한줄 요약
딥시크(DeepSeek)가 2026년 4월 24일 차세대 모델 V4 프리뷰를 공개했어요. 1.6조 파라미터 오픈소스 모델이 클로즈드 모델 수준의 성능을, 그것도 훨씬 낮은 가격으로 들고 나왔습니다.
딥시크 V4 프리뷰 공식 발표 페이지 (api-docs.deepseek.com)
무슨 일이 있었나?
딥시크 V4는 두 가지 모델로 나왔습니다. 둘 다 MoE(Mixture-of-Experts) 구조예요. 전체 파라미터는 크지만, 실제 추론할 때는 일부 전문가(expert)만 켜져서 비용을 아끼는 방식입니다.
- DeepSeek-V4-Pro: 총 1.6T(1.6조) 파라미터 / 활성 49B
- DeepSeek-V4-Flash: 총 284B / 활성 13B
두 모델 모두 100만(1M) 토큰 컨텍스트를 지원합니다. 책 수백 권 분량을 한 번에 넣고 작업할 수 있는 수준이에요.
핵심은 새로운 어텐션 구조입니다. 딥시크는 Token-wise compression + DSA(DeepSeek Sparse Attention)를 결합해, 긴 문맥을 다룰 때 드는 연산과 메모리를 크게 줄였다고 밝혔어요. 모델이 커질수록 1M 토큰을 처리하는 비용이 부담인데, 그 부분을 정면으로 건드린 셈입니다.
지금은 프리뷰(preview) 단계입니다. 프로덕션에 써도 될 만큼 안정적이라고 하지만, 정식(stable) 버전 날짜는 아직 공개되지 않았어요. 기존 레거시 모델(deepseek-chat, deepseek-reasoner)은 2026년 7월 24일 은퇴 예정입니다.
V4-Pro vs V4-Flash 한눈에 비교
딥시크 공식 설명에 따르면 V4-Pro는 오픈소스 모델 중 에이전틱 코딩 벤치마크 선두이고, 지식 성능은 오픈 모델 가운데 Gemini-3.1-Pro 다음입니다. 수학·STEM·코딩 추론은 최상위 클로즈드 모델 수준이라고 해요.
V4-Flash는 V4-Pro에 근접한 추론 능력을 가지면서, 단순한 에이전트 작업에서는 Pro와 비슷한 수준을 내고 응답이 더 빠릅니다. "가성비 모델"이라고 보면 됩니다.
성능·벤치마크는 얼마나 되나?
여기서 한 가지 짚고 갈게요. 벤치마크 점수는 출처마다 숫자가 조금씩 다릅니다. 외신·벤치 리포트 기준으로 SWE-bench Verified가 81~83.7%, AIME 2026이 99%대라는 보도가 있는데, 공식 문서에 본문 수치로 확정된 값이 아니라서 참고용으로만 보시는 게 좋아요.
확실한 것은 딥시크가 공식적으로 밝힌 상대적 위치입니다.
- 에이전틱 코딩: 오픈소스 모델 중 1위
- 지식(knowledge): 오픈 모델 중 Gemini-3.1-Pro 다음 2위권
- 수학·STEM·코딩 추론: 최상위 클로즈드 모델과 어깨를 나란히
즉 "오픈소스 최강을 노리되, 일부 영역은 클로즈드 1군을 추격"하는 포지션이에요. 정확한 점수보다 이 구도가 더 중요합니다.
가격은? (보도 기준, 공식 확정 아님)
가격이 딥시크의 진짜 무기인데, 공식 문서에는 가격 차트만 있고 본문 수치가 없습니다. 그래서 아래는 외신 보도 기준이고, 출처마다 편차가 있어 정확치는 TBD로 봐주세요.
보도가 맞다면 V4-Flash는 입력 100만 토큰에 0.2달러도 안 되는 수준입니다. 클로즈드 프리미엄 모델과 비교하면 한 자릿수 % 수준이에요. 다만 정식 가격표는 직접 딥시크 API 문서에서 확인하시는 걸 권합니다.
실전에서 어떻게 쓸 수 있을까?
딥시크 V4가 반가운 진짜 이유는 API 호환성입니다.
V4는 OpenAI ChatCompletions API와 Anthropic API를 모두 호환합니다. 이미 GPT나 클로드용으로 짜둔 코드가 있다면, 엔드포인트와 모델 ID만 바꿔서 거의 그대로 돌려볼 수 있어요. 마이그레이션 부담이 확 줄어듭니다.
써볼 만한 시나리오는 이렇습니다.
- 비용 큰 배치 작업: 대량 요약·분류·번역처럼 토큰 을 많이 먹는 작업을 V4-Flash로 돌려 비용 절감
- 긴 문서 분석: 1M 컨텍스트로 계약서·논문·코드베이스 전체를 한 번에 넣고 질의
- 코딩 에이전트: 에이전틱 코딩이 강점이니, 자율 코딩 루프에 V4-Pro를 백엔드로 테스트
- A/B 비교: 기존 클로드/GPT 파이프라인에 V4를 한 갈래 추가해 품질·비용을 같이 비교
자주 묻는 질문
딥시크 V4는 무료인가요?
모델 가중치가 공개된 오픈소스라 직접 호스팅하면 인프라 비용만 듭니다. 딥시크 공식 API나 챗(chat.deepseek.com)을 쓰면 사용량 기반 요금이 부과돼요. 가격은 공식 문서의 차트를 확인하세요.
딥시크 V4-Pro와 V4-Flash 중 뭘 써야 하나요?
최고 성능과 복잡한 추론·에이전틱 코딩이 필요하면 V4-Pro, 비용과 속도가 중요한 대량 작업이면 V4-Flash가 맞습니다. 둘 다 1M 컨텍스트와 Thinking/Non-Thinking 모드를 지원해요.
기존 클로드·GPT 코드를 딥시크 V4로 옮길 수 있나요?
네. V4는 OpenAI ChatCompletions와 Anthropic API를 모두 호환해서, 엔드포인트와 모델 ID만 바꾸면 기존 코드를 거의 그대로 재사용할 수 있습니다.
딥시크 V4는 정식 버전인가요?
아직 프리뷰(preview)입니다. 프로덕션에 쓸 수 있을 만큼 안정적이라고 했지만 정식(stable) 출시일은 미정이에요. 레거시 모델은 2026년 7월 24일 은퇴 예정입니다.
💡 한 발 더 — 나의 생각
한국 사용자·마케터 관점에서 딥시크 V4를 "지금 당장 메인으로" 쓸지는 신중하게 봐야 해요. 두 가지 축으로 갈립니다.
쓰면 좋은 경우는 명확합니다. 토큰을 많이 먹는 반복 작업 — 대량 요약, 분류, 1차 번역, 내부 테스트용 코딩 루프 — 이런 곳은 V4-Flash로 돌리면 비용이 한 자릿수 % 수준으로 떨어질 수 있어요. API 호환성 덕분에 기존 파이프라인에 "한 갈래 더" 붙이는 비용도 거의 없습니다. 실험해볼 가치가 충분합니다.
반면 망설여지는 지점도 분명해요. 고객 데이터가 들어가는 작업, 보안·규정이 걸린 업무라면 중국 모델이라는 점 때문에 사내 검토가 필요할 겁니다. 게다가 아직 프리뷰라 정식 안정성·가격이 확정되지 않았고, 벤치마크 숫자도 출처마다 들쭉날쭉해요. 핵심 서비스를 통째로 갈아타기엔 이릅니다.
그래서 제 추천은 "메인 교체가 아니라 비용 절감용 보조 라인"입니다. 민감하지 않은 대량 작업부터 V4-Flash로 옮겨서 실제 비용·품질을 측정해보고, 정식 버전과 가격표가 확정되면 그때 범위를 넓히는 거죠. 진짜 중요한 신호는 "딥시크가 또 가격을 깼다"가 아니라, 오픈소스 모델이 클로즈드 1군을 추격하는 속도가 계속 빨라지고 있다는 흐름 자체예요. 이 흐름이 이어지면 6개월 내에 "어떤 모델이냐"보다 "얼마나 싸게 같은 품질을 뽑느냐"가 선택 기준이 될 가능성이 높습니다.