2026년 2월, 중국 AI 스타트업 DeepSeek가 온라인 애플리케이션과 웹 인터페이스에 대대적인 업데이트를 선보이며 차세대 모델 출시 DeepSeek V4로 향하는 모멘텀을 알렸다. 이번 업데이트는 V4 정식 모델에 앞서 공개되었지만, 상호작용 행동의 변화, 장문맥(롱 컨텍스트) 역량, 향후 잠재력을 위한 준비적 테스트 측면에서 이미 사용자와 업계 관찰자들의 논의를 촉발했다.
DeepSeek는 이전 변종—특히 DeepSeek V3.2와 DeepSeek–R1—로 글로벌 무대에 급부상했는데, 높은 작업 성능과 비용 효율적 확장성을 결합했다. 특히 R1 출시는 2025년 초에 국제적 관심을 사로잡으며 글로벌 시장을 흔들고 경쟁사 주가를 끌어내린 사례로, DeepSeek의 파괴적 잠재력을 보여주었다.
최근 DeepSeek 업데이트에서 정확히 무엇이 달라졌나?
이번 업데이트의 버전과 변경 내용은?
최근 업데이트는 DeepSeek 온라인 애플리케이션과 웹 인터페이스에 적용되었으며, 중요하게도 아직 API 모델에는 반영되지 않았다. 여러 출처에 따르면:
- 현재 애플리케이션 업데이트는 롱 컨텍스트 구조 테스트로 설명하는 것이 가장 적절하며 — 웹과 앱 사용자에게 최대 1백만 토큰 컨텍스트 지원을 제공한다. 이는 DeepSeek V3.2의 API가 제공하던 ~128 K 컨텍스트 윈도우에서의 대폭적인 도약이다.
- 업그레이드는 단일 대화나 작업의 유효 메모리를 늘려, 모델이 훨씬 더 많은 정보를 기억하고 처리할 수 있도록 한다. 보고에 따르면 이는 사실상 **이전 메모리 용량의 10×**로 — 다단계 및 장기 추론에서의 돌파구다.
- 버전 명명 측면에서, 대부분의 공개 신호는 이번 업데이트를 V4 이전의 기술적 추진으로 시사한다 — 아직 DeepSeek V4 정식 출시는 아니지만 이를 강하게 준비하는 성격이다.
내부적으로 무엇이 변화를 이끄는가?
후면에서, DeepSeek의 GitHub 리포지토리는 내부 식별자(“MODEL1”)로 라벨링된 추가 사항을 보여주며, V3.2와 구별되는 새로운 모델 아키텍처를 시사한다. 코드 구조는 메모리 최적화 기법, FP8 지원 강화, Nvidia의 최신 GPU 아키텍처와의 호환성 등을 가리키며 — 모두 DeepSeek V4에서 핵심이 될 구성 요소들이다.
또한, DeepSeek는 **“Engram”**이라는 메모리 조회 모듈에 관한 연구를 공개했는데, 대규모 언어 모델이 긴 컨텍스트와 핵심 사실을 관리하는 방식을 재구상한다. Engram은 차세대의 기반 기술로 자리매김한 것으로 보이며 — DeepSeek V4의 확장된 메모리 능력을 가능하게 할 수 있다.
사용자 반응
이번 론칭은 다양한 반응을 불러일으켰다:
- 한편으로 많은 사용자가 컨텍스트 확장과 더 깊은 상호작용, 더 복잡한 문제 해결 가능성에 대해 기대를 표한다.
- 다른 한편으로 적지 않은 사용자가 어조와 대화 스타일의 변화에 대해 공개적으로 언급하며, 응답이 이전보다 덜 매력적이고 덜 공감적이거나 단순히 “더 차갑다”고 묘사 — 소셜에서 바이럴 논의를 촉발했다.
이러한 상반된 반응은 AI 배포의 중요한 현실을 강조한다: 기술 능력의 업그레이드는 사용자 경험을 예상치 못한 방식으로 재구성할 수 있으며, 최종 출시 전까지 반복적인 정제가 필요하다.
이번 업데이트의 핵심 기능은 무엇인가?
1. 대규모 컨텍스트 확장
웹/앱 상호작용에서 최대 1백만 토큰의 컨텍스트를 지원함으로써, DeepSeek는 한 세션에서 긴 대화록, 코드베이스, 법률 문서, 또는 한 권의 책 전체를 글로벌하고 손실 없이 이해할 수 있는 소수 모델 중 하나가 되었다. 이는 연구와 글쓰기부터 엔터프라이즈 문서 분석에 이르는 실제 활용에서 큰 함의를 가진다.
2. 상호작용 스타일 변화
최근 롤아웃은 DeepSeek의 대화 어조를 눈에 띄게 바꿨다. 많은 사용자가 업데이트된 모델 상호작용이 *더 중립적이거나 “평범”*해 보인다고 언급했는데 — 개인화된 별명 대신 “User” 같은 일반 식별자를 사용하고, 깊은 추론 모드에서 더 간결한 응답을 제공한다. 이러한 스타일 변화는 소셜 플랫폼에서 화제를 모았고, 일부 사용자는 불편함이나 놀라움을 표했다.
3. 지식 컷오프와 컨텍스트 업데이트
앱의 지식 베이스는 2025년 5월까지의 정보를 반영하도록 업데이트되었지만, API 서비스는 이전 지식 컷오프를 가진 V3.2에 그대로 머문다. 이러한 분리는 DeepSeek가 전체 V4 플랫폼 업그레이드에 앞서 점진적 개선을 실험하고 있음을 시사한다.
4. V4 통합을 위한 준비
업데이트의 한 가지 명확한 전략적 목표는 다가오는 DeepSeek V4에 앞서 인프라와 사용자 경험을 테스트하는 것이다. 대규모 컨텍스트 지원과 메모리 변경은 현재 개발 중인 아키텍처에 대한 실제 환경 스트레스 테스트로 작동할 가능성이 높으며 — 개발자가 전체 배포 전 성능, 신뢰성, 피드백을 평가하는 데 도움이 된다.
이번 업데이트에 포함된 새로운 기술 기능과 동작 방식은?
사용자 반응
이번 론칭은 다양한 반응을 불러일으켰다:
- 한편으로 많은 사용자가 컨텍스트 확장과 더 깊은 상호작용, 더 복잡한 문제 해결 가능성에 대해 기대를 표한다.
- 다른 한편으로 적지 않은 사용자가 어조와 대화 스타일의 변화에 대해 공개적으로 언급하며, 응답이 이전보다 덜 매력적이고 덜 공감적이거나 단순히 “더 차갑다”고 묘사 — 소셜에서 바이럴 논의를 촉발했다.
이러한 상반된 반응은 AI 배포의 중요한 현실을 강조한다: 기술 능력의 업그레이드는 사용자 경험을 예상치 못한 방식으로 재구성할 수 있으며, 최종 출시 전까지 반복적인 정제가 필요하다.
Engram: 선택적 회상을 위한 조건부 메모리
Engram은 업데이트의 간판 아이디어다. 개념적으로 이는 모델 아키텍처에 내장된 조건부 검색 메커니즘으로: 입력이 저장된 엔그램과 연관된 신호를 포함하면, 네트워크가 사전 계산된 벡터 표현을 검색하여 비용이 큰 추론 계층을 보완(혹은 때로는 대체)한다. 주장되는 이점은 두 가지다: 정적 지식에 대한 반복 계산을 줄이고, 전체 모델을 재학습하지 않고도 사실 메모리를 업데이트/패치할 수 있는 강력한 메커니즘을 제공한다. 기술 요약과 개발자 프리뷰는 Engram이 코드 지식(라이브러리, 함수 시그니처)과 문서 전반의 사실 회상 모두를 대상으로 설계되었음을 보여준다.
mHC(다양체 제약 하이퍼커넥션)
mHC는 프리뷰와 보조 기술 노트에서 제시된 아키텍처 전략으로, 파라미터 상호작용을 의미 있는 부분 다양체로 제한하는 것을 목표로 한다. 이러한 제약은 계산해야 할 쌍별 활성화의 수를 줄여, 학습과 추론 모두에서 연산 효율을 개선한다. 이론은 과제가 관련된 다양체에서 표현력을 보존하면서, 그 밖의 낭비되는 계산을 절감하는 것이다 — 사실상 동일한 하드웨어에서 더 많은 유틸리티를 끌어내는 접근이다. 초기 설명은 기술적으로 유망하지만, 구현과 검증에 관한 질문도 제기한다(아래 참조).
DeepSeek Sparse Attention(DSA)와 백만 토큰 컨텍스트
가장 눈에 띄는 주장 중 하나는 희소 어텐션(스파스 어텐션) 기법과 동적 트리거 로직의 조합을 통해 100만+ 토큰 컨텍스트를 지원한다는 것이다. 실제로 구현되면, 단일 추론 패스에서 전체 리포지토리, 긴 대화록, 다중 파일 패치를 고려할 수 있어 — 코드베이스 요약, 다중 파일 리팩터링, 장문 대화 에이전트 같은 작업에 큰 도움이 된다. 프리뷰 자료와 벤더 벤치마크는 대규모 컨텍스트 처리량을 보고하며, 일부 경쟁사 대비 상당한 효율 향상을 시사한다. 독립적 검증은 아직 제한적이다.
다음에 무엇을 기대할 수 있으며 — 이번 업데이트는 DeepSeek v4에 대해 무엇을 시사하는가?
간단히 말하면: 이번 공개 업데이트는 기능적 강화이자 더 큰 출시를 위한 무대 구축이다. 업계 보도와 DeepSeek의 자체 일정은(음력설 기간을 목표로) 임박한 v4 출시에 무게를 두며, 롱 컨텍스트 메모리, Engram과 유사한 특화 메모리 아키텍처, 개선된 코딩 및 에이전트 기능을 패키지로 묶을 가능성이 높다.
아래는 현재 변화 신호와 업계 기대에 근거한 신중하고 증거 기반의 v4 예상이다.
예상 1 — 고유의 장기 메모리와 인덱스된 검색
앱의 백만 토큰 실험과 V3.2에서의 에이전트 초점을 고려할 때, v4는 세션 간 인덱스된 지식을 지속하는 메모리 서브시스템을 정식화할 가능성이 높다(단지 더 큰 일시적 컨텍스트가 아니라). 이 서브시스템은 다음을 결합할 것이다:
- 저장된 임베딩에 대한 밀집 검색.
- 지연 시간과 토큰 비용의 균형을 위한 효율적 청킹.
- 검색된 조각을 모델의 내부 컨텍스트 윈도우에 엮어 넣는 일관성 레이어.
구현되면, 에이전트가 각 세션마다 데이터를 재주입하지 않고도 지속적인 성격, 사용자 선호, 풍부한 프로젝트 히스토리를 유지할 수 있게 된다.
예상 2 — 특화된 코드 생성과 다중 파일 추론
v4에서 코딩 역량이 우선순위가 될 가능성이 높으며, 개발자 워크플로를 겨냥한 모델 최적화와 벤치마크 개선이 암시된다. 네이티브 다중 파일 리팩터링 기능, 개선된 유닛 테스트 합성, 샌드박스 도구 체인을 통해 코드를 실행·평가·반복할 수 있는 도구 인지 코드 생성 등을 기대할 수 있다. 이러한 과업은 롱 컨텍스트 모델이 열어주는 바로 그 영역이다.
예상 3 — 에이전트 안전성과 검증의 강화
학습 관행에 대한 공개적 주목을 고려하면, DeepSeek는 감사 가능성을 우선시할 가능성이 크다: 재현 가능한 학습 로그, 더 명확한 출처(provenance) 명시, 다단계 도구 상호작용 중 환각이나 출처 격차를 표시하는 강화된 안전 완화책 등. 엔터프라이즈 고객과 연구자에게 출처를 가시화하는 제품 기능을 기대할 수 있다.
예상 4 — 경쟁 로드맵과 파트너 생태계
v4 로드맵은 국내외 플레이어들에게 시장 신호로 읽힐 것이다. 경쟁사들이 효율과 모바일 배포를 겨냥한 공격적 업데이트를 내놓거나, 오픈소스 모델에 집중하는 틈새 업체들이 있는 가운데, DeepSeek는 개방성과 방어력의 균형을 맞춰야 한다. v4가 낮은 비용으로 의미 있는 성능 향상을 제공한다면, 중국 및 그 밖의 지역에서 합리적 가격의 고성능 모델로의 추세를 가속화할 것이며 — 국경 간 정책적 주목도 한층 강화될 가능성이 크다.
결론: 성장하는 AI 파워
최근 DeepSeek 업데이트는 더 넓은 AI 지능 변혁을 향한 의미 있는 발걸음을 보여준다. 회사가 아직 V4를 완전히 출시하지는 않았지만, 특히 컨텍스트 길이와 상호작용 재구성 측면의 프리뷰 강화는 LLM 역량을 끌어올리려는 의지를 드러낸다. V4가 가시권에 들어오면서, DeepSeek는 대규모, 비용 효율적, 고성능 AI의 다음 시대를 형성하는 중심 인물로 자리매김할 준비를 마친 듯하다.
개발자는 지금 Deepseek API를 CometAPI를 통해 접근할 수 있다. 시작하려면 Playground에서 모델 역량을 탐색하고, 자세한 안내는 API guide를 참고하라. 접속 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하라. CometAPI는 통합을 돕기 위해 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공한다.
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