Deepseek V4 곧 출시: 프로그래밍 능력이 Claude와 GPT를 넘어설 전망, V3.2 풀버전 20% 할인 선체험

저자 주: Deepseek V4는 2월 중순 출시 예정이며, 프로그래밍 능력에 집중합니다. 내부 테스트 결과 Claude와 GPT를 초월할 것으로 보입니다. 현재 APIYI를 통해 공식 웹사이트 가격의 20% 할인된 가격으로 Deepseek V3.2 풀버전을 사용할 수 있습니다.

2026년 1월 9일, 《The Information》 보도에 따르면, Deepseek V4가 2월 중순 출시될 예정이며, 프로그래밍 능력 강화에 중점을 둘 것입니다. 내부 테스트 결과, V4는 코드 작업에서 Anthropic의 Claude와 OpenAI의 GPT 시리즈를 능가할 가능성이 있습니다.

핵심 가치: Deepseek V4 최신 동향을 파악하고, APIYI를 통해 공식 웹사이트 가격의 20% 할인된 가격으로 V3.2 풀버전의 강력한 성능을 미리 경험하세요.

Deepseek V4 핵심 정보 요약

여러 보도를 종합한 결과, 현재까지 알려진 Deepseek V4의 주요 정보는 다음과 같습니다:

Deepseek V4가 기대되는 이유

Deepseek V4는 단순한 버전 업그레이드가 아니라, 프로그래밍 시나리오에 특화된 최적화를 거친 플래그십 모델입니다. 순수 추론에 집중한 R1과 달리, V4는 추론과 비추론 작업을 모두 지원하는 하이브리드 모델(hybrid model)로, 기업 개발자 시장을 겨냥하고 있습니다.

Deepseek V4의 3대 기술 하이라이트:

1. 초장문 코드 프롬프트 처리 혁신

   • V3.2-Exp의 희소 어텐션 기술(Sparse Attention) 기반
   • 복잡한 소프트웨어 프로젝트의 전체 코드베이스 처리 지원
   • 풀스택 개발자 및 대형 프로젝트 유지보수자에게 중요한 의미

2. 프로그래밍 능력 전면 강화

   • 내부 테스트에서 코드 작업이 Claude 및 GPT 초월
   • Claude Opus 4.5의 SWE-bench Verified 80.9% 기록 도전 목표
   • 코드 생성, 디버깅, 리팩토링 등 전 시나리오 커버

3. MoE 아키텍처 장점 계승

   • V3 시리즈의 Mixture of Experts 아키텍처 계승
   • 기존 밀집 모델보다 높은 효율성
   • 추론 비용 추가 절감 기대

업계 분석: Deepseek이 프로그래밍 분야에 집중하기로 선택한 것은 가장 상업적 가치가 높은 기업 개발자 시장을 직접 겨냥한 것입니다. 고정밀 코드 생성 능력은 직접적으로 수익으로 전환될 수 있어, 정확한 전략적 선택입니다.

Deepseek V3.2 풀버전 출시

V4 출시를 기다리는 동안, Deepseek V3.2는 이미 현존하는 가장 강력한 오픈소스 대규모 모델 중 하나입니다. APIYI 플랫폼을 통해 공식 사이트 대비 20% 할인된 가격으로 V3.2 풀버전을 사용할 수 있습니다.

Deepseek V3.2 핵심 역량

Deepseek V3.2 기술 사양

• 총 파라미터 수: 685B (6,850억)
• 활성 파라미터: 37B (MoE 아키텍처는 매번 일부 파라미터만 활성화)
• 컨텍스트 길이: 128,000 tokens
• 아키텍처: Transformer + DeepSeek Sparse Attention + MoE
• 오픈소스 라이선스: MIT License (완전 오픈소스)

Deepseek V3.2가 저렴하면서도 강력한 이유

Deepseek의 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처가 핵심입니다. 총 파라미터 수는 685B에 달하지만, 각 추론마다 37B 파라미터만 활성화됩니다. 이는 다음을 의미합니다:

• 추론 비용 50-75% 절감
• GPT-5에 근접한 성능 수준 유지
• API 가격이 경쟁 제품의 1/10 수준

APIYI Deepseek V3.2 사용 가이드

APIYI 플랫폼을 통해 Deepseek V3.2를 사용하면 공식 사이트 대비 20% 할인 혜택을 받을 수 있으며, 동시에 더 안정적인 서비스와 통합 인터페이스를 제공받을 수 있습니다.

Deepseek V3.2 API 빠른 시작

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",  # Deepseek V3.2 풀버전
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的编程助手"},
        {"role": "user", "content": "用 Python 实现一个高效的 LRU 缓存"}
    ],
    max_tokens=2000
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

def chat_with_deepseek(prompt: str, stream: bool = False):
    """
    Deepseek V3.2와 대화

    Args:
        prompt: 사용자 입력
        stream: 스트리밍 출력 사용 여부
    """
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的编程助手,擅长代码生成、调试和优化"},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]

    if stream:
        # 스트리밍 출력
        response = client.chat.completions.create(
            model="deepseek-chat",
            messages=messages,
            stream=True,
            max_tokens=4000
        )
        for chunk in response:
            if chunk.choices[0].delta.content:
                print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
        print()
    else:
        # 일반 출력
        response = client.chat.completions.create(
            model="deepseek-chat",
            messages=messages,
            max_tokens=4000
        )
        return response.choices[0].message.content

# 사용 예제
code = chat_with_deepseek("用 TypeScript 实现一个 Promise 并发控制器,限制同时执行的 Promise 数量")
print(code)

# 스트리밍 출력 예제
chat_with_deepseek("解释 Python 的 GIL 是什么,以及如何绑定它", stream=True)

Deepseek V3.2 API 가격 비교

비용 최적화: 예산에 민감한 프로젝트의 경우, Deepseek V3.2는 현재 가성비가 가장 높은 선택입니다. APIYI apiyi.com 플랫폼을 통해 호출하면 20% 할인 혜택뿐만 아니라 더 안정적인 서비스와 한국어 기술 지원도 받을 수 있습니다.

Deepseek V4 기술 예측

현재 공개된 정보와 V3 시리즈의 기술 발전을 바탕으로 V4에 대해 다음과 같은 합리적인 예측을 할 수 있습니다:

Deepseek V4의 예상 기술 특성

1. 강화된 희소 어텐션 메커니즘

V3.2-Exp는 이미 세밀한 희소 어텐션(fine-grained sparse attention)을 구현했으며, V4는 이를 기반으로 더욱 최적화하여 다음을 실현할 가능성이 높습니다:

• 더 긴 유효 컨텍스트 윈도우
• 더 낮은 긴 컨텍스트 추론 비용
• 향상된 코드 파일 간 이해 능력

2. 새로운 훈련 방법 적용

2025년 12월 31일, Deepseek는 "Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)" 신규 방법을 발표했으며, 이는 훈련 안정성을 향상시킬 수 있어 V4 훈련에 적용되었을 가능성이 높습니다.

3. 코드 전문 훈련 데이터

V3.2에 도입된 대규모 에이전트 훈련 데이터(1800+ 환경, 85000+ 복잡한 명령)와 유사하게, V4는 더 대규모의 코드 전문 훈련 데이터를 보유할 가능성이 있습니다.

Deepseek V4의 목표 경쟁자

기술 관찰: V4가 정말로 SWE-bench에서 Claude Opus 4.5를 능가한다면, 오픈소스 모델이 가장 권위 있는 코드 벤치마크에서 최초로 1위를 차지하는 것으로 큰 의미가 있습니다.

개발자 대응 전략

현 단계: Deepseek V3.2 활용하기

V4 출시까지 약 한 달이 남았으므로, 개발자들에게 다음을 권장합니다:

1. Deepseek API 숙지

   • APIYI apiyi.com을 통해 계정 등록
   • 무료 테스트 크레딧 획득
   • API 호출 방식 숙지

2. 비즈니스 시나리오 적합성 평가

   • 자신의 코드 작업에서 V3.2의 성능 테스트
   • 다른 모델의 효과 및 비용과 비교
   • V4 출시 후 비교를 위한 성능 기준선 수립

3. 긴 컨텍스트 능력 주목

   • V3.2는 이미 128K 컨텍스트 지원
   • 대규모 코드베이스 처리 시도
   • 파일 간 코드 이해 능력 테스트

V4 출시 후: 신속한 평가 및 전환

# APIYI 플랫폼에서는 model 파라미터만 수정하면 모델 전환 가능
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4",  # V4 출시 후 전환
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}]
)

플랫폼 장점: APIYI apiyi.com은 일반적으로 신규 모델 출시 직후 즉시 지원을 제공하며, 통합 인터페이스를 사용하므로 모델 전환 시 하나의 파라미터만 수정하면 되고 다른 코드는 변경할 필요가 없습니다.

자주 묻는 질문

결론

Deepseek V4가 가져올 혁신:

1. 프로그래밍 능력의 획기적 발전: 내부 테스트 결과 Claude와 GPT를 능가할 가능성, SWE-bench 1위 목표
2. 초장문 코드 처리: 희소 어텐션(Sparse Attention) 기술 기반, 복잡한 프로젝트 개발에서 명확한 우위
3. 2월 중순 출시: 음력 설날 전후 출시 예정, 개발자들은 미리 준비 가능

지금 할 수 있는 것:

APIYI apiyi.com을 통해 공식 가격의 80%로 Deepseek V3.2 풀버전을 사용하여 API 인터페이스를 미리 익히고, 성능 기준을 설정하여 V4 출시 후 빠른 평가를 준비하세요.

저자: 기술팀
기술 교류: 댓글란에서 Deepseek V4에 대한 기대를 자유롭게 논의해 주세요. 더 많은 AI 개발 리소스는 APIYI apiyi.com에서 확인하실 수 있습니다.

참고 자료:

• The Information – DeepSeek To Release Next Flagship AI Model: theinformation.com
• Decrypt – Insiders Say DeepSeek V4 Will Beat Claude and ChatGPT: decrypt.co
• Cybernews – DeepSeek to launch coding-focused AI: cybernews.com
• DeepSeek API Docs – V3.2 Release: api-docs.deepseek.com