집1조 개의 파라미터와 국내 칩 지원을 갖춘 DeepSeek V4, 4월 중순 출시 예정
딥시크(DeepSeek)의 설립자 리앙 원펑(Liang Wenfeng)은 최근 내부 메모를 통해 회사의 차세대 플래그십 모델인 ‘딥시크 V4’가 2026년 4월 말 정식 출시될 예정이라고 밝혔다. 이번 발표는 1조 파라미터 규모를 향한 글로벌 경쟁 속에서 중국 국내 대형 언어 모델 업계에 있어 중대한 전환점이 될 것으로 보인다. V4 출시를 앞두고 딥시크는 웹 플랫폼에 '패스트 모드(Fast Mode)'와 '엑스퍼트 모드(Expert Mode)'를 선보였으며, 빠른 검색 및 복잡한 다단계 질의 처리와 같은 차별화된 상호작용을 통해 사용자에게 모델의 성능을 엿볼 수 있는 기회를 제공하고 있다.
기술적으로 딥시크 V4는 1조 파라미터를 목표로 하고 최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원함으로써 상당한 도약을 이룰 것으로 전망된다. 핵심적인 돌파구는 화웨이의 어센드(Ascend) 시리즈 칩과 같은 국내 하드웨어와의 깊은 네이티브 호환성이다. 이러한 전략적 발전은 중국 AI 산업이 CUDA 생태계에 대한 의존도를 줄이고 자립적인 컴퓨팅 기반을 구축하는 데 있어 중요한 단계로 평가된다. 이러한 수요를 예상한 알리바바, 바이트댄스, 텐센트 등 주요 국내 기술 기업들은 클라우드 서비스를 통해 V4를 신속히 통합하기 위해 수십만 개의 신규 AI 칩을 대량 주문했다. 이러한 수요 급증으로 인해 최근 AI 칩 가격이 약 20% 상승했다.
딥시크 V4의 등장으로 대규모 모델 분야의 경쟁은 순수한 알고리즘 경쟁에서 "모델 성능, 컴퓨팅 성능, 생태계 개발"이 모두 포함된 종합적인 경쟁으로 전환되고 있다. 딥시크는 국내 컴퓨팅 인프라에 최적화함으로써 모델 추론의 비용 효율성을 높일 뿐만 아니라, 현재의 컴퓨팅 환경 속에서 자국산 대규모 모델의 성장을 위한 지속 가능한 길을 제시하고 있다.
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의견 (2)
0/500
![BrianWalker]()
Trillion parameters and domestic chip support? Sounds like they're finally trying to break free from Nvidia's grip. But how's the power consumption? Hope it doesn't turn into a space heater 🔥
![TerryYoung]()
Wait, trillion parameters? That's insane. But the real kicker is the domestic chip support—finally moving away from dependency. Hope it doesn't turn into another marketing gimmick though. 🧐
딥시크(DeepSeek)의 설립자 리앙 원펑(Liang Wenfeng)은 최근 내부 메모를 통해 회사의 차세대 플래그십 모델인 ‘딥시크 V4’가 2026년 4월 말 정식 출시될 예정이라고 밝혔다. 이번 발표는 1조 파라미터 규모를 향한 글로벌 경쟁 속에서 중국 국내 대형 언어 모델 업계에 있어 중대한 전환점이 될 것으로 보인다. V4 출시를 앞두고 딥시크는 웹 플랫폼에 '패스트 모드(Fast Mode)'와 '엑스퍼트 모드(Expert Mode)'를 선보였으며, 빠른 검색 및 복잡한 다단계 질의 처리와 같은 차별화된 상호작용을 통해 사용자에게 모델의 성능을 엿볼 수 있는 기회를 제공하고 있다.
기술적으로 딥시크 V4는 1조 파라미터를 목표로 하고 최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원함으로써 상당한 도약을 이룰 것으로 전망된다. 핵심적인 돌파구는 화웨이의 어센드(Ascend) 시리즈 칩과 같은 국내 하드웨어와의 깊은 네이티브 호환성이다. 이러한 전략적 발전은 중국 AI 산업이 CUDA 생태계에 대한 의존도를 줄이고 자립적인 컴퓨팅 기반을 구축하는 데 있어 중요한 단계로 평가된다. 이러한 수요를 예상한 알리바바, 바이트댄스, 텐센트 등 주요 국내 기술 기업들은 클라우드 서비스를 통해 V4를 신속히 통합하기 위해 수십만 개의 신규 AI 칩을 대량 주문했다. 이러한 수요 급증으로 인해 최근 AI 칩 가격이 약 20% 상승했다.
딥시크 V4의 등장으로 대규모 모델 분야의 경쟁은 순수한 알고리즘 경쟁에서 "모델 성능, 컴퓨팅 성능, 생태계 개발"이 모두 포함된 종합적인 경쟁으로 전환되고 있다. 딥시크는 국내 컴퓨팅 인프라에 최적화함으로써 모델 추론의 비용 효율성을 높일 뿐만 아니라, 현재의 컴퓨팅 환경 속에서 자국산 대규모 모델의 성장을 위한 지속 가능한 길을 제시하고 있다.
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