DeepSeek-V4-Flash의 기술 사양
| Item | Details |
|---|---|
| Model | DeepSeek-V4-Flash |
| Provider | DeepSeek |
| Family | DeepSeek-V4 preview series |
| Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Total parameters | 284B |
| Activated parameters | 13B |
| Context length | 1,000,000 tokens |
| Precision | FP4 + FP8 mixed |
| Reasoning modes | Non-think, Think, Think Max |
| Release status | Preview model |
| License | MIT License |
DeepSeek-V4-Flash란?
DeepSeek-V4-Flash는 DeepSeek V4 시리즈에서 효율성에 초점을 맞춘 프리뷰 모델입니다. 대규모 규모에 비해 활성 규모가 비교적 작도록 설계된 Mixture-of-Experts 언어 모델로, 매우 큰 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하면서도 높은 반응성을 유지하도록 돕습니다.
DeepSeek-V4-Flash의 주요 특징
- 백만 토큰 컨텍스트: 모델은 1,000,000토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하여, 매우 긴 문서, 대형 코드베이스, 다단계 에이전트 세션에 적합합니다.
- 효율성 우선 MoE 설계: 총 파라미터는 284B이지만 요청당 활성화 파라미터는 13B에 불과하여, 더 빠르고 효율적인 추론을 목표로 합니다.
- 세 가지 추론 모드: Non-think, Think, Think Max를 통해 작업이 어려워질수록 속도와 더 깊은 추론 사이의 절충을 선택할 수 있습니다.
- 강력한 장문맥 아키텍처: DeepSeek에 따르면 V4 시리즈는 Compressed Sparse Attention과 Heavily Compressed Attention을 결합하여 장문맥 효율을 향상합니다.
- 경쟁력 있는 코딩·에이전트 성능: 모델 카드는 HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0, BrowseComp 등 코딩 및 에이전트 벤치마크에서 우수한 결과를 보고합니다.
- 오픈 웨이트 및 로컬 배포: 릴리스에는 모델 웨이트, 로컬 추론 가이드, MIT License가 포함되어 있어 자체 호스팅과 실험이 용이합니다.
DeepSeek-V4-Flash의 벤치마크 성능
공식 모델 카드의 일부 결과에 따르면 DeepSeek-V4-Flash는 여러 핵심 벤치마크에서 DeepSeek-V3.2-Base 대비 향상된 성능을 보입니다:
| Benchmark | 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 관련 표에서 Flash 변형은 터미널 및 소프트웨어 작업에서도 견고한 성과를 보였으며, Flash Max는 Terminal Bench 2.0에서 56.9, SWE Verified에서 79.0을 기록했습니다. 다만, 가장 난도가 높은 지식 중심·에이전트형 작업에서는 더 큰 Pro 모델에 다소 뒤처집니다.
DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2
| Model | Best fit | Tradeoff |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | 빠른 처리, 장문맥 작업, 코딩 보조, 고처리량 에이전트 플로우 | 순수 지식 문제와 가장 복잡한 에이전트형 작업에서 Pro 대비 약간 열세 |
| DeepSeek-V4-Pro | 최고 성능이 필요한 작업, 더 깊은 추론, 더 어려운 에이전트 워크플로우 | Flash보다 무겁고 효율성 지향성이 낮음 |
| DeepSeek-V3.2 | 비교·마이그레이션 계획을 위한 기존 베이스라인 | 공식 표에서 V4-Flash 대비 낮은 벤치마크 성능 |
DeepSeek-V4-Flash의 대표적인 활용 사례
- 계약, 리서치 팩, 지원 지식 베이스, 내부 위키 등 장문서 분석
- 대형 리포지토리를 살펴보고, 여러 파일에 걸친 지시를 따르며, 컨텍스트를 지속적으로 유지해야 하는 코딩 보조
- 도구 호출과 반복적 추론을 수행하면서 맥락을 잃지 않는 에이전트 워크플로우
- 매우 큰 컨텍스트 윈도우와 간편한 배포의 이점을 살리는 엔터프라이즈 채팅 시스템
- 프로덕션 경화 이전에 DeepSeek-V4 동작을 평가하려는 팀의 로컬 배포 프로토타이핑
How to access and use Deepseek v4 Flash API
Step 1: Sign Up for API Key
cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자라면 먼저 가입해 주세요. CometAPI console에 로그인하여 인터페이스의 접근 자격 API 키를 발급받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하고, 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받아 제출하세요.
Step 2: Send Requests to deepseek v4 flash API
“deepseek-v4-flash” 엔드포인트를 선택해 API 요청을 보내고 요청 본문을 설정하세요. 요청 메서드와 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 교체하세요. Where to call it: Anthropic Messages 형식 및 Chat 형식.
질문이나 요청을 content 필드에 입력하세요—모델은 해당 내용에 응답합니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다.
Step 3: Retrieve and Verify Results
API 응답을 처리해 생성된 답변을 얻으세요. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다. 표준 파라미터로 스트리밍, 프롬프트 캐싱, 장문맥 처리 등의 기능을 활성화하세요.