중국 춘절을 앞둔 한적한 몇 주 동안, AI 업계는 익숙한 루머, 기술 유출, 전략적 시그널이 뒤섞인 활기로 들끓고 있다. DeepSeek은 2월 중순에 차세대 플래그십인 DeepSeek V4를 공개할 준비를 하고 있다. 내부 벤치마크에 따르면 이번 릴리스는 AI 프로그래밍과 장문맥 코드 이해에 각별히 집중하며, 코딩 태스크에서 일부 경쟁사보다 앞선 것으로 보고된다.
DeepSeek V4는 언제 출시되나요?
DeepSeek V4는 2026년 2월 중순으로, 중국 춘절과 시기를 맞춘다. 이 타이밍은 우연이 아니라 회사가 확립해온 전략적 패턴을 따른 것이다.
업계 애널리스트들은 DeepSeek이 2025년 춘절 직전에 획기적인 추론 모델 DeepSeek-R1을 출시했던 일을 상기한다. 그 릴리스는 휴일 동안의 여유 시간을 활용해 모델을 테스트하고 통합한 전 세계 개발자들의 관심을 사로잡으며 바이럴한 폭발적 주목을 이끌었다. 이러한 “휴일 서프라이즈” 전략을 반복함으로써 DeepSeek은 서구 경쟁사가 상대적으로 조용한 기간에 V4가 뉴스 사이클을 장악하도록 포지셔닝하는 것으로 보인다.
공식 발표는 아직 나오지 않았지만, 최근 2025년 12월에 V3.2 “브리지” 모델을 릴리스한 점과 더불어 일관된 루머는 회사가 대규모 아키텍처 도약을 12~14개월 주기로 공격적으로 진행하고 있음을 시사한다. 운영상 유의사항. 특정 출시일, 기능 세트, 공개 가용성에 대한 독립적인 확인은 아직 보류 중이다. 보고들은 내부 테스트와 익명 소스에 의존한다; DeepSeek은 역사적으로 광범위한 공개 이전에 (예: V3.2와 V3.2-Exp) 변형과 실험적 브랜치를 배포해왔고, 회사의 공개 발표 주기는 변동적이었다. 독자와 기술 사용자들은 DeepSeek이 공식 릴리스 노트나 정식 발표를 게시할 때까지 일정을 잠정적으로 취급해야 한다.
핵심 기능과 프로그래밍 강화 요소는 무엇인가?
V4 루머에서 가장 전기적인 부분은 AI 프로그래밍 및 코드 생성에서의 지배력이다. DeepSeek V3가 강력한 제너럴리스트였다면, V4는 핵심에 “엔지니어링 DNA”를 갖춘 것으로 묘사된다.
1. 코딩 벤치마크에서 Claude를 능가
지난 1년간 Anthropic의 Claude는 대형 컨텍스트 윈도우와 우수한 추론 능력 덕분에 AI 코딩 보조의 골드 스탠더드로 널리 인정받아왔다. 그러나 DeepSeek의 유출된 내부 벤치마크에 따르면 V4는 **SWE-bench (Software Engineering Benchmark)**에서 Claude와 현재 GPT-4/5 시리즈를 모두 앞서는 통과율을 달성했다고 한다.
소식통에 따르면 V4는 다음을 보여준다:
- 우수한 버그 수정: 사람의 개입 없이 GitHub 이슈를 자율적으로 해결하는 성공률이 더 높다.
- 문맥적 코드 완성: 주변 프로젝트 아키텍처를 기반으로 다음 줄뿐 아니라 전체 함수 블록을 예측한다.
- 리팩터링 능력: 이전 모델들이 종종 리팩터링 시 종속성을 깨뜨리던 것과 달리, V4는 여러 파일에 걸친 코드 변경의 파급 효과를 “이해”하는 것으로 전해진다.
2. 코드베이스를 위한 초장문맥
DeepSeek V4는 V3.2에서 실험적으로 도입된 Sparse Attention 메커니즘을 활용해 잠재적으로 100만 토큰을 초과하는 거대한 컨텍스트 윈도우를 높은 충실도로 처리할 것으로 소문난다. 이는 개발자가 전체 리포지토리(예: 복잡한 React 프런트엔드와 Python 백엔드)를 컨텍스트에 업로드할 수 있게 한다. 그다음 모델은 “풀스택” 이해로 크로스 파일 디버깅과 기능 구현을 수행할 수 있는데, 이는 현재 많은 모델의 병목으로 남아 있는 능력이다.
아키텍처는 어떻게 수렴하고 진화하는가?
DeepSeek V4는 대규모 언어 모델(LLM)의 구조에 큰 변화를 의미한다. V4와 연관된 업계의 버즈워드는 **“아키텍처 수렴(Architectural Convergence)”**이다.
범용과 추론 기능의 통합
이전에는 DeepSeek이 범용 자연어 작업을 위한 V-시리즈와 강도 높은 추론과 로직을 위한 R-시리즈(예: DeepSeek-R1)를 별도의 제품 라인으로 유지했다.
루머에 따르면 DeepSeek V4는 이 두 경로를 통합할 것이라고 한다.
- 통합 모델: V4는 단순한 쿼리에는 “빠른 생성”, 복잡한 프로그래밍이나 수학 문제에는 “심층 추론(Chain of Thought)”으로 동적으로 전환하는 단일 모델이 될 것으로 예상된다.
- “라우터”의 종말: 프롬프트를 서로 다른 모델로 보내는 외부 라우터를 사용하는 대신, V4 아키텍처 자체가 R-시리즈의 “시스템 2” 사고 능력을 내재적으로 갖춰 자연스럽게 강력해질 수 있다.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
DeepSeek CEO Liang Wenfeng과 그의 팀이 저술한 최근 연구 논문은 **Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)**라는 새로운 기법을 자세히 다뤘다.
애널리스트들은 이 기술이 V4의 “비법”이라고 믿는다.
- 파국적 망각 해결: 전통적인 학습에서는 모델에 새로운 복잡한 코딩 패턴을 학습시키면 일반 채팅 능력이 종종 저하된다. mHC는 학습 과정을 안정화해 V4가 방대한 기술 문서와 코드를 흡수하면서도 대화적 뉘앙스를 잃지 않도록 한다고 전해진다.
- 효율성: 이 아키텍처는 연산 비용을 선형적으로 증가시키지 않고 더 깊은 네트워크를 가능하게 해, “가격 대비 SOTA(State of the Art) 성능”을 제공한다는 DeepSeek의 평판을 유지한다.
V4는 DeepSeek V3.2와 어떻게 비교되는가?
V4가 의미하는 도약을 이해하려면, DeepSeek V3.2를 살펴봐야 한다. 이는 2025년 말에 출시된 고성능의 중간 업데이트였다.
기반: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2는 중요한 이정표였다. **DeepSeek Sparse Attention(DSA)**을 도입하고 Mixture-of-Experts(MoE) 라우팅 전략을 개선했다.
- 성능: V3.2는 오픈 웨이트 모델과 GPT-4o 같은 독점적 거대 모델 간의 격차를 성공적으로 좁혔다. 수학과 단문맥 코딩에서 뛰어났지만, 거대한 소프트웨어 프로젝트에서 일관성을 유지하는 데는 여전히 어려움을 겪었다.
- 제한: V3.2는 효율적이었지만, 근본적으로 V3 아키텍처의 최적화에 머물렀다. 완전한 추론 잠재력을 끌어내기 위해 프롬프트 엔지니어링이 필요했다.
V3.2의 성능 기반으로 본 V4의 추정
만약 V3.2가 Sparse Attention의 개념 증명이었다면, V4는 산업적 적용이다.
- “스파스”에서 “무한대” 문맥으로: V3.2가 메모리 사용을 줄이기 위해 DSA를 실험했다면, V4는 이를 검색 정확도를 위해 최적화할 가능성이 크다. V3.2 사용자들은 긴 문서에서 “lost in the middle” 문제가 간헐적으로 보고되었는데; V4는 이를 해결해 500페이지 분량의 기술 매뉴얼이나 레거시 코드베이스 분석에서도 신뢰성을 제공할 것으로 예상된다.
- “코드 어시스턴트”에서 “소프트웨어 엔지니어”로: V3.2가 스니펫과 함수 작성에 능했다면, V4는 모듈 수준에서 작동하도록 설계되었다. V3.2가 감독이 필요한 주니어 개발자였다면, V4는 아키텍처 설계까지 가능한 시니어 개발자를 목표로 한다.
- 안정성: V3.2는 긴 추론 체인에서 “환각 루프”에 빠지는 문제가 간헐적으로 있었다. V4에 통합된 mHC 아키텍처는 모델의 논리를 안정화하는 데 초점을 맞춰, 생성된 코드의 문법 오류율을 낮추는 것으로 알려졌다.
- 전문화된 코드 최적화 레이어: 이미 V3.2가 강한 추론과 에이전트 성능을 목표로 했던 만큼, V4의 코딩 강조는 코드 중심의 프리트레이닝 데이터 추가, 코드 수리와 합성 태스크에 대한 신규 파인튜닝, 그리고 장황한 설명보다 실행 정확성을 선호하는 전용 디코딩 전략의 가능성을 시사한다. 오픈 커뮤니티 리뷰와 V3.2 벤치마크 노트는 DeepSeek이 이러한 영역에서 꾸준히 개선해왔음을 보여주며, V4는 그 합리적인 다음 단계로 보인다.
- “최대치” 추론을 위한 더 높은 토큰 사용량 변형: DeepSeek의 V3.2는 비용을 성능과 맞바꾸는 “Speciale” 변형을 도입했다. DeepSeek이 V4를 계층화해 제공하는 것은 합리적일 것이다: 프로덕션 지향의 비용 균형 변형과, 집약적 엔지니어링 또는 학술 용도의 연구급 최대 성능 변형.
결론: 오픈 가중치 AI의 새로운 시대인가?
루머가 사실이라면, 춘절에 맞춘 DeepSeek V4의 릴리스는 AI 군비 경쟁의 중대한 순간이 될 수 있다. AI 프로그래밍이라는 고부가 가치 수직 영역을 겨냥하고, 추론과 일반화의 통합을 해결한 듯 보이는 DeepSeek은 실리콘밸리의 폐쇄형 거대 기업들의 지배에 도전하고 있다.
개발자와 기업에게 Claude 3.7이나 GPT-5 급의 성능을 제공하는 모델이—오픈 웨이트 또는 공격적 API 가격으로—가능할지도 모른다는 점은 매우 매력적이다. 2월 공식 발표를 기다리는 동안 한 가지는 분명하다: “뱀의 해”는 DeepSeek V4가 작성한 파이썬... 스크립트로 시작할지도 모른다.
개발자는 지금 deepseek v3.2를 CometAPI를 통해 이용할 수 있다. 시작하려면 CometAPI의 Playground에서 모델 기능을 탐색하고, 자세한 안내는 API 가이드를 참고하라. 접근 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하라. CometAPI는 통합을 돕기 위해 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공한다.
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