DeepSeek-V4-Flash의 기술 사양
| 항목 | 세부 정보 |
|---|---|
| 모델 | DeepSeek-V4-Flash |
| 제공사 | DeepSeek |
| 제품군 | DeepSeek-V4 preview series |
| 아키텍처 | 전문가 혼합(MoE) |
| 총 매개변수 | 284B |
| 활성 매개변수 | 13B |
| 컨텍스트 길이 | 1,000,000 tokens |
| 정밀도 | FP4 + FP8 혼합 |
| 추론 모드 | Non-think, Think, Think Max |
| 출시 상태 | Preview model |
| 라이선스 | MIT License |
DeepSeek-V4-Flash는 무엇인가?
DeepSeek-V4-Flash는 DeepSeek의 V4 시리즈에서 효율성에 초점을 맞춘 프리뷰 모델이다. 규모 대비 활성 풋프린트가 비교적 작은 Mixture-of-Experts 언어 모델로 설계되어, 매우 큰 1M-token 컨텍스트 윈도우를 지원하면서도 응답성을 유지하는 데 도움이 된다.
DeepSeek-V4-Flash의 주요 기능
- 백만 토큰 컨텍스트: 모델은 1,000,000-token 컨텍스트 윈도우를 지원하여 매우 긴 문서, 대규모 코드베이스, 다단계 에이전트 세션에 적합하다.
- 효율 우선 MoE 설계: 총 284B 매개변수를 사용하지만 요청당 활성 매개변수는 13B에 불과한 구성으로, 더 빠르고 효율적인 추론을 지향한다.
- 세 가지 추론 모드: Non-think, Think, Think Max는 작업이 어려워질 때 속도와 더 깊은 추론 간의 트레이드오프를 가능하게 한다.
- 강력한 롱 컨텍스트 아키텍처: DeepSeek에 따르면 V4 시리즈는 압축 희소 어텐션과 고도로 압축된 어텐션을 결합해 장문맥 효율을 높였다.
- 경쟁력 있는 코딩 및 에이전트 행동: 모델 카드는 HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0, BrowseComp 등을 포함한 코딩 및 에이전트 벤치마크에서 강력한 결과를 보고한다.
- 가중치 공개 및 로컬 배포: 릴리스에는 모델 가중치, 로컬 추론 가이드, MIT License가 포함되어 있어 자체 호스팅과 실험이 실용적이다.
DeepSeek-V4-Flash의 벤치마크 성능
공식 모델 카드의 일부 결과에 따르면 DeepSeek-V4-Flash는 여러 핵심 벤치마크에서 DeepSeek-V3.2-Base 대비 개선되었다:
| 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 벤치마크 표에서도 Flash 버전은 터미널 및 소프트웨어 작업에서 견고한 결과를 보였으며, Flash Max는 Terminal Bench 2.0에서 56.9, SWE Verified에서 79.0에 도달했다. 다만 가장 난이도가 높은 지식 중심 및 에이전트 작업에서는 더 큰 Pro 모델에 다소 뒤처진다.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| 모델 | 최적 용도 | 트레이드오프 |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | 빠른 처리, 롱 컨텍스트 작업, 코딩 보조, 고처리량 에이전트 플로우 | 순수 지식 및 가장 복잡한 에이전트 작업에서 Pro 대비 약간 뒤처짐 |
| DeepSeek-V4-Pro | 최고 수준의 능력이 필요한 작업, 더 깊은 추론, 더 어려운 에이전트 워크플로우 | Flash보다 무겁고 효율성 지향이 덜함 |
| DeepSeek-V3.2 | 비교·마이그레이션 계획을 위한 이전 기준선 | 공식 표에서 V4-Flash 대비 낮은 벤치마크 성능 |
DeepSeek-V4-Flash의 일반적인 사용 사례
- 계약서, 리서치 팩, 지원 지식 베이스, 내부 위키 등 장문서 분석
- 대형 리포지토리를 살펴보고, 다수 파일에 걸친 지시를 따르며, 컨텍스트를 유지해야 하는 코딩 보조
- 추론·도구 호출·반복을 수행하면서 맥락을 잃지 않는 에이전트 워크플로우
- 매우 큰 컨텍스트 윈도우와 저마찰 배포의 이점을 살리는 엔터프라이즈 채팅 시스템
- 프로덕션 강화 전에 DeepSeek-V4 동작을 평가하려는 팀을 위한 로컬 배포 프로토타이핑
How to access and use Deepseek v4 Flash API
Step 1: Sign Up for API Key
cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자 계정이 없다면 먼저 등록하십시오. CometAPI console에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격 API 키를 발급받습니다. 개인 센터에서 API 토큰의 “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 메서드와 요청 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 교체하십시오. 호출 형식: Anthropic Messages 형식 및 Chat 형식.
질문이나 요청을 content 필드에 입력합니다 — 모델은 이 필드에 응답합니다. 생성된 답변을 얻기 위해 API 응답을 처리하십시오.
Step 3: Retrieve and Verify Results
API 응답을 처리하여 작업 상태와 출력 데이터를 확인합니다. 표준 매개변수를 통해 스트리밍, 프롬프트 캐싱, 롱 컨텍스트 처리 등의 기능을 활성화하십시오.