DeepSeek V4 전체 사양 유출: 1조 파라미터, Engram 메모리, 네이티브 멀티모달

2026년 3월, AI 업계에서 가장 주목받는 모델 중 하나인 DeepSeek V4의 전체 사양이 유출되었습니다. TechNode 보도, GitHub 코드 분석, 기술 커뮤니티 토론을 종합하면, V4는 단순한 버전 업그레이드가 아니라 아키텍처 수준의 근본적인 혁신입니다. 본 문서에서는 유출된 사양을 완전히 분석합니다.

핵심 사양 요약

1조 파라미터 MoE 아키텍처

DeepSeek V4는 총 파라미터 약 1조(1T)에 달하는 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 채택합니다. 이 거대한 모델의 핵심은 추론당 32B 파라미터만 활성화한다는 점입니다.

MoE의 효율성

MoE 아키텍처는 입력 데이터의 특성에 따라 관련 전문가 모듈만 활성화합니다. 이를 통해:

• 비용 효율성: 1조 파라미터의 지식 용량을 보유하면서도 32B 수준의 연산 비용만 발생
• 전문화된 처리: 코드, 수학, 자연어, 이미지 등 각 도메인에 특화된 전문가 모듈이 담당
• 수평 확장성: 전문가 수를 늘려도 추론 비용은 거의 증가하지 않음

V3 대비 개선점

DeepSeek V3: 671B 파라미터, 37B 활성
DeepSeek V4: ~1T 파라미터, 32B 활성

→ 총 파라미터 49% 증가, 활성 파라미터는 오히려 감소
→ 더 많은 지식, 더 적은 연산 비용

활성 파라미터가 37B에서 32B로 줄었다는 점은 주목할 만합니다. 이는 DSA(DeepSeek 희소 어텐션)와 Engram 메모리 시스템의 효율성 덕분에 더 적은 활성 파라미터로도 더 높은 성능을 달성할 수 있음을 의미합니다.

Engram 메모리 시스템: 무한 컨텍스트의 열쇠

V4의 가장 혁명적인 혁신은 Engram 메모리 시스템입니다. 기존 트랜스포머 모델의 KV Cache 방식은 컨텍스트 길이에 비례하여 메모리와 연산량이 증가하는 한계가 있었습니다. Engram은 이 패러다임을 완전히 바꿉니다.

Engram의 작동 원리

Engram은 AI의 추론 엔진과 연상 메모리 모듈을 분리하는 혁신적인 설계입니다:

• 추론 엔진(~75%): 논리적 추론, 계산, 코드 생성 등 핵심 작업 담당
• 메모리 회상 모듈(~25%): 지식 검색 및 컨텍스트 회상 전담

기존 방식 vs Engram

실제 활용 시나리오

1. 전체 코드베이스 분석: 수십만 줄의 프로젝트 코드를 한 번에 로드하고, 파일 간 종속성을 완벽히 이해
2. 장편 문서 처리: 50만 자의 소설이나 보고서를 한 번에 읽고 세부 사항에 대해 즉시 질문 가능
3. 장기 대화 메모리: 몇 달 전 대화의 세부 사항을 기억하고 맥락을 유지
4. 지식 베이스 통합: 기업의 전체 문서를 메모리에 로드하여 즉시 검색 가능

Engram의 O(1) 검색 시간은 특히 코드 리포지토리 수준의 버그 수정에서 혁신적인 가치를 제공합니다. 전체 프로젝트 구조를 고려한 수정 사항을 생성할 수 있기 때문입니다.

DeepSeek 희소 어텐션(DSA)

DSA(DeepSeek Sparse Attention)는 V4의 새로운 어텐션 메커니즘으로, 연산 비용을 약 50% 절감하면서 100만+ 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.

DSA의 핵심 기술

기존 어텐션 메커니즘은 모든 토큰 쌍에 대해 어텐션 스코어를 계산합니다. 시퀀스 길이가 n일 때 O(n²)의 연산량이 필요합니다. DSA는 이를 크게 최적화합니다:

• 적응형 희소 패턴: 입력 내용에 따라 동적으로 어텐션 패턴을 조정
• 계층적 어텐션: 가까운 토큰은 세밀하게, 먼 토큰은 요약적으로 처리
• FP8 혼합 정밀도: KV Cache에 FP8 저장을 사용하여 메모리 50% 절감

혼합 정밀도 설계

V4는 FP8+bfloat16 혼합 정밀도를 채택하여 비용과 성능의 최적 균형을 달성합니다:

V4의 혼합 전략:

• KV Cache: FP8 저장 → 메모리 50% 절감
• 행렬 연산: bfloat16 → 높은 정밀도 유지
• 활성화 값: 동적 정밀도 → 중요도에 따라 자동 조정

System 2 추론: "멈추고 생각하기"

V4는 OpenAI o1과 유사한 System 2 추론 메커니즘을 탑재합니다. 이는 인간의 "빠른 사고(System 1)"와 "느린 사고(System 2)"를 모방한 것입니다.

System 2 추론의 특징

• 문제 분해: 복잡한 문제를 단계별로 분해하여 처리
• 자기 수정: 답변 출력 전에 논리적 오류를 스스로 검증하고 수정
• Chain-of-Thought(CoT): 명시적인 추론 과정을 생성하여 투명성 확보
• 선택적 활성화: 간단한 질문에는 빠른 응답, 복잡한 문제에만 깊은 사고

이 메커니즘은 특히 수학, 논리, 코드 디버깅에서 정확도를 크게 향상시킵니다.

네이티브 멀티모달: 진정한 통합 이해

DeepSeek V4는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 데이터를 처음부터 동시에 학습한 진정한 네이티브 멀티모달 모델입니다. 이는 텍스트 모델에 비전 모듈을 나중에 추가하는 기존 방식과 근본적으로 다릅니다.

네이티브 멀티모달 vs 후기 추가

실용적 의미

• 동영상을 보면서 실시간으로 내용을 이해하고 요약
• 이미지 내의 텍스트, 차트, 다이어그램을 정확하게 분석
• 음성 지시를 받아 코드를 작성하거나 문서를 편집
• 여러 모달리티를 결합한 복합 작업 수행

가격: GPT-5.4보다 10-80배 저렴

V4의 가격 경쟁력은 압도적입니다:

핵심 포인트:

• GPT-5.4 대비 입력 8-25배, 출력 15배 저렴
• Claude 4.6 대비 입력 16-50배, 출력 25배 저렴
• 캐시 히트 시 90% 추가 할인
• 오픈소스로 셀프 호스팅 시 완전 무료

코딩 벤치마크: 프론티어 모델에 도전

DeepSeek V4는 코딩 벤치마크에서 프론티어 모델과 정면 경쟁합니다:

V4가 SWE-bench 80%+ 목표를 달성한다면, Claude 4.6(80.8%)과 Gemini 3.1 Pro(80.6%)와 동등한 수준에서 10-80배 저렴한 가격으로 서비스를 제공하게 됩니다. GPT-5.4(77.2%)는 이미 상회합니다.

하드웨어 호환성

V4는 다양한 하드웨어 플랫폼을 지원합니다:

• NVIDIA Blackwell: 최신 GPU 아키텍처에 최적화
• 화웨이 Ascend: 중국 자체 AI 칩 지원
• Cambricon: 추가적인 하드웨어 다양성 확보

이는 미국의 GPU 수출 제한 환경에서도 V4의 안정적인 운영을 보장합니다.

결론: V4가 AI 업계에 미칠 영향

DeepSeek V4의 유출 사양은 AI 업계의 판도를 바꿀 잠재력을 보여줍니다:

1. 가격 혁명: 프론티어 성능을 1/10-1/80 비용으로 제공, 기업 AI 도입 장벽 대폭 낮춤
2. 오픈소스 위력: 완전한 데이터 제어, 벤더 락인 없음, 무료 셀프 호스팅
3. 기술 혁신: Engram 메모리, DSA, System 2 추론 등 차세대 기술 도입
4. 멀티모달 통합: 네이티브 멀티모달로 진정한 범용 AI에 한 걸음 더 가까이

2026년 3월 공식 출시가 예정된 DeepSeek V4는 GPT-5.4, Claude 4.6, Gemini 3.1 Pro와의 직접 경쟁에서 가격 대비 성능의 새로운 기준을 세울 것으로 기대됩니다.

출처

• TechNode: DeepSeek V4 멀티모달 출시 임박 보도
• The Information: DeepSeek V4 네이티브 멀티모달 학습 확인
• GitHub FlashMLA 저장소 코드 분석
• 기술 커뮤니티 분석 및 리크 종합

최종 업데이트: 2026년 3월 11일