더 쉽게 안정적으로 훈련할 수 있도록 설계된 새로운 아키텍처 및 훈련 방법입니다. 학습된 연결 행렬을 행과 열이 각각 1로 합산되는 이중 확률 행렬의 매니폴드로 제한하는 것이 DeepSeek의 주요 연결 방식입니다. 이로 인해 네트워크가 깊어짐에 따라 그래디언트와 신호 크기가 폭발하는 것을 방지하여 훈련을 안정적이고 제대로 작동하도록 유지합니다.

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1. 더 빠른 회상을 위한 Engram 메모리 아키텍처

DeepSeek V4의 핵심 새로운 부분은 Engram으로, 빠르게 조회할 수 있도록 패턴과 사실을 저장하는 기억 시스템입니다. 모델은 빠른 조회를 사용하여 저장된 데이터를 가져올 수 있습니다. 이를 통해 긴 시퀀스를 더 잘 기억하고 긴 작업에서 일관된 추론을 유지할 수 있습니다. 또한 오래된 사실을 기억하는 대신 새로운 정보에 집중할 수 있도록 모델의 역량을 향상시킵니다.

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1. 고급 주의력 및 정밀 기술

모델은 입력의 중요한 부분에 주의를 기울이는 방법에 개선을 추가했습니다. 희박한 주의(Sparse Attention)와 같은 새로운 주의 방법은 모델이 지나치게 느려지지 않고 긴 시퀀스를 처리할 수 있게 합니다. 혼합 수치 형식과 같은 정밀 기술은 더 적은 메모리를 사용하며 계산의 정확성을 높입니다. 이러한 변경 사항은 V4가 긴 코드 로직이나 계층화된 문서와 같은 복잡한 문제를 더 명확하게 추론할 수 있도록 합니다.

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1. 전문가 혼합(Mixture-of-experts)

DeepSeek V4는 계속해서 전문가 혼합(MoE) 구조를 사용합니다. 이 설계에서 모델은 여러 개의 작은 전문가 모듈을 가지며 각 작업에 가장 관련성이 높은 모듈만 활성화합니다. 이는 시스템이 모든 부분을 항상 활성화하지 않고도 확장할 수 있게 합니다. MoE를 사용하면 V4는 크기와 기능이 증가해도 효율성을 유지합니다. Engram과 결합하여 이 구조는 모델이 메모리와 계산을 효과적으로 균형 있게 사용할 수 있게 합니다.

이전 모델 대비 DeepSeek V4의 주요 기능

DeepSeek 모델 1은 이전 버전에서 큰 도약이 될 것입니다. 이 새로운 모델에서 기대되는 주요 업그레이드는 다음과 같습니다:

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1. 코딩에 강한 집중

DeepSeek V4는 소프트웨어 엔지니어링 작업에 최우선으로 설계되었습니다. 내부 테스트에서 V4가 Claude 및 GPT 모델을 장문의 코드 생성에서 능가하는 것으로 보고되었습니다. 매우 긴 코드의 이해, 디버깅 및 언어와 시스템 전반의 리팩터링을 처리합니다. 이 모델은 버그 추적, 테스트 작성 및 복잡한 코드 설명과 같은 작업에 도움을 줄 것입니다. 이러한 초점으로 인해 일반 목적 AI 모델보다 개발자에게 더 유용하게 됩니다.

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1. 긴 문맥 지원

V4는 매우 많은 양의 텍스트나 코드를 한 번에 읽고 작업할 수 있도록 설계되었습니다. 대부분의 AI 모델은 몇 백만 개의 토큰 이후에 메모리가 부족해집니다. DeepSeek V4는 1백만 개 이상의 토큰을 지원하도록 계획되어 있습니다. 이는 전체 코드베이스, 긴 문서 또는 대규모 데이터 세트를 더 작은 조각으로 나누지 않고도 처리할 수 있게 합니다. 이는 연속성을 개선하고 모델이 이전 정보를 잊어버리는 것을 방지합니다.

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1. 개선된 계산 효율성

백그라운드에서 V4는 필요한 계산량을 줄이기 위해 스마트한 엔지니어링 변화를 사용합니다. 예를 들어, 모든 가능한 상호작용 대신 가장 중요한 계산에 집중하는 희소 주의(sparse attention) 방법을 사용합니다. 이는 모델이 적은 메모리와 에너지로 긴 컨텍스트를 실행할 수 있다는 것을 의미합니다.

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1. 다중 파일 추론

모델의 주요 업그레이드 중 하나는 여러 파일 간의 연관성을 이해하는 능력입니다. 파일을 하나씩 읽는 대신, V4는 전체 프로젝트에서 가져오기, 함수, 정의, 참조를 추적할 수 있을 것으로 예상됩니다. 이를 통해 의존성을 분석하고, 여러 파일에 걸친 오류를 찾아내며, 전체 시스템에서 작동하는 리팩토링 제안을 할 수 있습니다.

Pippit 간단 리뷰: DeepSeek 프롬프트를 시각화하다

Pippit은 이미지를 만들고 영상을 생성하는 비디오 생성기와 AI 디자인 도구를 제공하는 AI 도구입니다. 따라서 DeepSeek을 사용하여 자세한 프롬프트, 아이디어, 스크립트를 작성할 때, 해당 텍스트를 Pippit으로 가져와 시각 자료나 영상을 만들 수 있습니다. Pippit의 고급 텍스트-이미지 또는 비디오 모델은 프롬프트를 읽고, DeepSeek에서 생성한 프롬프트를 반영하는 소셜 클립, 제품 소개, 또는 스토리 비주얼을 생성합니다.

왜 Pippit을 선택하여 DeepSeek 프롬프트를 시각화하나요

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1. DeepSeek 프롬프트에 대한 멀티모델 비디오 생성 응답

Pippit은 DeepSeek에서 생성된 프롬프트를 제품 페이지 링크, PowerPoint 또는 로컬 영상과 함께 입력하여 제품 하이라이트, 바이럴 TikTok, 매력적인 릴 또는 재미있는 밈 비디오로 즉시 변환할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 필요에 따라 다른 AI 모델을 사용합니다. Veo 3.1, Sora 2, Agent 모드 또는 Lite 모드를 사용할 수 있으며, 지속 시간을 선택하고 비디오 언어를 설정할 수 있습니다.

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1. DeepSeek의 AI 이미지 프롬프트를 시각화하여 다양한 용도로 활용

Pippit은 최신 모델인 Nano Banana Pro와 Seedream 4.5를 사용하여 DeepSeek과 같은 대형 언어 모델에서 생성된 간단한 텍스트 프롬프트로부터 고품질의 맞춤형 비주얼을 생성합니다. AI 디자인 도구는 언어를 매우 잘 이해하며 선명한 디테일, 균형 잡힌 조명, 잘 정의된 텍스처를 통해 사용자의 의도를 캡처합니다. 참조 이미지를 업로드하고, 비율을 조정하며, 색상에서 포함하고자 하는 특정 요소까지 모든 것을 맞춤 설정할 수 있습니다.

Pippit에서 DeepSeek 프롬프트를 동영상으로 전환하는 방법

아래 링크를 클릭한 다음 DeepSeek으로 생성한 프롬프트를 사용해 Pippit으로 소셜 미디어 클립, 광고 등을 제작하려면 다음 세 가지 단계를 따르십시오:

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1. 비디오 생성기 열기

• Pippit 계정에 가입해야 합니다. Google, TikTok 또는 Facebook 로그인 중에서 가장 편한 것을 사용할 수 있습니다.
• 접속 후, 왼쪽 탐색 패널에서 "비디오 생성기"를 클릭하십시오.
• 이제 당신은 DeekSeek에서 생성된 프롬프트를 입력하는 텍스트 필드를 보게 될 것입니다.

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1. DeepSeek 프롬프트에서 비디오 생성

• 사진, 비디오 클립 또는 참조 자료를 업로드하려면 "미디어 및 기타 추가"를 클릭하세요.
• "모델 선택"을 클릭하여 필요한 비디오 종류에 따라 모델을 선택하세요. Lite 모드는 빠른 마케팅 비디오에 적합하고, Agent 모드는 창의적인 작업에 좋으며, Veo 3.1은 사실적인 비디오를 잘 처리하고, Sora 2는 더욱 완성도 있는 콘텐츠에 적합합니다.
• Agent 모드를 사용 중인 경우 AI가 재현하기 원하는 스타일을 보여주기 위해 "참조 비디오 업로드"를 클릭할 수 있습니다.
• "비디오 설정 사용자 정의"를 열어 길이를 조정하세요. 프로젝트에 적합한 것으로 설정하세요. 15초에서 몇 분까지 가능합니다.
• 더빙이나 캡션을 원하면 여기에서 언어 선호도를 선택할 수 있습니다.
• 모든 것이 정확해 보이면 "생성"을 클릭하여 Pippit이 비디오를 생성하도록 하세요. 작성한 프롬프트에 따라 애니메이션, 전환, 효과가 추가됩니다.

DeepSeek에서 프롬프트 시도: 현대적인 거실에서 작은 강아지가 춤추는 고품질 비디오를 생성하세요. 장면은 큰 창문과 부드러운 아침 햇살이 나무 바닥에 자연스러운 그림자를 드리우는 아늑한 가정 내부입니다. 강아지는 뒷다리로 서서 장난스럽게 좌우로 뛰면서 작은 원을 그리며 회전하고 리드미컬하게 공중을 휘젓습니다. 카메라는 약간 자연스러운 움직임으로 왼쪽에서 오른쪽으로 천천히 핸드헬드 스타일의 팬을 사용합니다. 따뜻한 색감, 사실적인 움직임, 즐거운 분위기.

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1. 내보내기 및 공유

• 비디오 콘텐츠를 더욱 향상시키려면 "더 편집하기"를 선택하여 내부 비디오 편집기를 여세요.
• 비디오를 컴퓨터에 저장하려면 "다운로드"를 클릭하세요.
• 바로 공유하고 싶다면, "게시"를 클릭하여 TikTok, Facebook, Instagram 같은 소셜 미디어 플랫폼에 자동 예약 및 게시하세요.

Pippit에서 DeepSeek 프롬프트를 이미지로 변환하는 방법

포스터, 전단지, 배경화면, 소셜 미디어 게시물, 또는 예술 작품 제작에 사용되는 DeepSeek의 AI 이미지 프롬프트를 변환하는 방법은 다음 단계를 따르세요.

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1. AI 디자인 도구 열기

• “창작” 아래에 있는 “이미지 스튜디오” 클릭
• “마케팅 이미지 레벨업” 아래에 있는 “AI 디자인” 클릭
• DeepSeek에 원하는 이미지 종류를 알려주고 해당 프롬프트를 복사하여 Pippit에서 사용

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1. DeepSeek 프롬프트를 이미지로 변환

• 참조 사진을 업로드하려면 "+" 버튼을 클릭하세요. 원하는 스타일의 예시나 AI에게 영감을 주고 싶은 특정 요소가 있을 수도 있습니다. 이 단계는 선택 사항이지만 도움이 될 수 있습니다.
• Seedream 또는 Nano Banana 모델 중에서 선택하려면 "모델"을 클릭하세요. 각각의 강점이 다릅니다. 어떤 것을 사용해야 할지 모르겠다면 그냥 '자동'으로 설정하여 Pippit이 결정하게 하세요.
• 필요한 "화면 비율"을 선택하세요. 소셜 미디어 게시물을 위한 정사각형, 웹사이트를 위한 가로형, 전화 화면을 위한 세로형 등 프로젝트에 맞는 것을 선택하세요.
• "생성"을 클릭하고 Pippit의 AI가 설명한 모든 것을 바탕으로 이미지를 생성할 때까지 잠시 기다리세요.

DeepSeek의 프롬프트를 시도해보세요: 열린 공원 공간에서 뛰는 개, 뛰는 도중 귀가 들리고 살짝 열린 입, 속도로 인해 흐려진 발. 카메라가 초점을 유지하려 애쓰면서 배경은 녹색과 갈색 선으로 늘어져 보입니다. 햇빛이 몸체에 부서진 형태로 반짝입니다. 손으로 들고 촬영하며, 빠른 셔터와 완벽하지 않은 트래킹, 그림자 부분의 눈에 보이는 노이즈, 현실감을 유지하기 위해 남겨둔 모션 블러가 특징입니다.

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1. 이미지를 내보내기

• DeepSeek 프롬프트에서 생성된 결과를 확인하세요. 프롬프트 세부 정보를 조정하여 다양한 스타일로 더 많은 이미지를 생성할 수 있습니다.
• 내부 툴을 활용하여 필요에 따라 이미지 콘텐츠를 정밀하게 조정하세요.
• 이미지를 로컬 장치에 저장하려면 "다운로드"를 클릭하세요.

결론

여기서 다룬 내용을 간단히 정리해 보겠습니다. 우리는 DeepSeek의 현재 라인업을 살펴보고 V4의 출시를 탐구했으며, 이것은 백만 토큰 컨텍스트 창, Engram 메모리 아키텍처, 그리고 코딩 작업에 대한 레이저 초점 등으로 심각한 업그레이드가 될 것으로 보입니다. 이러한 향상은 복잡한 프로젝트와 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 더욱 능숙하게 만듭니다. 이것은 DeepSeek이 몇 년 만에 긴 여정을 거쳐 놀라운 발전을 이루었다는 것을 명확히 보여줍니다. 이제 진지한 코딩, 연구, 문제 해결 작업을 위한 필수 도구가 되었습니다.

자주 묻는 질문

DeepSeek v3 모델의 특별한 점은 무엇인가요?

DeepSeek V3 모델은 최대 128K 토큰의 컨텍스트 창으로 매우 큰 입력을 처리할 수 있는 능력으로 두드러지며, 이를 통해 긴 문서나 코드베이스를 읽고 분석할 수 있습니다. 이는 필요한 부분만 활성화하여 모델을 빠르고 효율적으로 유지하는 Mixture-of-Experts (MoE) 설계를 사용합니다. V3에는 중요한 정보를 기억하는 계층적 메모리, 오류를 줄이기 위한 진실 앵커링 시스템, 그리고 텍스트 품질과 성능을 향상시키는 고급 훈련 기술이 포함되어 있습니다.

DeepSeek 모델 목록에는 어떤 모델이 포함되어 있습니까?

DeepSeek 모델 라인업에는 컨텍스트와 추론이 개선된 V2, 128K 토큰 윈도우와 MoE를 갖춘 V3, 깊은 추론을 위한 V3.1이 포함됩니다. 또한 추론 작업과 대회 수준 문제 해결에 적합한 V3.2- Speciale 모델도 있습니다. R1 시리즈는 단계별 논리적 추론에 중점을 둡니다.

DeepSeek는 긴 컨텍스트 작업을 어떻게 처리합니까?

DeepSeek AI 모델은 모든 것을 서로 비교하는 대신 가장 관련성이 높은 토큰만 선택하는 희소 주의 메커니즘을 통해 긴 컨텍스트를 처리합니다. 이로 인해 긴 컨텍스트 처리 속도가 훨씬 빨라지고 높은 품질의 결과를 제공합니다. V3.2와 곧 출시될 V4는 백만 개 이상의 토큰을 처리할 수 있어 전체 코드베이스나 대규모 문서를 한 번에 처리할 수 있습니다.

DeepSeek V4는 오픈 소스가 될까요?

현재로서는 DeepSeek이 V4가 완전히 오픈 소스가 될지 여부를 공식적으로 확인하지 않았습니다. 그러나 DeepSeek은 모델과 가중치를 대중에게 제공하는 분명한 패턴을 가지고 있습니다. 따라서 V2, V3, 그리고 R1의 사례를 기반으로 볼 때, V4도 2월 중순 출시 시 동일한 패턴을 따를 가능성이 높습니다.

DeepSeek 모델을 로컬에서 사용할 수 있나요?

네, DeepSeek 모델을 로컬에서 실행할 수 있습니다. V3와 V3.1은 다운로드하여 사용자의 CPU나 GPU에서 실행할 수 있는 오픈 가중치를 가지고 있습니다. 7B, 14B 및 32B 매개변수 모델과 같은 R1의 소형 압축 버전은 일반 소비자 하드웨어에서 작동합니다. Mixture-of-Experts 설계를 통해 V4는 듀얼 RTX 409 또는 단일 RTX 5090에서 실행될 것으로 예상됩니다.