DeepSeek V4 모델 카드: 개발자를 위한 완전한 기술 참조 가이드

DeepSeek V4 모델 카드: 개발자를 위한 완전한 기술 참조 가이드

DeepSeek V4 모델 카드는 개발자가 V4 시리즈를 이해하고 배포하는 데 필요한 모든 정보를 한곳에 모았습니다. 이 참조 문서는 V4-Pro와 V4-Flash의 완전한 기술 사양, 접근 방법, 알려진 제한 사항, 사용 가이드라인을 포괄합니다.

모델 정보

HuggingFace 리포지터리 목록

API 참조

엔드포인트

• 기본 URL: https://api.deepseek.com/v1
• 채팅 완성: POST /chat/completions
• 호환 형식: OpenAI ChatCompletions API, Anthropic Messages API

모델 이름 (API)

• deepseek-v4-pro — 최고 성능 플래그십 모델
• deepseek-v4-flash — 빠르고 비용 효율적인 모델

⚠️ 지원 종료 (2026년 7월 24일 폐기 예정): deepseek-chat, deepseek-reasoner

가격

아키텍처 세부 정보

하이브리드 어텐션 시스템

1M 컨텍스트에서 V3.2 대비 효율성:

• FLOPs: V3.2의 27% (73% 절감)
• KV 캐시: V3.2의 10% (90% 절감)

학습 혁신 사항

추론 모드

권장 샘플링 파라미터

{
  "temperature": 1.0,
  "top_p": 1.0
}

벤치마크 참조

V4-Pro-Max vs 최신 모델 비교

로컬 배포 참조

채팅 템플릿

DeepSeek V4는 표준 HuggingFace Jinja 채팅 템플릿을 사용하지 않습니다. 각 리포지터리의 encoding/ 폴더에 있는 커스텀 인코딩 스크립트를 사용하세요.

from encoding_dsv4 import encode_messages, parse_message_from_completion_text

prompt = encode_messages(messages, thinking_mode="no_think")  
# 옵션: "no_think", "thinking", "max_thinking"

알려진 제한 사항

• 출시 시 텍스트 전용: 2026년 4월 프리뷰 릴리스에는 이미지, 오디오, 동영상의 기본 이해 기능이 없음
• 프리뷰 상태: 엣지 케이스가 존재할 수 있으며, DeepSeek은 업데이트를 위해 공식 계정을 팔로우할 것을 권장
• Think Max 컨텍스트 요구사항: 최고의 Think Max 성능을 위해 384K+ 토큰 컨텍스트 창이 필요
• 대용량 다운로드: V4-Pro는 865 GB로 로컬 배포에 상당한 대역폭과 스토리지 필요
• 채팅 템플릿: 비표준 인코딩으로 인해 표준 HuggingFace 파이프라인 도구 대신 리포지터리 제공 스크립트 사용 필요

연락처 및 지원

• 공식 Twitter: @deepseek_ai
• GitHub: github.com/deepseek-ai
• HuggingFace: huggingface.co/deepseek-ai
• API 문서: api-docs.deepseek.com
• 이메일: service@deepseek.com
• 웹 채팅: chat.deepseek.com

DeepSeek V4의 기능을 통합한 Framia.pro 같은 플랫폼에서 개발하는 개발자에게 이 모델 카드는 모든 통합 결정을 위한 공식 기술 참조 문서입니다.

인용

@misc{deepseekai2026deepseekv4,
  title={DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence},
  author={DeepSeek-AI},
  year={2026},
}