DeepSeek V4 출시일 및 기능 | 네이티브 멀티모달 1조 파라미터 2026년 3월

DeepSeek V4는 처음부터 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 데이터로 학습된 네이티브 멀티모달입니다. 텍스트 모델에 비전을 덧붙인 경쟁사와 달리 V4는 모든 모달리티를 네이티브로 이해합니다.

• • 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 네이티브 처리
• • 처음부터 멀티모달 데이터로 학습
• • 비전을 덧붙인 텍스트 모델이 아님
• • 모든 모달리티에 걸친 통합적 이해

V4는 Mixture-of-Experts를 통해 총 1조 파라미터에 토큰당 32B만 활성. 이는 GPT-5.4보다 10-25배 저렴한 비용으로 프론티어 성능을 제공합니다.

• • 총 1T 파라미터, 토큰당 32B 활성
• • Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처
• • API 가격: $0.10-$0.30/백만 토큰
• • GPT-5.4보다 10-25배 저렴, 오픈소스

백만 수준의 토큰 컨텍스트 윈도우 지원 예상, 전체 서적, 대형 코드베이스 또는 초장문 문서 처리 가능.

• • 현재 128K에서 백만 수준으로 확대
• • 전체 서적 처리 지원(약 50만 단어)
• • 완전한 대형 프로젝트 코드베이스 분석 가능
• • 다중 턴 대화 메모리 크게 향상

혁신적인 조건부 메모리 메커니즘으로 사실상 무한한 컨텍스트를 구현. O(1) 시간에 관련 메모리를 검색하여 전체 코드베이스나 지식 베이스를 즉시 회상할 수 있습니다.

• • O(1) 메모리 검색으로 즉시 회상
• • 사실상 무한한 컨텍스트 윈도우
• • 전체 코드베이스 및 지식 베이스 회상
• • 조건부 메모리가 기존 KV Cache를 대체

새로운 희소 어텐션 메커니즘으로 연산 비용을 약 50% 절감하면서 100만+ 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원. FP8 혼합 정밀도 추론과 결합하여 최대 효율성 달성.

• • 연산 비용 약 50% 절감
• • 100만+ 토큰 컨텍스트 윈도우 지원
• • FP8+bfloat16 혼합 정밀도 추론
• • FP8 KV Cache로 메모리 사용량 50%+ 감소

OpenAI o1과 유사한 '멈추고 생각하기' Chain-of-Thought 메커니즘을 탑재. V4는 복잡한 문제를 분해하고, 단계별로 추론하며, 답변 출력 전에 자기 수정을 수행합니다.

• • Chain-of-Thought '멈추고 생각하기' 메커니즘
• • 복잡한 문제의 다단계 추론
• • 최종 출력 전 자기 수정
• • V3 대비 추론 벤치마크 40% 향상

DeepSeek V4 API 가격은 $0.10-$0.30/M 토큰으로 예상. GPT-5.4는 $2.50-$15/M. 캐시 히트로 비용 90% 추가 절감. 오픈소스로 셀프 호스팅 무료.

• • 입력: $0.10-$0.30/백만 토큰
• • 캐시 히트: 입력 90% 할인
• • GPT-5.4($2.50-$15/M)보다 10-25배 저렴
• • 오픈소스: 무료 셀프 호스팅

내부 벤치마크에서 SWE-bench Verified 80%+ 목표, Claude 4.6(80.8%), Gemini 3.1 Pro(80.6%)와 경쟁하고 GPT-5.4(77.2%)를 상회 — 10-80배 더 저렴한 비용.

• • SWE-bench 목표: 80%+(Claude 4.6의 80.8%, Gemini 3.1의 80.6% 대비)
• • HumanEval 코딩: 90%+ 예상
• • GPT-5.4(77.2%)를 10-25배 더 저렴한 비용으로 상회
• • 50개+ 언어 지원, 리포지토리 수준 버그 수정