DeepSeek V4 코딩 특화 AI 모델 출시 전망 및 기술 분석(2026년 2월)

2026년 AI 업계에서 가장 주목받는 소식 중 하나는 바로 중국 AI 연구소 DeepSeek의 차세대 모델 V4 출시 전망입니다. 특히 코딩 특화 성능과 혁신적인 아키텍처로 인해 글로벌 AI 커뮤니티의 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 이번 글에서는 2026년 2월 중순 출시가 예정된 DeepSeek V4의 핵심 기술과 특징을 상세히 분석해 드리겠습니다.

DeepSeek V4 출시 일정 및 배경

DeepSeek V4는 2026년 2월 중순, 음력 설날(2월 17일)에 맞춰 출시될 것으로 예상됩니다. 이는 DeepSeek가 2025년 초 R1 모델을 주요 연휴 시즌에 공개했던 전략을 그대로 따르는 것으로 보입니다. DeepSeek는 2023년 7월 량원펑(梁文峰)이 설립한 회사로, 중국의 대표적인 퀀트 헤지펀드 High-Flyer의 공동 창업자이기도 합니다. 항저우에 본사를 둔 DeepSeek는 High-Flyer의 전폭적인 자금 지원을 받아 독립적인 AI 연구소로 운영되고 있습니다.

DeepSeek는 2024년 12월에 V3 모델을 출시한 바 있으며, V4는 이의 후속 모델로서 특히 코딩 능력에 중점을 두고 개발되었습니다. 내부 테스트 결과에 따르면, V4는 Claude 3.5 Sonnet과 GPT-4o를 코딩 벤치마크에서 능가하는 것으로 알려졌습니다. 특히 긴 코드 프롬프트 처리 능력에서 경쟁 모델들을 앞서는 것으로 전해집니다.

1조 파라미터 MoE 아키텍처의 혁신

DeepSeek V4의 가장 큰 특징 중 하나는 약 1조(1 trillion) 개의 파라미터를 보유한 초대형 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처입니다. MoE 모델은 복잡한 문제 해결을 위해 여러 개의 소규모 전문가 모델로 구성된 구조입니다. 전통적인 Dense 모델이 모든 토큰에 대해 모든 가중치를 활성화하는 것과 달리, MoE 모델은 토큰당 일부 파라미터만 선택적으로 활성화합니다.

DeepSeek V4의 경우, 총 1조 파라미터 중 각 토큰에 대해 약 320억 파라미터(전체의 약 3%)만 활성화됩니다. 이 모델은 16개의 전문가 경로를 사용하는 것으로 알려져 있으며, 각 토큰이 수백 개의 사용 가능한 전문가 중에서 선택된 최대 16개의 전문가 서브네트워크에 의해 처리됩니다. 이는 이전 MoE 모델들이 주로 Top-2 또는 Top-4 전문가를 사용했던 것에 비해 크게 증가한 수치입니다.

MODEL1 아키텍처 공개: GitHub 업데이트 분석

2026년 1월 21일, DeepSeek는 FlashMLA 코드베이스를 GitHub에 업데이트하면서 "MODEL1"이라는 새로운 모델 식별자를 공개했습니다. 이 업데이트는 R1 모델 출시 1주년에 맞춰 이루어졌으며, 114개 파일에 걸쳐 "MODEL1"이라는 식별자가 28회 등장합니다. 개발자들의 분석에 따르면, MODEL1은 기존 DeepSeek-V3.2(코드명 "V32")와는 확연히 다른 아키텍처를 가지고 있습니다.

주요 변경 사항으로는 키-값(Key-Value) 캐시 레이아웃 변경, 희소성(Sparsity) 처리 방식 개선, FP8 데이터 포맷 디코딩 방식 변경 등이 있습니다. 특히 주목할 만한 점은 Multi-head Latent Attention(MLA) 아키텍처의 변화입니다. DeepSeek-V3.2가 d_qk = 576 구성(128차원 RoPE + 448차원 Latent)을 사용했던 것과 달리, MODEL1은 512차원의 통합 표준 구성으로 전환하는 것으로 보입니다. 이는 MLA 아키텍처의 '표준화'를 향한 움직임으로 해석됩니다.

또한 MODEL1에는 "Value Vector Position Awareness" 기능이 도입되었으며, DeepSeek가 최근 발표한 "Engram" 조건부 메모리 시스템의 구현 가능성도 확인되었습니다. 하드웨어 측면에서는 NVIDIA의 차세대 Blackwell(SM100) 아키텍처에 대한 포괄적인 지원이 문서화되어 있으며, H800 시스템에서 3000GB/s의 메모리 처리량과 660 TFLOPS의 연산 성능이 달성되었습니다.

Engram 조건부 메모리 시스템: AI의 새로운 패러다임

2026년 1월 12일, DeepSeek와 베이징대학교는 공동으로 "Engram"이라는 혁신적인 조건부 메모리 시스템을 발표했습니다. Engram의 핵심 개념은 정적 메모리 검색(Static Memory Retrieval)과 동적 신경 연산(Dynamic Neural Computation)을 분리하는 것입니다. 기존 대형 언어 모델(LLM)들은 "프랑스의 수도는 파리이다"와 같은 단순한 사실 정보를 처리할 때도 비용이 많이 드는 신경망 연산을 반복적으로 수행해야 했습니다.

Engram은 이러한 비효율성을 해결합니다. 모델이 순수하게 신경 가중치만으로 다음 토큰을 예측하는 대신, 입력 텍스트(N-gram)를 해시하여 VRAM이 아닌 시스템 RAM(DRAM)에 저장된 대규모 테이블에서 O(1) 복잡도로 조회를 수행합니다. 정적 패턴에 대해서는 결정론적 해시 기반 조회를 사용하고, 순수한 추론 작업에 연산 자원을 집중적으로 할당하는 방식입니다.

270억 파라미터 모델에서의 테스트 결과, 지식, 추론 및 코딩 작업에서 3-5점의 벤치마크 개선이 확인되었습니다. 특히 주목할 만한 것은 Needle-in-a-Haystack(건초 더미에서 바늘 찾기) 정확도가 84.2%에서 97%로 대폭 향상되었다는 점입니다. 연구팀은 1000억 파라미터 임베딩 테이블을 시스템 DRAM으로 오프로드하면서도 처리량 손실이 3% 미만임을 입증했습니다.

DeepSeek V4에서는 희소 파라미터의 약 20-25%가 Engram 메모리에 할당되고, 나머지 75-80%는 MoE 연산 전문가에게 할당될 것으로 예상됩니다. 흥미롭게도 Engram을 적용한 모델은 MoE 할당을 약 40%로 줄여도 순수 MoE 기준선과 유사한 성능을 달성하는 것으로 나타났습니다.

100만 토큰 이상 컨텍스트 윈도우: DeepSeek Sparse Attention

DeepSeek V4의 또 다른 핵심 기술은 DeepSeek Sparse Attention(DSA)입니다. 이 주의 메커니즘은 100만 토큰을 초과하는 컨텍스트 윈도우를 지원하면서도 표준 어텐션 메커니즘 대비 연산 비용을 약 50% 절감합니다. 100만 토큰 이상의 컨텍스트를 지원한다는 것은 실질적으로 전체 코드베이스를 한 번에 처리할 수 있다는 의미입니다.

이러한 장문 컨텍스트 처리 능력은 코딩 작업에서 특히 큰 장점으로 작용합니다. 모델이 컴포넌트 간의 관계를 이해하고, 의존성을 추적하며, 진정한 의미의 멀티 파일 추론이 가능해지기 때문입니다. 기존 모델들이 파일 단위로 코드를 분석하던 것에서 벗어나, 프로젝트 전체를 조망하면서 일관된 코드 생성과 리팩토링이 가능해집니다.

코딩 벤치마크 성능 전망

DeepSeek 직원들의 내부 테스트에 따르면, V4는 특히 긴 코드 프롬프트에서 Anthropic의 Claude와 OpenAI의 GPT 시리즈를 능가할 수 있다고 합니다. SWE-bench Verified 벤치마크에서 DeepSeek V4는 80%를 초과하는 해결률을 달성한 것으로 보고되었습니다. 현재 Claude Opus 4.5가 80.9% 해결률로 선두를 달리고 있는 만큼, DeepSeek V4의 공식 벤치마크 결과가 매우 주목됩니다.

다만, 이러한 내부 테스트 결과는 아직 독립적인 검증을 거치지 않았다는 점을 유의해야 합니다. 공식 출시 이후 커뮤니티와 연구 기관들의 독립적인 평가가 이루어져야 실제 성능을 객관적으로 판단할 수 있을 것입니다.

하드웨어 요구사항: 소비자용 GPU로 GPT-5급 모델 구동

DeepSeek V4의 가장 혁신적인 측면 중 하나는 소비자용 하드웨어에서의 구동 가능성입니다. 점점 더 커지는 하드웨어 요구사항의 트렌드와는 달리, DeepSeek V4는 상대적으로 접근 가능한 하드웨어 구성에서 실행되도록 설계되었습니다.

소비자 티어(Consumer Tier)에서는 듀얼 NVIDIA RTX 4090 또는 단일 RTX 5090으로 구동이 가능합니다. RTX 4090은 24GB VRAM을 탑재하고 있어 듀얼 구성 시 총 48GB의 VRAM을 활용할 수 있습니다. RTX 5090은 32GB VRAM을 탑재하여 단일 카드로도 충분한 메모리 용량을 제공합니다. 엔터프라이즈 티어에서는 표준 데이터센터 GPU 구성을 사용합니다.

NVIDIA의 벤치마크 결과에 따르면, DeepSeek 모델 구동 시 RTX 5090은 RTX 4090 대비 상당한 성능 향상을 보여줍니다. Distill Qwen 32b 파라미터 모델 기준으로 RTX 5090이 AMD RX 7900 XTX보다 124% 빠르며, RTX 4090도 47%의 성능 우위를 보입니다. RTX 5090은 Distill Qwen 7b와 Distill Llama 8b 모델에서 초당 최대 200개의 토큰을 처리할 수 있습니다.

메모리 사용량 측면에서, 32억 파라미터 DeepSeek 모델 테스트 시 RTX 5090에서는 25GB, RTX 4090에서는 26GB(일부 CPU 활용)의 비디오 메모리를 사용합니다. 다만 RTX 5090의 경우 전력 소비가 상당히 증가하여 전체 시스템이 최대 830W에 달할 수 있으므로 충분한 용량의 파워 서플라이가 필요합니다.

오픈소스 및 접근성 전망

DeepSeek는 V4를 오픈 웨이트(open-weight) 모델로 공개할 것으로 예상됩니다. 이는 강력한 AI를 더 넓은 커뮤니티에 접근 가능하게 만들겠다는 DeepSeek의 전통을 이어가는 것입니다. 오픈 웨이트 모델로 공개될 경우, 엄격한 데이터 거버넌스 요구사항이 있는 조직들도 자체 인프라 내에서 V4를 완전히 실행할 수 있게 됩니다.

이는 기업들이 민감한 코드나 데이터를 외부 API에 노출시키지 않고도 최첨단 AI 코딩 어시스턴트를 활용할 수 있다는 것을 의미합니다. 특히 금융, 의료, 국방 등 데이터 보안이 중요한 산업 분야에서 큰 호응을 얻을 것으로 예상됩니다.

주요 기술 사양 비교

항목	DeepSeek V4 (예상)	비고
총 파라미터	약 1조(1T)	MoE 아키텍처
활성 파라미터	약 320억(32B)/토큰	전체의 약 3%
전문가 경로	16개	Top-16 Expert Selection
컨텍스트 윈도우	100만+ 토큰	DSA 기술 적용
메모리 시스템	Engram	O(1) 조회 복잡도
소비자용 하드웨어	RTX 4090 x2 / RTX 5090 x1	로컬 구동 가능
SWE-bench 성능	80%+ (예상)	내부 테스트 기준

AI 코딩 시장에 미칠 영향 전망

DeepSeek V4의 출시는 AI 코딩 시장에 상당한 파급 효과를 미칠 것으로 예상됩니다. 첫째, 오픈소스 진영의 경쟁력이 한층 강화됩니다. 1조 파라미터급 모델을 오픈 웨이트로 공개한다면, 폐쇄형 모델들과의 성능 격차가 크게 줄어들 수 있습니다.

둘째, 로컬 AI 실행 환경이 더욱 활성화될 것입니다. 소비자용 GPU로 GPT-5급 성능의 모델을 구동할 수 있다는 것은 개인 개발자와 소규모 기업들에게 큰 기회입니다. API 비용 부담 없이 강력한 AI 코딩 어시스턴트를 활용할 수 있게 되기 때문입니다.

셋째, 장문 컨텍스트 처리 기술의 표준이 높아집니다. 100만 토큰 이상의 컨텍스트 윈도우가 현실화되면, 전체 프로젝트 수준의 코드 이해와 생성이 가능해집니다. 이는 AI 코딩 어시스턴트의 활용 범위를 획기적으로 확장시킬 것입니다.

마무리하며

DeepSeek V4는 1조 파라미터 MoE 아키텍처, Engram 조건부 메모리 시스템, 100만 토큰 이상의 컨텍스트 윈도우, 그리고 소비자용 하드웨어 지원까지 다양한 혁신적 기술을 집약한 모델입니다. 2026년 2월 중순 출시가 예정된 만큼, 앞으로 한 달여 남은 기간 동안 추가적인 정보 공개가 이어질 것으로 보입니다.

특히 코딩 특화 성능에 대한 독립적인 벤치마크 검증과 실제 사용자들의 평가가 중요한 판단 기준이 될 것입니다. AI 개발자와 엔지니어들에게 DeepSeek V4는 분명 주목해야 할 모델이며, 출시 이후 AI 코딩 생태계에 어떤 변화를 가져올지 귀추가 주목됩니다.