DeepSeek V4는 어떻게 저비용 100만 토큰 컨텍스트를 실현했나: CSA + HCA 하이브리드 어텐션 상세 해설

2026년 4월 24일, DeepSeek은 DeepSeek V4를 정식 발표하고 오픈소스화(MIT 라이선스)했습니다. 제공되는 두 가지 버전은 고급 추론과 에이전트형 코딩을 겨냥한 V4-Pro(총 파라미터 1.6조 / 활성 파라미터 49B)와, 더 빠르고 저렴한 V4-Flash(총 파라미터 284B / 활성 파라미터 13B)입니다. 두 버전 모두 기본적으로 100만(1M) 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 최대 출력은 약 384K 토큰입니다.

"100만 토큰 컨텍스트"를 값비싼 실험실 기능에서 누구나 쓸 수 있는 저렴한 능력으로 바꾼 진짜 주역은, 출시 전 떠돌던 어떤 "무한 메모리 시스템"(한때 Engram이라 불렸으나 그것은 출시 전 소문상의 명칭일 뿐입니다)이 아니라, V4가 실제로 채택한 하이브리드 어텐션 아키텍처: CSA(압축 희소 어텐션, Compressed Sparse Attention) + HCA(고도 압축 어텐션, Heavily Compressed Attention) 입니다. 이 글은 이 실제 메커니즘에 초점을 맞춰, 1M 컨텍스트에서 어떻게 연산량과 메모리를 억제하는지, 그리고 그것이 장문서·전체 코드베이스·긴 대화 기억에 무엇을 의미하는지 설명합니다.

장문맥의 근본적 딜레마

O(n²) 어텐션 복잡도: 넘을 수 없는 연산의 벽

표준 Transformer의 셀프 어텐션 메커니즘의 복잡도는 O(n²) 입니다(n은 시퀀스 길이). 이는 다음을 의미합니다:

컨텍스트가 4K에서 1M으로 확장되면 연산량이 약 62,500배 증가하고, KV 캐시 메모리도 함께 폭발적으로 팽창합니다. FlashAttention이나 Ring Attention 같은 최적화 기술을 적용하더라도 상수 계수만 줄일 뿐, 이차 증가의 본질은 변하지 않습니다. 그래서 100만 토큰 컨텍스트는 오랫동안 "연산 자원을 감당할 수 있는 자만 즐기는 게임"이었습니다.

기존 솔루션의 한계

슬라이딩 윈도우 어텐션

# 슬라이딩 윈도우 개념도 (윈도우 크기 w)
# 각 토큰은 앞뒤 w개 토큰에만 주목
어텐션 범위: [i-w, i+w]
복잡도: O(n·w)  # 선형이지만 장거리 의존성을 잃음

슬라이딩 윈도우는 복잡도를 선형으로 줄이지만, 장거리 정보를 포착하는 능력을 완전히 잃는 대가가 있습니다. 장(chapter)을 넘나드는 추론이 필요한 긴 문서 작업에서는 치명적인 결함입니다.

정적 희소 어텐션(Static Sparse Attention)

기존 희소 어텐션은 사전 정의된 희소 패턴(예: 로컬 + 글로벌)을 통해 연산량을 줄이지만 두 가지 문제가 있습니다:

1. 희소 패턴이 정적이어서 콘텐츠에 따라 동적으로 조정할 수 없음
2. 핵심 정보가 희소화된 위치에 정확히 놓일 수 있음

검색 증강 생성(RAG)

RAG는 긴 문서를 청크로 나누고 벡터 검색을 통해 관련 세그먼트를 가져옵니다. 그러나 RAG는 본질적으로 "외장형" 시스템입니다:

• 검색 품질이 임베딩 모델에 의존하여 의미적 손실이 발생
• 전체적 이해가 필요한 작업을 처리할 수 없음 (예: 전체 책의 주제 분석)
• 청크 경계 절단이 컨텍스트 일관성을 깨뜨릴 수 있음
• 시스템 복잡성과 지연이 증가

V4의 답: CSA + HCA 하이브리드 어텐션

DeepSeek V4는 위의 어떤 단일 솔루션도 답습하지 않고, MoE(전문가 혼합) 골격 위에 상호 보완적인 두 종류의 어텐션 메커니즘을 결합한 하이브리드 어텐션 아키텍처를 구축했습니다. 장거리 정보를 보존하면서 연산량과 메모리를 대폭 압축합니다.

CSA: 압축 희소 어텐션(Compressed Sparse Attention)

CSA가 해결하는 것은 "어떤 토큰에 풀 정밀도 연산량을 들여 주목할 가치가 있는가"라는 문제입니다. 시퀀스를 동적으로 압축 블록으로 분할하고, 블록 수준 표현에 대해 콘텐츠 기반 희소 선택을 수행하여, 진정으로 관련된 영역에만 정밀한 어텐션을 전개합니다.

정적 희소 어텐션과 달리 CSA의 희소성은 사전 고정이 아니라 콘텐츠 기반 동적 선택입니다. 이로써 핵심 정보가 고정 희소 패턴의 "사각지대"에 놓여 버려지는 일이 없어집니다.

HCA: 고도 압축 어텐션(Heavily Compressed Attention)

HCA가 해결하는 것은 "KV 캐시가 시퀀스 길이에 따라 폭발하지 않게 하는 방법"입니다. 키-값 표현을 고도로 압축하여 메모리에는 컴팩트한 압축 상태만 보관함으로써, 초장문 컨텍스트의 KV 캐시 메모리 사용량을 극도로 낮춥니다.

둘의 협조가 만드는 효과

CSA가 "적게 연산"(토큰당 어텐션 연산량 감소)하고, HCA가 "적게 저장"(KV 캐시 메모리 감소)합니다. 둘이 협조함으로써 V4는 1M 컨텍스트에서 공식 발표된 효율 지표를 달성합니다:

다시 말해, 100만 토큰을 처리할 때 V4의 토큰당 연산량은 V3.2의 약 27%, KV 캐시 메모리는 V3.2의 약 10%입니다. 이것은 윈도우를 "억지로 키우는" 힘으로 밀어붙이는 방식이 아니라, 어텐션 메커니즘 자체를 재설계함으로써 얻은 구조적 절약입니다.

명칭에 관하여: 출시 전 커뮤니티는 "Engram 메모리 시스템"이나 "DSA" 같은 명칭으로 V4의 장문맥 메커니즘을 추측했지만, 4월 24일 정식 발표에서 채택된 것은 CSA + HCA 하이브리드 어텐션입니다. 이 글은 정식 발표의 사실에 근거합니다.

기존 KV 캐시 방식과의 비교

가장 중요한 차이: 기존 방식은 "전부 보지만 너무 비싸다" 아니면 "비용 절감을 위해 장거리 정보를 희생한다" 둘 중 하나였습니다. CSA + HCA는 양 극단 사이에서 공학적 균형점을 찾았습니다——100만 토큰을 가로지르는 핵심 연관을 보존하면서도, 연산량과 메모리를 상업적으로 실용 가능한 수준까지 억제합니다.

실제 가격: 100만 컨텍스트를 저렴하게

효율의 최종적 의미는 가격에 나타납니다. V4의 75% 인하 후 장기 API 가격은 다음과 같습니다:

클로즈드소스 프런티어 모델(GPT-5.4, Claude 4.6, Gemini 3.1 Pro)과 비교하면, V4는 동등한 장문맥 능력에서 일반적으로 약 5~30배 저렴합니다. 이는 책 한 권 전체, 코드베이스 전체, 수백 턴의 대화 기록을 한 번에 컨텍스트에 밀어 넣는 것이 예산상의 사치가 아니라 일상적으로 쓸 수 있는 작업이 됨을 의미합니다.

기존 deepseek-chat 및 deepseek-reasoner 모델은 2026년 7월 24일에 폐기되므로 deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash로의 마이그레이션을 권장합니다. 접근 방법으로는 chat.deepseek.com(전문가 모드 / 인스턴트 모드), 공식 API, Atlas Cloud가 있습니다.

실제 시나리오에서의 의미

장문서 처리

CSA의 동적 희소성과 HCA의 메모리 압축 덕분에, V4는 수십만 토큰에 달하는 장문서를 단일 포워드 패스에 통째로 읽어 들일 수 있습니다. 청크 분할도 외장 검색도 필요 없습니다:

기존 방식: 문서 분할 → 개별 처리 → 결과 병합 (심각한 정보 손실)

V4 방식: 전체 문서를 한 번에 읽기 → 풀 어텐션이 핵심 연관을 커버 → 전체적 이해 유지

200페이지 계약서 검토, 전체 책 요약, 크로스 문서 인용 대조 같은 작업에서 "전체 텍스트를 보는 것" 자체가 품질의 보증이며, CSA + HCA가 "전체 텍스트를 보는 것"을 저렴하게 만듭니다.

전체 코드베이스

중대형 코드 저장소(수십만~100만 토큰 초과)를 한 번에 컨텍스트 윈도우에 넣으면, 모델은 완전한 프로젝트 맥락 속에서 파일을 넘나드는 리팩터링, 버그 위치 파악, 에이전트형 코딩을 수행할 수 있습니다. 이것이 바로 V4가 SWE-bench Verified에서 80.6%(오픈소스 모델 최고, Gemini 3.1 Pro와 동률)를 달성한 현실적 기반 중 하나입니다——장문맥 + 극도의 효율 + 강력한 코딩 능력의 조합입니다.

긴 대화 기억

다중 턴 대화와 장기 협업 시나리오에서, 1M 토큰 컨텍스트와 저렴한 가격의 조합은 모델이 다음을 할 수 있게 합니다:

• 대화 기록을 자르거나 요약 압축하지 않고 완전하게 보존
• 수백 턴 전에 언급된 세부 사항을 정확하게 회상
• 장시간 협업 프로그래밍에서 완전한 프로젝트 컨텍스트 유지

강조해야 할 것은, 이것이 장문맥 윈도우 그 자체가 가져오는 능력이며 CSA + HCA의 저비용으로 뒷받침된다는 점입니다——별도의 "영속적 메모리 데이터베이스"가 아닙니다.

V4 주요 벤치마크 성적

V4-Pro의 주류 평가에서의 실제 발표 성적:

이 성적들은 "100만 토큰 컨텍스트 + 극도의 효율" 스토리를 뒷받침합니다. 장문맥은 고립된 셀링 포인트가 아니라, V4의 에이전트형 코딩과 복잡한 추론 능력을 떠받치는 인프라입니다.

기술 전망

CSA + HCA는 LLM 장문맥 관리의 실용적 방향을 보여줍니다: 연산 자원을 쌓아 윈도우를 "억지로 키우는" 것이 아니라, 어텐션 메커니즘을 구조적으로 재설계하여 장문맥을 연산량과 메모리 두 차원 모두에서 감당 가능하게 만드는 것입니다. 100만 토큰 컨텍스트의 한계 비용이 충분히 낮아지면, "관련 정보를 전부 넣는다"는 것이 반복해서 저울질해야 하는 공학적 트레이드오프가 아니라 기본값이 됩니다.

아키텍처가 계속 반복 발전함에 따라 장문맥의 비용은 더 낮아질 여지가 있습니다. 그리고 V4의 CSA + HCA는 이미 "저비용 100만 토큰 컨텍스트"를 개념에서, 오늘 쓸 수 있고 감당할 수 있는 현실로 바꾸어 놓았습니다.

이 글은 DeepSeek이 2026-04-24에 정식 발표한 V4 정보(아키텍처, 컨텍스트, 가격, 벤치마크)를 기반으로 작성되었습니다. 일부 제3자 벤치마크 데이터는 평가 업데이트에 따라 변경될 수 있습니다.