딥시크 V4가 뭐길래 이렇게 난리인가

딥시크 V4 사용법을 논하기 전에, 먼저 이 모델이 왜 전 세계 AI 커뮤니티를 들썩이게 만들었는지 이해할 필요가 있습니다. 2025년 1월 DeepSeek-R1이 ChatGPT를 앱스토어에서 밀어냈을 때 많은 이들은 “중국 AI가 여기까지 왔나” 하고 놀랐습니다. 그런데 V4는 R1보다 훨씬 더 근본적인 아키텍처 혁신을 담고 있다고 알려져 있습니다.

Financial Times는 2026년 2월 28일 자로 “딥시크가 이번 주 V4를 멀티모달 모델로 출시한다”고 보도했고, 이후 중국의 양회(两会) 일정, Huawei 칩 최적화 문제로 인해 출시가 수 차례 연기되고 있는 상황입니다. 2026년 3월 9일 현재까지 공식 출시 전이지만, V4 Lite 버전은 이미 일부 추론 제공업체에서 NDA 테스트 중이며, 품질 평가에서 Claude Sonnet 4.6과 동등한 수준으로 보고되고 있습니다.

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V4 핵심 스펙 한눈에 보기 (V3.2와 비교)

유출된 정보와 공식 논문을 종합하면, 딥시크 V4는 단순한 파라미터 증가를 넘어 아키텍처 자체를 재설계한 모델입니다. 아래 비교표를 통해 핵심 스펙 차이를 한눈에 확인하세요.

주목할 점은 총 파라미터가 1조 개로 늘어남에도 불구하고, 토큰당 실제 활성화되는 파라미터는 오히려 줄었다는 것입니다. MoE(Mixture of Experts) 구조에서 필요한 전문가 레이어만 선택적으로 활성화되고, 나머지 정적인 지식은 엔그램 메모리에서 직접 가져오기 때문입니다. 이는 “크면서도 빠르고 저렴한” 역설적 구조를 실현하는 핵심 원리입니다.

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엔그램 메모리 — AI 기억법이 완전히 달라진다

기존 LLM의 한계: “백과사전을 통째로 외우는 뇌”

기존 트랜스포머 기반 LLM은 학습된 모든 지식을 신경망의 가중치(Weights) 안에 저장하고, 추론할 때마다 수백 GB의 가중치 전체를 GPU 메모리에 올려야 합니다. 마치 백과사전 전권을 외우고 있으면서, 간단한 질문에 답할 때도 전 권을 처음부터 훑는 것과 같습니다. 이 구조는 비용이 선형적으로 증가하는 심각한 병목이었습니다.

엔그램이 해결하는 방식: “필요할 때만 서재에서 꺼낸다”

딥시크는 2026년 1월 arXiv 논문(번호 2601.07372)에서 엔그램(Engram) 아키텍처를 공개했습니다. 핵심 아이디어는 변하지 않는 사실적 지식을 GPU 메모리(VRAM)가 아닌 일반 시스템 메모리(DRAM)에 해시 테이블 형태로 저장하고, 추론 시 O(1)의 복잡도로 즉시 조회하는 것입니다. 즉, 모델은 “추론에만 집중”하고 지식은 외부 서재에서 필요할 때만 꺼내 오는 구조입니다.

mHC — 1조 파라미터 모델이 흔들리지 않는 이유

딥시크는 1조 파라미터 초대형 모델의 학습 불안정성을 해결하기 위해 mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections)를 도입했습니다. 기존 잔차 연결(Residual Connection)은 레이어가 깊어질수록 신호가 폭발하거나 소멸하는 문제가 있었는데, mHC는 연결 행렬을 수학적 다양체 위로 투영해 신호 크기를 강제 제어합니다. 쉽게 말해, 1,000층짜리 건물을 지을 때 각 층이 정확히 수직으로 쌓이도록 보정하는 수학적 장치입니다.

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멀티모달 지원 — 텍스트를 넘어 이미지·영상까지

딥시크 V3.2까지는 오직 텍스트만 입력·출력할 수 있었습니다. V4는 텍스트, 이미지, 영상, 오디오를 입력으로 받을 수 있는 진정한 멀티모달 모델로 진화합니다. 다만 출력 측면에서는 여전히 전문가들 사이에서 논쟁이 있습니다. Financial Times 보도에서는 “멀티모달 모델로 텍스트·이미지·영상 생성 가능”이라고 했지만, 실제로는 입력 멀티모달(이해 중심)에 집중하고 이미지·영상 생성은 제한적이거나 도구 연동 방식일 가능성이 높습니다.

실용적으로 생각해보면, 딥시크 V4의 진짜 강점은 이미지 생성보다 이미지·영상을 이해하고 분석한 뒤 텍스트와 코드로 처리하는 능력에 있습니다. 스크린샷을 보고 버그를 찾거나, 설계 도면을 분석해 코드를 작성하거나, 유튜브 영상을 요약하는 복합 업무에서 실질적인 가치가 발휘됩니다. 기존에 Gemini나 GPT-4o에 의존하던 이런 작업들을 V4가 훨씬 저렴하게 대체할 수 있다면, 그것만으로도 시장 판도는 바뀝니다.

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딥시크 V4 사용법 — 출시 후 접속·활용 완전 가이드

딥시크 V4 사용법은 현재 출시 전이지만, V3.2까지의 패턴을 기반으로 V4 출시 직후 접속·활용하는 방법을 미리 정리합니다. 과거 V3 출시 당시 deepseek.com 접속자가 폭주해 수 시간 동안 서버가 다운됐던 전례가 있습니다. 아래 순서대로 미리 준비하면 출시 직후 가장 빠르게 사용할 수 있습니다.

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비용 혁명 — Claude·GPT 대비 얼마나 저렴한가

딥시크 V4의 가장 파괴적인 측면은 성능이 아니라 가격입니다. 엔그램 메모리가 GPU 연산을 대폭 줄이고 MoE 구조에서 활성 파라미터가 감소하면서, 1조 파라미터 모델임에도 불구하고 V3.2보다 저렴한 단가를 실현할 수 있다는 것이 딥시크의 주장입니다.

이 수치가 사실이라면 기업 입장에서는 선택의 여지가 없습니다. Claude Opus 4.6으로 월 100만 원의 API 비용이 나온다면, 동일한 작업을 딥시크 V4로 처리할 때 약 1만 원 수준이 됩니다. 법률 문서 분석, 대용량 코드베이스 리뷰, 의료 기록 검토처럼 장문 처리가 필수적인 분야에서 딥시크 V4는 단순히 “저렴한 대안”이 아니라 “유일한 현실적 선택지”가 될 수 있습니다.

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지정학적 리스크와 출시 지연 배경

딥시크 V4가 수차례 출시 일정을 미룬 이면에는 순수 기술적 요인 외에 복잡한 지정학적 배경이 있습니다. Reuters 보도에 따르면 딥시크는 V4 인퍼런스 최적화에서 Nvidia와 AMD를 배제하고 Huawei Ascend와 Cambricon에 우선권을 부여했습니다. 중국 정부가 “미국 칩에 의존하는 AI 모델 출시를 허용하지 않겠다”는 입장을 전달한 것이 직접적인 원인으로 알려졌습니다. 그런데 아이러니하게도, V4 학습 자체는 Nvidia H800 GPU로 진행됐습니다.

이는 한국 사용자 입장에서 실질적인 의미를 갖습니다. Huawei Ascend 칩이 Nvidia H100 대비 성능이 낮기 때문에, V4 출시 초기 응답 속도는 V3.2보다 오히려 느릴 수 있습니다. 또한 미국 정부의 AI 규제 동향과 맞물려 추후 한국 기업들의 딥시크 API 사용이 제한될 가능성도 배제할 수 없습니다. 기업 업무에 딥시크 V4 API를 연동할 계획이라면 이런 지정학적 리스크를 반드시 고려한 플랜 B(예: Gemini API 병행 운용)를 준비하는 것이 현명합니다.

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