DeepSeek V4 Model 상세 설명: 파라미터 규모, 능력 및 성능
DeepSeek V4 Model은 장기 컨텍스트를 백만 토큰 수준으로 확장하고 네이티브 멀티모달 기능과 새로운 아키텍처를 도입했습니다. 본 문서는 DeepSeek V4의 파라미터 규모, 능력 및 성능에 대해 간략히 상세히 설명합니다.
1. 파라미터와 아키텍처
- 규모: V4 풀 스펙 버전은 약 1조 파라미터 MoE, 활성화 파라미터 약 320억; V4 Lite는 약 200B로 이미 출시됨.
- 컨텍스트: 128K에서 100만 토큰으로 확장, 전체 라이브러리, 장문서, 다중 턴 에이전트 활용성 향상.
- 아키텍처: Engram 조건부 메모리, DSA 희소 어텐션, mHC 개선된 하이퍼커넥션으로 장기 컨텍스트에서 비용 통제 및 안정성 향상.
2. 핵심 능력
- 네이티브 멀티모달: 텍스트, 이미지, 비디오 통합 모델링, 텍스트-이미지 생성, 텍스트-비디오 생성 및 크로스모달 추론 지원.
- 코딩: 유출된 SWE-bench Verified 약 83.7%, 엔지니어링 전역 사고 능력 보유.
- 비용: 경쟁사 대비 추론 비용 우위, 7×24 에이전트 및 대규모 적용에 유리.
3. V4 Lite와 풀 스펙 버전
현재 V4 Lite가 출시됨; 풀 스펙 버전은 예상 파라미터 수와 능력이 더 높을 것으로 예상되며, 구체적인 사항은 공식 발표를 따름. DeepSeek V4 Model의 로드맵은 장기 컨텍스트 + 네이티브 멀티모달 + 비용 효율성임.
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