DeepSeek V4가 2026년 4월 24일 전격 공개되며 AI 업계의 가격 구조를 다시 한 번 흔들었습니다. 1.6조 파라미터의 플래그십 V4-Pro와 2,840억 파라미터의 경량 V4-Flash, 두 모델이 동시에 오픈소스로 풀렸고, 100만 토큰 컨텍스트와 Huawei Ascend 950 칩 최적화까지 적용됐습니다. 가장 충격적인 부분은 가격으로, V4-Pro는 OpenAI GPT-5.5 대비 약 97% 저렴한 단가를 제시하며 코딩 벤치마크에서는 1위 자리까지 차지했습니다. 이번 글에서는 V4 Pro와 Flash의 스펙, 성능, 가격, 한국 사용자가 지금 활용할 수 있는 방법까지 핵심만 정리해 드립니다.
이 글의 목차
- DeepSeek V4 출시 개요
- V4-Pro vs V4-Flash 핵심 스펙
- 성능: 코딩 1위·추론 톱티어
- 가격 충격: GPT-5.5 대비 97% 저렴
- Huawei Ascend 칩 지원의 의미
- 한국에서 V4 사용하는 3가지 방법
- 핵심 정리
DeepSeek V4 출시 개요
중국 항저우의 AI 스타트업 DeepSeek는 2026년 4월 24일 차세대 모델 DeepSeek V4를 공개하며 다시 한 번 글로벌 AI 시장에 충격파를 던졌습니다. 2025년 1월 V3로 ‘딥시크 쇼크’를 일으켰던 이 회사는 약 1년 3개월 만에 V4를 들고 나왔고, 이번에는 단일 모델이 아니라 플래그십 V4-Pro와 경량형 V4-Flash를 동시에 발표했습니다. 두 모델 모두 오픈 가중치(open weight) 형태로 Hugging Face에 즉시 공개되어, 누구나 다운로드해 자체 인프라에서 실행할 수 있습니다.
V4의 핵심 키워드는 세 가지로 요약됩니다. 첫째, Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처의 극단적 효율화. 둘째, 100만 토큰까지 늘어난 초장문 컨텍스트와 새로운 Hybrid Attention 구조. 셋째, GPT-5.5나 Claude Opus 4.7 대비 압도적으로 낮은 API 단가입니다. 여기에 미국의 칩 수출 규제를 정면으로 우회하는 Huawei Ascend 950 칩 최적화까지 더해지며, 단순한 모델 업데이트를 넘어 ‘AI 인프라 주권’에 대한 정치적 메시지를 담은 출시가 됐다는 평가가 나옵니다.
V4-Pro vs V4-Flash 핵심 스펙
이번 V4 시리즈는 명확하게 용도가 다른 두 모델로 구성됐습니다. 한쪽은 프론티어 성능을 노리는 거대 모델, 다른 쪽은 대량 트래픽 환경에 맞춘 경량 모델입니다.
DeepSeek V4-Pro – 1.6조 파라미터 플래그십
V4-Pro는 총 1.6조(1.6T) 파라미터를 가진 거대한 MoE 모델입니다. 다만 토큰당 실제로 활성화되는 파라미터는 490억(49B)에 불과해, 추론 비용은 동급 밀집 모델 대비 30분의 1 수준에 가깝습니다. 컨텍스트 길이는 100만 토큰(1M)으로, 책 7~8권 분량을 한 번에 입력할 수 있습니다. 새롭게 도입된 Hybrid Attention Architecture는 긴 대화에서 앞부분 정보를 잃어버리는 문제를 줄여, 장문 추론과 에이전트 작업에서 안정성을 크게 끌어올렸습니다.
DeepSeek V4-Flash – 2,840억 경량 모델
V4-Flash는 2,840억(284B) 파라미터에 토큰당 활성 파라미터 130억(13B)의 경량 MoE 모델입니다. 컨텍스트는 동일하게 100만 토큰을 지원하면서도, 응답 속도와 비용은 대량 서비스에 어울리는 수준으로 맞췄습니다. DeepSeek는 V4-Flash를 ‘실시간 챗봇, RAG 파이프라인, 사내 검색용 추천 모델’로 포지셔닝하고 있고, 메모리 요구량도 V3 대비 9.5배 줄어 단일 서버에서도 비교적 쉽게 운용할 수 있다는 점이 강조됐습니다.
성능: 코딩 1위·추론 톱티어
벤치마크 성적표는 V4-Pro의 강점을 분명히 보여 줍니다. 가장 눈에 띄는 영역은 코딩입니다. 경쟁 프로그래밍 평가인 LiveCodeBench에서 93.5점을 기록해 Gemini 3.1 Pro(91.7), Claude Opus 4.6(88.8)을 모두 제치고 1위에 올랐습니다. Codeforces 레이팅 3,206은 GPT-5.4(3,168)보다도 높은 수치로, 알고리즘 문제 해결 능력에서는 사실상 ‘인간 그랜드마스터급’에 도달한 셈입니다.
일반 추론 영역에서는 OpenAI의 가장 최신 모델인 GPT-5.5(xhigh)와 Gemini 3.1 Pro에 미세하게 밀립니다. Artificial Analysis Intelligence Index 기준 GPT-5.5가 60점, V4-Pro(Reasoning, Max Effort)가 52점으로 약 6~12% 격차가 있습니다. 다만 이 격차는 ‘프론티어 모델 대비 3~6개월 뒤처진 수준’으로 해석되며, 직전 세대인 V3와 비교하면 거의 두 배에 가까운 점수 상승입니다.
실제 소프트웨어 엔지니어링 측면에서는 Claude Opus 4.7이 여전히 강세를 보입니다. SWE-bench Verified 같은 ‘실제 GitHub 이슈 해결’ 벤치마크에서는 Opus가 우위에 있고, V4-Pro는 경쟁 프로그래밍·짧은 함수 단위 코드 생성에서 더 빛납니다. 이미 발행된 Claude Opus 4.7 출시 정리와 GPT-5.5 핵심 업그레이드 글과 함께 보면 차이점이 더 선명하게 보입니다.
가격 충격: GPT-5.5 대비 97% 저렴
이번 V4 발표에서 가장 화제가 된 부분은 단연 가격입니다. 사우스차이나모닝포스트(SCMP)는 ‘V4-Pro가 GPT-5.5보다 약 97% 저렴하다’고 보도했고, 글로벌 IT 매체들도 비슷한 수치를 인용하고 있습니다. 공식 API 단가 기준 V4-Pro는 입력 100만 토큰당 약 0.145~1.74달러, 출력 100만 토큰당 약 1.74~3.48달러 수준으로, GPT-5.5 입력가(0.5달러/100만 캐시 토큰) 및 Claude Opus 4.7과 비교해도 6~10배가량 싸다는 분석이 일관되게 나옵니다.
경량 모델인 V4-Flash는 더 공격적입니다. 입력 100만 토큰당 0.14달러, 출력 100만 토큰당 0.28달러 수준으로, 현재 시장에서 ‘톱티어 성능 + 초저가’를 동시에 만족하는 거의 유일한 선택지로 평가됩니다. 대량 RAG, 사내 챗봇, 데이터 라벨링처럼 토큰 소비가 큰 작업이라면 비용 절감 효과가 즉시 체감됩니다. 다만 가격 정책은 시장 점유율 확보를 위한 초기 프로모션 성격도 있어, 6~12개월 단위로 인상 가능성을 염두에 두는 것이 좋습니다.
Huawei Ascend 칩 지원의 의미
기술적으로 가장 의미심장한 부분은 V4가 Huawei Ascend 950 칩에서 정식으로 동작하는 첫 프론티어급 모델이라는 점입니다. 학습 자체는 V4-Pro의 경우 여전히 NVIDIA 계열 GPU를 활용한 것으로 추정되지만, V4-Flash 추론과 일부 학습 단계는 Ascend 위에서 검증됐다고 보도되고 있습니다. 미국의 대중국 AI 칩 수출 규제가 더 강화될수록, ‘NVIDIA 없이도 1조급 모델을 학습·서비스할 수 있다’는 실증 사례는 업계 흐름에 적지 않은 영향을 줄 것입니다.
같은 흐름에서 한국 반도체 업계의 행보도 함께 살펴볼 만합니다. TSMC 2nm 양산 정리와 삼성-테슬라 AI4+ 파운드리 동맹 글에서 정리한 것처럼, 글로벌 AI 칩 시장은 2026년에 다극화 단계로 빠르게 이동하고 있습니다. DeepSeek V4의 Huawei 친화 행보는 그 흐름의 가장 또렷한 신호 중 하나입니다.
한국에서 V4 사용하는 3가지 방법
1) 공식 채팅 – chat.deepseek.com
가장 쉬운 방법은 공식 웹 채팅 서비스를 이용하는 것입니다. 회원 가입 후 모델 선택 메뉴에서 V4-Pro 또는 V4-Flash를 고르면 바로 한국어 대화가 가능합니다. 한국어 응답 품질은 V3 대비 체감상 한 단계 개선됐고, 특히 코드와 수치 추론에서는 GPT-5나 Gemini 3.1 Pro와 큰 차이를 느끼기 어려운 수준입니다. 무료 사용량 한도가 비교적 넉넉해 가벼운 글쓰기, 번역, 코딩 보조 용도로는 별도 결제 없이도 충분히 쓸 수 있습니다.
2) API 연동 – 가격 민감한 서비스에 최적
본격적인 서비스 개발이라면 DeepSeek API를 직접 연동하는 것이 좋습니다. OpenAI 호환 형식이라 기존 ChatGPT API를 사용하던 코드를 거의 그대로 재활용할 수 있고, 엔드포인트와 모델 이름만 변경하면 됩니다. 같은 입력 기준 GPT-5.5 대비 토큰 비용이 6~10배 저렴하기 때문에, MAU가 일정 수준을 넘어가는 챗봇·문서 분석·코드 리뷰 서비스에서 즉시 마진 개선 효과를 볼 수 있습니다. 다만 보안·규제 환경이 민감한 분야(금융, 의료 등)라면 데이터 처리 위치와 약관을 반드시 사전 검토해야 합니다.
3) 로컬·자체 서버 실행 – 오픈소스 활용
V4 두 모델 모두 Hugging Face에 가중치가 공개되어 있어, 인프라가 충분하다면 로컬 또는 사내 GPU 서버에서 직접 돌릴 수도 있습니다. V4-Flash는 양자화하면 H100 8장 정도 환경에서 충분히 운용 가능하고, V4-Pro는 대형 GPU 클러스터 또는 Ascend 950 기반 인프라를 권장합니다. 노코드 AI 앱 빌더 비교에서 다룬 도구들과 결합하면, 자체 호스팅 V4 모델 위에 빠르게 사내 AI 도구를 얹는 것도 가능합니다.
핵심 정리
2026년 4월 24일 출시된 DeepSeek V4는 단순한 신규 모델 이상의 의미를 갖습니다. 1.6조 파라미터의 V4-Pro는 코딩 벤치마크 1위, 100만 토큰 컨텍스트, GPT-5.5 대비 97% 저렴한 가격이라는 세 가지 무기를 동시에 들고 나왔고, 경량형 V4-Flash는 ‘톱티어급 성능 + 초저가’라는 새로운 표준을 제시했습니다. 여기에 Huawei Ascend 950 칩 지원이라는 지정학적 메시지까지 더해지며, 글로벌 AI 시장의 가격 구조와 인프라 의존도를 동시에 흔들고 있습니다.
한국 사용자 입장에서는 ① 공식 채팅으로 일상적 활용, ② API 연동으로 비용 효율적 서비스 개발, ③ 오픈소스 자체 호스팅으로 데이터 주권 확보 등 세 가지 선택지가 모두 열려 있습니다. 단, 데이터 처리 위치와 약관, 한국어 검수 품질 등 실무 변수는 도입 전 반드시 직접 확인해야 합니다. 본 글은 정보 제공 목적이며, 비즈니스 도입 결정 시에는 사내 보안·법무 담당자 또는 전문가와의 상담을 권장합니다.