DeepSeek AI Models on AtlasCloud

DeepSeek V4는 2026년 4월 24일에 출시된 현세대 플래그십으로, 단일 모델에서 범용 및 추론 워크플로우를 모두 포괄합니다. R1은 독립적인 추론 모델이었으나, V4의 사고 모드는 동일한 사고 사슬(chain-of-thought) 기능을 직접 내장하여 이를 대체합니다. 기존 deepseek-reasoner 별칭은 2026년 7월 24일에 종료되므로 새로운 통합은 사고 모드가 활성화된 V4 Pro를 사용해야 합니다.

Engram Memory는 인간 두뇌의 해마가 정보를 저장하고 검색하는 방식에서 영감을 받은 DeepSeek V4의 외부 지식 검색 시스템입니다. 모델이 모든 사실을 가중치(weights)에 저장하도록 강제하는 대신, 지역성 보존 해싱(locality-sensitive hashing)을 사용하여 O(1)의 속도로 관련 지식을 검색합니다. 이는 V4의 다중 질의 'Needle in a Haystack' 정확도가 V3.2의 84.2%에서 97.0%로 급격히 향상되는 데 기여했습니다.

네. DeepSeek V3.2, V4 Flash 및 V4 Pro는 모두 MIT 라이선스에 따라 배포되며 상업적 사용, 수정 및 배포를 허용합니다. V4 Flash는 성능이 우수한 하드웨어에서 자체 호스팅하는 것이 실용적입니다. V4 Pro는 1.6조 개의 매개변수 규모로 인해 클러스터가 필요하므로, 대부분의 팀은 대신 Atlas Cloud에서 API 액세스를 사용합니다.

V4 Pro는 1조 6천억 개의 매개변수를 가진 MoE 모델로 490억 개의 활성 매개변수를 갖추고 있으며, 복잡한 추론, 코딩 및 에이전트 작업을 위해 구축되었습니다. V4 Flash는 2,840억 개의 매개변수 모델로 130억 개의 활성 매개변수를 가지며, 요구 사항이 적은 작업에서 속도와 비용 효율성에 최적화되었습니다. 두 모델 모두 1M 토큰 컨텍스트 창과 Engram Memory 아키텍처를 공유합니다.

DeepSeek V4는 Pro 및 Flash 변형 모두에 대해 기본 100만 token 컨텍스트 창을 지원하며 응답당 최대 393K token을 출력합니다. DeepSeek V3.2는 128K 컨텍스트 창을 가지고 있습니다. V4의 1M 컨텍스트는 단일 호출로 전체 코드베이스 분석, 대용량 문서 처리 및 확장된 에이전트 세션을 실용적으로 수행할 수 있게 해줍니다.

네. DeepSeek V3.2는 계속해서 Atlas Cloud에서 사용할 수 있으며, 가격은 100만 입력 토큰당 약 0.27달러입니다. 이 모델은 370억 개의 활성 파라미터와 128K 컨텍스트 윈도우를 갖춘 6,850억 파라미터의 MoE 모델로, MIT 라이선스에 따라 배포되었습니다. V4의 1M 컨텍스트나 Engram Memory가 필요하지 않은 작업에 비용 효율적인 선택입니다.

DeepSeek V4 Pro는 SWE-Bench에서 80.9% 이상의 실제 코딩 문제를 해결하며, GPT-5급 성능을 목표로 합니다. Needle in a Haystack에서 다중 쿼리 긴 문맥 정확도는 V3.2의 84.2%에서 97.0%로 향상되었습니다. 또한, Atlas Cloud의 V3.2 Speciale 변형 모델은 IMO 2025 및 IOI 2025 경시대회 수학에서 금메달 수준의 성과를 달성했습니다.