DeepSeek-V4-Flash의 기술 사양
| 항목 | 세부 정보 |
|---|---|
| 모델 | DeepSeek-V4-Flash |
| 제공사 | DeepSeek |
| 제품군 | DeepSeek-V4 프리뷰 시리즈 |
| 아키텍처 | 전문가 혼합(MoE) |
| 총 파라미터 수 | 284B |
| 활성 파라미터 수 | 13B |
| 컨텍스트 길이 | 1,000,000 토큰 |
| 정밀도 | FP4 + FP8 혼합 |
| 추론 모드 | Non-think, Think, Think Max |
| 출시 상태 | 프리뷰 모델 |
| 라이선스 | MIT 라이선스 |
DeepSeek-V4-Flash란 무엇인가요?
DeepSeek-V4-Flash는 DeepSeek의 V4 시리즈에서 효율성에 초점을 맞춘 프리뷰 모델입니다. 이 모델은 규모에 비해 활성 파라미터 풋프린트가 상대적으로 작도록 설계된 전문가 혼합(MoE) 언어 모델로, 매우 큰 100만 토큰 컨텍스트 윈도를 지원하면서도 응답성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
DeepSeek-V4-Flash의 주요 특징
- 백만 토큰 컨텍스트: 모델은 1,000,000 토큰 컨텍스트 윈도를 지원하여, 매우 긴 문서, 대규모 코드베이스, 다단계 에이전트 세션에 적합합니다.
- 효율성 중심 MoE 설계: 총 284B 파라미터를 사용하지만 요청당 활성화되는 파라미터는 13B에 불과해, 더 빠르고 효율적인 추론을 목표로 한 구성입니다.
- 세 가지 추론 모드: Non-think, Think, Think Max를 통해 작업 난도가 높아질수록 속도와 더 깊은 추론 간의 트레이드오프를 조절할 수 있습니다.
- 강력한 장문맥 아키텍처: DeepSeek에 따르면 V4 시리즈는 Compressed Sparse Attention과 Heavily Compressed Attention을 결합해 장문맥 효율을 개선했습니다.
- 경쟁력 있는 코딩 및 에이전트 성능: 모델 카드에 따르면 HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0, BrowseComp 등 코딩 및 에이전트 벤치마크에서 우수한 결과를 보였습니다.
- 오픈 가중치와 로컬 배포: 릴리스에는 모델 가중치, 로컬 추론 가이드, MIT 라이선스가 포함되어 있어 자체 호스팅과 실험을 현실적으로 수행할 수 있습니다.
DeepSeek-V4-Flash의 벤치마크 성능
공식 모델 카드의 일부 결과에 따르면, DeepSeek-V4-Flash는 여러 핵심 벤치마크에서 DeepSeek-V3.2-Base 대비 향상된 성능을 보여줍니다:
| 벤치마크 | DeepSeek-V3.2-Base | DeepSeek-V4-Flash-Base | DeepSeek-V4-Pro-Base |
|---|---|---|---|
| AGIEval (EM) | 80.1 | 82.6 | 83.1 |
| MMLU (EM) | 87.8 | 88.7 | 90.1 |
| MMLU-Pro (EM) | 65.5 | 68.3 | 73.5 |
| HumanEval (Pass@1) | 62.8 | 69.5 | 76.8 |
| LongBench-V2 (EM) | 40.2 | 44.7 | 51.5 |
추론·에이전트 항목에서도 Flash 변형은 터미널과 소프트웨어 작업에서 견고한 결과를 기록했으며, Flash Max는 Terminal Bench 2.0에서 56.9, SWE Verified에서 79.0에 도달했습니다. 다만 가장 난도가 높은 지식 중심 및 에이전트형 작업에서는 더 큰 Pro 모델에 다소 뒤처집니다.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| 모델 | 최적 용도 | 트레이드오프 |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | 빠른 처리, 장문맥 작업, 코딩 보조, 고처리량 에이전트 플로우 | 순수 지식 문제와 가장 복잡한 에이전트 작업에서는 Pro보다 약간 뒤처짐 |
| DeepSeek-V4-Pro | 최고 난이도 과제, 더 깊은 추론, 더 어려운 에이전트 워크플로 | Flash보다 무겁고 효율성 지향성이 낮음 |
| DeepSeek-V3.2 | 비교 및 마이그레이션 계획을 위한 이전 기준선 | 공식 표에서 V4-Flash 대비 벤치마크 성능이 낮음 |
DeepSeek-V4-Flash의 대표使用 사례
- 장문서 분석: 계약서, 리서치 팩, 지원 지식베이스, 사내 위키 등의 장문서 분석.
- 코딩 보조: 대형 저장소를 검사하고, 다수 파일에 걸친 지시를 따르며, 컨텍스트를 유지해야 하는 코딩 보조.
- 에이전트 워크플로: 모델이 추론하고 도구를 호출하며 맥락을 잃지 않고 반복 수행해야 하는 에이전트 워크플로.
- 엔터프라이즈 채팅 시스템: 매우 큰 컨텍스트 윈도와 낮은 도입 장벽의 배포로 이점을 얻는 엔터프라이즈 채팅 시스템.
- 로컬 배포 프로토타입: 프로덕션 고도화 전에 DeepSeek-V4 동작을 평가하려는 팀을 위한 로컬 배포 프로토타입.
Deepseek v4 Flash API에 접근하고 사용하는 방법
Step 1: Sign Up for API Key
cometapi.com에 로그인하세요. 아직 가입하지 않았다면 먼저 등록해 주세요. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스에 대한 액세스 자격 증명(API 키)을 발급받습니다. 개인센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭해 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받아 제출합니다.
Step 2: Send Requests to deepseek v4 flash API
“deepseek-v4-flash” 엔드포인트를 선택해 API 요청을 보내고 요청 본문을 설정합니다. 요청 방식과 요청 본문은 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 웹사이트에서 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 교체하세요. 호출 위치: Anthropic Messages 형식과 Chat 형식.
질문이나 요청을 content 필드에 입력하세요. 모델은 여기에 응답합니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻으세요.
Step 3: Retrieve and Verify Results
API 응답을 처리해 생성된 답변을 얻습니다. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다. 표준 파라미터로 스트리밍, 프롬프트 캐싱, 장문맥 처리 등의 기능을 활성화할 수 있습니다.