Q: DeepSeek V4의 정확한 출시일은 언제인가요?

2026년 3월, 아마도 3월 2-8일경(설 연휴 이후)으로 예상됩니다. 자세한 내용은 출시일 분석 을 참조하세요.

Question 1

DeepSeek V4의 정확한 출시일은 언제인가요?

Accepted Answer

2026년 3월, 아마도 3월 2-8일경(설 연휴 이후)으로 예상됩니다. 자세한 내용은 출시일 분석을 참조하세요.

Question 2

DeepSeek V4는 정말 오픈 소스인가요?

Accepted Answer

네, 소문으로는 DeepSeek의 오픈 소스 전통을 이어받아 전체 가중치가 공개되는 Apache 2.0 라이선스가 될 것이라고 합니다. 유출된 GitHub 저장소에 대해 읽어보세요.

Question 3

유출된 "MODEL1" 코드명은 무엇인가요?

Accepted Answer

"MODEL1"은 GitHub 유출에서 발견된 내부 코드명으로, DeepSeek V4의 코딩 특화 버전으로 추정됩니다.

Question 4

DeepSeek V4 API 비용은 얼마인가요?

Accepted Answer

대략 100만 토큰당 ~$0.10-$0.14로 추정되며, 이는 GPT-5보다 ~97% 저렴합니다. API 가격 가이드를 확인하세요.

Question 5

DeepSeek V4 대기자 명단에 어떻게 등록하나요?

Accepted Answer

DeepSeek 공식 웹사이트나 알림 양식을 통해 등록하여 조기 액세스 알림을 받으세요.

Question 6

DeepSeek V4의 매개변수 수는 얼마인가요?

Accepted Answer

1조 개의 매개변수를 가진 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 사용하지만, 높은 효율성을 위해 토큰당 약 320~400억 개의 활성 매개변수만 사용합니다.

Question 7

V4의 "Engram Memory"는 무엇인가요?

Accepted Answer

O(1) 시간에 기억을 검색하여 사실상 무한한 컨텍스트 윈도우를 허용하는 혁신적인 조건부 메모리 메커니즘입니다. Engram Memory에 대해 더 알아보세요.

Question 8

mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections)란 무엇인가요?

Accepted Answer

정보 흐름을 기하학적으로 제한하여 1조 파라미터 모델의 훈련을 안정화하는 아키텍처 혁신입니다. mHC 아키텍처에 대한 심층 분석을 읽어보세요.

Question 9

DeepSeek Sparse Attention (DSA)이란 무엇인가요?

Accepted Answer

100만 토큰 이상의 컨텍스트 윈도우를 지원하면서 계산 비용을 ~50% 줄이는 기술입니다.

Question 10

DeepSeek V4에는 "시스템 2" 추론 기능이 있나요?

Accepted Answer

네, OpenAI의 o1과 유사한 "일시 중지 및 생각" 메커니즘(Chain of Thought)을 주비하여 답변하기 전에 계획을 세울 수 있다고 합니다.

Question 11

DeepSeek V4 대 GPT-5: 어느 것이 더 좋은가요?

Accepted Answer

GPT-5는 강력한 밀집 모델이지만, DeepSeek V4는 1/10 비용으로 비슷한 추론 기능을 제공하며 오픈 가중치의 유연성을 포함합니다. V4 대 GPT-5 전체 비교를 보세요.

Question 12

DeepSeek V4가 Claude 4.5보다 코딩을 더 잘하나요?

Accepted Answer

유출된 벤치마크에 따르면 V4는 HumanEval에서 96.5%를 기록하여 특정 코딩 작업에서 Claude 4.5와 GPT-5 모두를 능가할 가능성이 있습니다. 유출된 벤치마크를 확인하세요.

Question 13

DeepSeek V4가 전체 저장소의 버그를 수정할 수 있나요?

Accepted Answer

네, 거대한 컨텍스트 윈도우와 추론 기능을 통해 코드베이스 전체를 분석하여 저장소 수준의 버그 수정을 할 수 있습니다.

Question 14

DeepSeek V4 대 V3: 무엇이 업그레이드되었나요?

Accepted Answer

V4는 기본 멀티모달성, Engram Memory(무한 컨텍스트)를 추가하고 V3보다 추론 벤치마크가 40% 향상되었습니다.

Question 15

이미지 입출력을 지원하나요?

Accepted Answer

V4는 기본적으로 멀티모달이며 코드, 텍스트, 이미지를 동시에 학습하여 UI 스크린샷을 이해하고 코드를 추정할 수 있습니다.

Question 16

DeepSeek V4를 로컬에서 실행할 수 있나요?

Accepted Answer

네, 양자화된 버전(4비트/8비트)은 듀얼 NVIDIA RTX 4090과 같은 하이엔드 소비자 하드웨어에서 실행되도록 설계되었습니다. 로컬 배포 가이드를 읽어보세요.

Question 17

로컬 추론을 위한 하드웨어 요구 사항은 무엇인가요?

Accepted Answer

67B 버전은 ~24GB VRAM이 필요합니다. 전체 1T MoE 모델은 엔터프라이즈급 클러스터 또는 상당한 양자화가 필요합니다.

Question 18

Apple Silicon(Mac M3/M4)에서 실행되나요?

Accepted Answer

최적화된 GGUF 버전은 높은 통합 메모리(64GB+)를 갖춘 Mac Studio/Pro를 지원할 것으로 예상됩니다.

Question 19

컨텍스트 윈도우 크기는 얼마인가요?

Accepted Answer

표준은 128k이지만 Engram 버전은 1M+에서 사실상 무한한 토큰까지 지원합니다.

Question 20

무료 버전에 속도 제한이 있나요?

Accepted Answer

웹 채팅은 넉넉한 무료 등급(약 50개 메시지/시간)을 제공하며, 더 높은 제한을 위한 유료 등급이 있을 것으로 예상됩니다.

Question 21

Python과 Rust를 지원하나요?

Accepted Answer

Python, Rust, C++, JavaScript에서 SOTA(최고 수준)이며, 방대한 전문 코드 코퍼스에서 훈련되었습니다. 코딩 가이드를 확인하세요.

Question 22

VS Code나 Cursor와 함께 사용할 수 있나요?

Accepted Answer

네, API 키를 통해 Cursor, Continue.dev 및 기타 AI 코딩 도우미와 완전히 호환됩니다.

Question 23

사용자 데이터가 훈련에 사용되나요?

Accepted Answer

API 데이터는 기본적으로 훈련에 사용되지 않습니다. 웹 채팅 데이터는 거부하지 않는 한 사용될 수 있습니다.

Question 24

중국어 최적화가 되어 있나요?

Accepted Answer

DeepSeek V4는 업계 최고의 중국어 이해 및 생성 기능을 갖추고 있어 서구 모델을 능가합니다.

Question 25

공식 모바일 앱이 있나요?

Accepted Answer

네, 모델과 함께 iOS 및 Android용 공식 앱이 출시될 예정입니다.

DeepSeek V4 FAQ

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