deepseek v4 블로그
로컬에서 DeepSeek Harness를 배포하는 6가지 방법
2026년에 로컬에서 DeepSeek Harness를 설치하고 배포하는 방법을 알아보세요. 이 가이드는 사전 준비 사항, 공식 설치 방법, 고급 옵션을 다룹니다
2026년에 DeepSeek V4 Pro 0813 API를 사용하는 방법: 종합 개발자 가이드
Deepseek V4 Pro 0813 릴리스에서 무엇이 변경되었는지, 공식 사양과 가격, 추론 모드, 추론 모드, 스트리밍
DeepSeek V4 Pro 설명: 벤치마크, 기능 및 경쟁사 비교 (2026 가이드)
DeepSeek V4 Pro는 추론, 코딩, 긴 컨텍스트 분석 및 에이전트 워크플로우를 위한 DeepSeek의 최고 성능 V4 모델입니다.
DeepSeek V4 Flash 0731 & DeepSeek Harness: 에이전트형 코딩 돌파구 가이드 (2026)
DeepSeek V4 Flash 0731, 에이전트 벤치마크 대폭 향상, Responses API 및 Codex 지원, DeepSeek Harness에 새로운 초점.
CometAPI와 함께 LibreChat을 설정하는 방법
CometAPI를 사용하여 LibreChat을 500개 이상의 AI 모델에 연결하는 방법을 알아보세요. GPT 5.5, Claude 4-7 및 DeepSeek V4에 액세스할 수 있도록 OpenAI 호환 엔드포인트를 구성하세요.
DeepSeek V4 vs GPT-5.5: 벤치마크, 가격, 활용 사례 및 전문가 추천
DeepSeek V4 vs GPT-5.5: 2026년 DeepSeek V4 vs GPT-5.5: 최신 공식 릴리스, 벤치마크 데이터, 맥락을 비교. CometAPI를 통해 이용 가능.
DeepSeek V4를 로컬에서 실행하는 방법
DeepSeek V4를 로컬에서 실행하는 실용적인 방법은 vLLM과 같은 고성능 서빙 스택과 함께 공식 오픈소스 가중치를 사용한 뒤, 모델을 로컬 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 노출하는 것입니다. DeepSeek의 현재 공개 자료는 V4 패밀리의 두 모델을 설명합니다: 총 파라미터 1.6T / 활성 49B의 DeepSeek-V4-Pro와 총 파라미터 284B / 활성 13B의 DeepSeek-V4-Flash로, 둘 다 1M-token 컨텍스트와 3가지 추론 모드를 지원합니다. vLLM의 현재 로컬 배포 예시는 Pro에는 8× B200/B300, Flash에는 4× B200/B300을 목표로 합니다. 해당 수준의 하드웨어가 없다면 CometAPI와 같은 호스티드 대안을 사용하는 것이 더 실용적인 경로입니다.
Deepseek V4 API 사용 방법
개발자들에게 그 조합이 중요한 이유는 단순합니다. 마이그레이션의 마찰을 줄이면서 만들 수 있는 것의 상한을 높여 주기 때문입니다. 완전히 새로운 API 형태를 배울 필요가 없습니다. 모델 이름을 업데이트하고 base URL은 그대로 유지한 채, 더 큰 컨텍스트 윈도우와 향상된 추론 기능을 기반으로 제품을 출시하면 됩니다. DeepSeek의 공식 문서에는 base URL을 유지하고 모델 파라미터를 deepseek-v4-pro 또는 deepseek-v4-flash로 변경하라고 명시되어 있습니다.