DeepSeek-V4.1-Flash, KV 캐시를 토큰당 890바이트로 줄이고 플래그십 V4-Pro를 대체하는 552B 규모의 MoE 모델

9bow · 9월 11, 2026, 5:00오전

DeepSeek-V4.1-Flash 소개

DeepSeek이 2026년 9월 10일 DeepSeek-V4.1-Flash 를 공개했습니다. 백본 552B 규모의 멀티모달 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 모델로, 이미지와 텍스트를 함께 입력받아 텍스트를 생성하며 최대 100만 토큰 컨텍스트를 지원합니다. 이 모델의 핵심 주장은 성능이 아니라 비용 구조에 있습니다. 토큰 하나당 HBM(High Bandwidth Memory)에 상주해야 하는 전역 KV 캐시(Key-Value Cache)를 890바이트로 줄였고, 이는 직전 세대인 DeepSeek-V4-Flash의 약 1/4, 2023년의 DeepSeek-V1과 비교하면 약 1/437 수준입니다.

이번 발표에는 제품 라인업 정리도 함께 담겼습니다. DeepSeek은 자사 플래그십이었던 1.6T 규모의 DeepSeek-V4-Pro를 순차적으로 퇴역시키고, 2026년 9월 14일 04:00 UTC부터 deepseek-v4-pro 요청 전부를 V4.1-Flash로 라우팅하겠다고 공지했습니다. 백본 파라미터가 1/3, 활성 파라미터가 1/4에 불과한 "Flash" 등급 모델이 같은 회사의 최상위 모델을 대체하는 셈입니다. 퇴역 근거로 든 것은 "여러 곳의 테스트에서 V4.1-Flash가 V4-Pro를 성능, 비용, 속도, 총 소요 시간에서 앞섰다" 는 것인데, 이 문장은 기술 보고서가 아니라 발표 블로그와 API 문서에만 나오고 근거 데이터는 공개되지 않았습니다.

이러한 맥락에서 이 글은 발표 블로그와 Hugging Face 모델 카드, 그리고 51페이지 분량의 기술 보고서를 함께 읽고 정리한 것입니다. DeepSeek은 DeepSeek-V3.2에서 희소 어텐션(Sparse Attention)으로 긴 컨텍스트의 연산 비용을 줄이고, DeepSeek-V4에서 100만 토큰 컨텍스트를 상용 가격대로 끌어내렸습니다(PyTorchKR에도 V4-Pro 및 V4-Flash 공개 소식과 V4-Flash 정식 버전 출시 소식이 정리되어 있습니다). V4.1-Flash는 그 연장선에서 남은 병목인 저장 공간과 대역폭을 겨냥한 모델입니다.

한 가지 미리 짚어둘 점은, 이 모델의 개선이 균일하지 않다는 것입니다. 에이전트 벤치마크 상당수에서 Claude Opus 5와 GPT-5.6 Sol을 앞서지만, Terminal-Bench 3.0과 4.0에서는 여전히 격차가 큽니다. 저자들도 서론에서 "전문가 수준의 도메인 지식을 요구하는 과학 지향 에이전트 과제, 예컨대 Terminal-Bench 4.0에서는 거대 모델과의 격차가 남아 있다" 고 적었고, 결론에서도 가장 어려운 과제의 격차를 다시 인정합니다. 그래서 이 글에서는 이긴 항목과 진 항목을 함께 표로 정리했습니다.

왜 KV 캐시가 에이전트 시대의 병목이 되었나

긴 작업 지평(long-horizon)을 가진 에이전트가 늘어나면서 모델 워크로드의 성격이 바뀌었습니다. 사람이 짧게 질문하고 모델이 길게 답하던 구조에서, 에이전트가 도구 호출 결과와 파일 내용과 이전 대화를 계속 밀어 넣는 입력 편중(input-heavy) 구조로 옮겨간 것입니다. 기술 보고서의 표현대로, 희소 어텐션이 긴 시퀀스의 연산 비용을 이미 크게 줄여 놓았기 때문에 이제는 캐시를 저장하고 옮기는 비용이 앞으로 나오게 됩니다.

DeepSeek-V4는 전체 컨텍스트를 훑는 전역 어텐션 분기와 지역적인 슬라이딩 윈도우 어텐션(Sliding-Window Attention, SWA) 분기를 함께 씁니다. 전역 분기는 메인 KV와 인덱서 K로 구성된 전역 KV를 유지하고, SWA는 지역 KV 상태를 유지합니다. 윈도우 크기가 고정되어 있으므로 SWA의 저장량은 시퀀스 길이와 무관하게 상한이 잡히고, 결과적으로 시퀀스가 충분히 길어지면 전역 KV가 런타임(runtime) KV 사용량을 지배합니다. 그리고 이 전역 KV는 HBM 용량의 제약을 그대로 받습니다.

여기에 한 층이 더 있습니다. 프리픽스(접두 문맥, prefix) 재사용을 위해 일부 KV를 디스크에 남겨 두는 지속 KV 캐시(persistent KV cache) 입니다. 에이전트는 같은 시스템 프롬프트와 같은 코드베이스를 반복해서 읽으므로, 이 캐시가 적중하면 프리필을 건너뛸 수 있어 비용이 극적으로 내려갑니다. 발표 블로그가 "캐시 적중 요금이 에이전트 비용에서 큰 비중을 차지하는 경우가 많다" 고 적은 이유입니다. 다만 이 캐시는 SSD와 호스트 메모리 용량에, 그리고 캐시를 옮겨 오는 I/O 및 인터커넥트 대역폭에 묶여 있습니다. 즉, 컴퓨팅과 저장 공간과 통신이라는 세 축이 동시에 조여 오는 상황이고, 이것이 배포 비용을 더 내리지 못하게 막는 1차 병목이라는 것이 이 보고서의 출발점입니다.

DeepSeek이 세대마다 전역 KV 캐시 크기를 어떻게 줄여 왔는지는 아래 그림 한 장에 정리되어 있습니다. 2023년 11월 DeepSeek-V1이 토큰당 389,120바이트, 2025년 12월 V3.2가 48,068바이트, 2026년 4월 V4-Flash가 3,514바이트였고, 이번 V4.1-Flash가 890바이트입니다.

비대칭 구조로 프리필을 반토막 내는 Causal Encoder-Decoder

V4.1-Flash의 언어 백본은 40개 트랜스포머 레이어인데, 이것을 20개의 인과적 인코더(Causal Encoder) 와 20개의 디코더로 나눕니다. 이 구조를 Causal Encoder-Decoder(CED) 라고 부릅니다.

핵심 아이디어는 이렇습니다. 보통 각 레이어는 자기 자신의 은닉 상태에서 KV를 계산합니다. CED는 디코더 레이어(즉 l > L/2)의 전역 KV를 그 레이어의 은닉 상태가 아니라, 인코더 마지막 레이어의 은닉 상태 H_{L/2} 에서 레이어별 투영 가중치로 곧장 산출합니다.

C_l = H_{L/2} W_l^{KV}, \quad Z_l = H_{L/2} W_l^{Z}, \quad l > \frac{L}{2}

그러면 프롬프트를 처리하는 프리필 단계에서 앞쪽 절반의 레이어만 계산해도 뒤쪽 절반의 전역 KV를 전부 얻을 수 있습니다. 시퀀스 길이 N 에 대해 프리필 복잡도가 O(NL) 에서 O(NL/2) 로 떨어지고, 그 결과 토큰당 활성 파라미터가 프리필에서는 8B, 디코드에서는 16B 라는 비대칭이 나옵니다. 입력이 훨씬 많은 에이전트 워크로드에서 프리필 쪽만 절반으로 깎이므로 비용 대비 효과가 큽니다.

이 설계는 YoCo(You Only Cache Once)에서 출발했습니다. YoCo는 위쪽 절반의 레이어가 아래쪽 절반이 만든 KV 캐시를 그대로 공유하게 해서 프리필 연산을 줄였고, CED는 여기에 전역 KV의 용량과 KV 생성의 연산 깊이를 함께 높이는 구조적 개선을 얹었습니다.

다만 공짜는 아닙니다. SWA는 CED에서도 여전히 레이어별로 계산됩니다. 각 레이어의 지역 키와 값은 그 레이어 자신의 은닉 상태에서 나오므로, 디코더의 SWA KV를 정확히 복원하려면 프리필 때 n_{win} \times L/2 개의 토큰을 추가로 처리해야 합니다. 짧은 프롬프트가 여러 턴 반복되는 대화에서는 이 오버헤드가 무시할 수 없는 크기가 됩니다.

DeepSeek의 해법은 정확한 복원을 포기하는 것입니다. 선행 연구가 SWA의 실효 수용 영역(effective receptive field)이 이론값 n_{win} \times L/2 보다 훨씬 작다고 보고한 점에 착안해, Decoder SWA Bounded Replay 는 프롬프트의 마지막 n_{win} 토큰만 다시 흘려보내 SWA 상태를 근사적으로 재구성합니다. 재구성된 디코더 SWA KV는 전체 디코더 순전파의 결과와 수학적으로 동일하지 않지만, 저자들은 응답 품질에 미치는 영향이 무시할 정도라고 보고합니다. 안전을 위해 포스트 트레이닝 단계에서 같은 리플레이를 시뮬레이션해 모델이 이 조건에 미리 적응하도록 했습니다. V4.1-Flash의 SWA 윈도우 크기 n_{win} 은 128입니다.

레이어 사이에서 캐시와 인덱스를 돌려 쓰는 CSA2

전역 KV 자체를 줄이는 쪽은 Compressed Sparse Attention 2(CSA2) 가 담당합니다. 기술 보고서는 KV 비용을 줄일 수 있는 축을 세 가지로 정리합니다. 항목 크기(GQA가 KV 헤드 수를 줄이고 MLA가 헤드 간에 작은 잠재 벡터를 공유하는 방식), 시퀀스 차원(m 개 토큰을 하나의 항목으로 압축하는 방식), 그리고 레이어 차원(어떤 레이어가 다른 레이어의 캐시와 선택 결과를 재사용하는 방식)입니다. 저자들의 지적은 선행 연구들이 이 세 축 중 일부만 건드렸다는 데 있습니다. IndexCache는 Top-K 인덱스만 재사용하므로 메인 KV 저장량은 그대로이고, YOIO처럼 네트워크 전체에서 라우팅을 공유하면 성능이 제한되며, HySparse 같은 혼성 설계는 여전히 밀집 어텐션 레이어를 남깁니다.

CSA2는 세 축을 동시에 씁니다. 각 CSA2 레이어는 Full, Reindex, Reuse 세 모드 중 하나를 정적으로 배정받습니다. 세 모드 모두 자기 자신의 쿼리와 SWA KV는 직접 계산하고, 차이는 메인 KV, 인덱서 K, Top-K 인덱스를 어디서 얻는지에 있습니다.

모드	메인 KV	인덱서 K	Top-K 인덱스	인덱서 연산
Full	직접 계산	메인 KV에서 투영	직접 산출	수행
Reindex	앞선 레이어에서 재사용	앞선 레이어에서 재사용	자기 쿼리로 재채점해 새로 산출	수행
Reuse	앞선 레이어에서 재사용	해당 없음	앞선 레이어의 인덱스 재사용	생략

메인 KV와 인덱서 K를 공유하면 캐시 저장량이 줄고, Top-K 인덱스를 재사용하면 인덱서 연산이 줄어듭니다. Reindex 모드는 캐시 공유는 유지하면서 선택되는 항목은 레이어마다 달라지게 하는 절충안입니다. CSA2는 CSA보다 구현도 단순해졌는데, 압축 시 인접 항목이 겹치던 구조와 절대 위치 임베딩을 제거하고, 인덱서 K를 은닉 상태에서 별도 경로로 압축하는 대신 메인 KV를 투영해 얻습니다.

실제 레이어 배치는 모델의 config.json에서 확인할 수 있습니다. 앞쪽 2개 레이어는 순수 SWA만 쓰고, 나머지 18개 인코더 레이어는 압축률 m = 2 의 CSA2를 쓰며 6개 레이어씩 3개 그룹으로 나뉩니다. 각 그룹의 첫 레이어가 Full 모드, 나머지 5개가 Reuse 모드입니다. 20개 디코더 레이어는 압축률 m = 1 로 4개 레이어씩 5개 그룹으로 나뉘고, 첫 그룹만 Full + Reuse 3개이며 나머지 네 그룹은 Reindex + Reuse 3개 구성입니다. 결과적으로 KV를 실제로 생성하는 레이어는 kv_source_layer_ids에 적힌 2, 8, 14, 20번 네 개뿐입니다. 어텐션 Top-K는 512, 인덱서 쿼리 헤드는 32개, 인덱서 헤드 차원은 128입니다.

CSA2를 실제로 학습시키려면 인프라 쪽 작업이 따로 필요했습니다. 어텐션 구성요소를 공유하는 레이어들이 서로 다른 파이프라인 스테이지에 배치될 수 있어서, 스테이지 안에서만 실행하는 기존 방식으로는 모듈을 그대로 재사용할 수 없기 때문입니다. DeepSeek은 섀도 인덱서(shadow indexer) 로 이를 풀었습니다. 참여하는 각 스테이지에 가벼운 실행용 복제본을 두되 공유 파라미터의 논리적 소유자는 하나로 유지하고, 최적화와 체크포인팅은 소유자가 맡으며 파라미터 동기화와 기울기 집계로 복제본들의 일관성을 유지하는 구조입니다. 여기에 파이프라인 경계를 넘는 중간 표현과 희소 라우팅 정보를 기존 점대점 통신 경로에 실어 보내는 확장과, 동시에 살아 있는 마이크로배치들의 공유 상태 수명을 추적해 마지막 소비자가 끝나면 즉시 해제하는 관리 계층을 더했습니다.

계층적 희소 인덱서로 인덱싱 비용을 컨텍스트 길이에서 분리하기

인덱스 재사용으로 인덱서 호출 횟수는 줄었지만, 남은 인덱서들은 여전히 인과적으로 보이는 컨텍스트 전체를 채점합니다. 컨텍스트가 극단적으로 길어지면 이 비용이 다시 주요 병목이 됩니다.

계층적 희소 인덱서(Hierarchical Sparse Indexer) 는 디코더에서만 쓰이는 장치로, 얕은 인덱서의 정보를 깊은 인덱서의 탐색 범위를 좁히는 데 씁니다. 디코더의 첫 Full 모드 레이어가 인과적으로 보이는 모든 위치를 채점해 자기 Top-K를 선택하면서, 동시에 블록 단위 후보 선택을 수행합니다. 각 블록에 그 안의 최대 인덱스 점수를 부여하고 점수가 높은 블록들을 골라, 그 블록들이 덮는 위치를 후보 풀(candidate pool)로 모으는 방식입니다. V4.1-Flash는 최대 2,048개 블록에 블록당 8개 위치를 써서 최대 16,384개 후보 위치를 만듭니다. 이후 Reindex 모드 레이어들은 이 후보 풀 안에서만 채점하고 자기 Top-K를 고릅니다.

효과가 중요합니다. 후보 풀 크기가 고정이므로, 뒤쪽 인덱서가 쿼리당 채점하는 위치 수가 컨텍스트 길이와 무관하게 상한이 잡힙니다. 다만 첫 Full 모드 레이어는 여전히 전 범위를 훑으므로, 전체 비용이 상수가 되는 것은 아닙니다. 이 장치는 학습을 인지하도록(training-aware) 도입되어 포스트 트레이닝에서 학습과 추론(inference)에 동일하게 적용되므로, 깊은 인덱서들이 추론 시와 같은 탐색 범위에서 최적화됩니다.

890바이트를 만든 나머지 절반, FP4 KV 캐시와 지속 캐시 재설계

CSA2가 캐시 항목의 개수를 줄였다면, 남은 몫은 항목 하나의 크기를 줄이는 것입니다. DeepSeek-V4는 이미 인덱서 쿼리와 키에 양자화 인식 학습(Quantization-Aware Training, QAT) 을 적용해 FP4를 썼는데, V4.1-Flash는 이를 메인 KV 캐시까지 확장했습니다. 여기서 FP4의 목적은 행렬 곱 가속이 아니라 순수하게 저장량 감소입니다. 어텐션 전에 캐시 값을 역양자화하므로, 해당 포맷의 하드웨어 행렬 곱 지원 없이도 더 정확한 포맷을 쓸 수 있고 여러 하드웨어 플랫폼과의 호환성이 유지됩니다.

선택한 포맷은 NVFP4를 따르되 2단계 전역 스케일만 생략한 E2M1 + 16채널당 E4M3 스케일 1개 입니다. 전역 스케일을 뺀 근거를 보고서가 구체적인 수치로 밝히는 부분이 흥미롭습니다. 이 포맷은 448 \times 6 = 2688 까지의 크기를 표현할 수 있는데, 학습된 RMSNorm 가중치의 최대 크기가 약 1이고 RMS 정규화 후 512채널 KV 잠재 벡터의 L2 노름이 최대 약 \sqrt{512} 이며 RoPE가 노름을 보존하므로 회전 후 채널별 최대 절대값도 약 22.6으로 상한이 잡힙니다. 실제 학습 중 관측된 최댓값은 약 10이었습니다. 즉 동적 범위가 충분히 남아 있어 전역 스케일을 생략해도 정확도 손실이 측정되지 않았고, 캐시 레이아웃은 단순해졌습니다. 양자화에 민감한 SWA KV는 FP8로 남겨 두었습니다.

지속 KV 캐시를 1/8로 줄인 쪽은 배포 전략 변경입니다. V4 배포에서는 지속 캐시 용량의 거의 절반을 SWA KV가 차지했습니다. 문제는 SWA KV의 접근 패턴이 지속 캐시의 긴 보존 정책과 맞지 않는다는 점입니다. 전역 KV는 롱테일 재사용을 보이지만, SWA KV는 활성 세션 안의 분 단위 창에서만 재사용되고 세션이 끝나거나 다음 턴이 시작되면 죽은 데이터가 됩니다. V4 기술 보고서가 제안했던 Zero SWA Caching은 누락된 SWA KV를 재계산해 저장 비용을 없애는 방식이었지만, 정확한 복원에 L \times n_{win} 토큰 규모의 순전파가 필요해 실제 운영에서는 비용이 감당되지 않았습니다.

V4.1은 두 가지로 정리했습니다. 첫째, SWA KV를 지속 캐시에서 빼고 각 머신 호스트 DRAM의 10%로 만든 분산 메모리 풀에 담습니다. 총 용량은 훨씬 작지만 TTL이 분 단위라 만료된 항목이 즉시 새 세션에 재활용되고, 실제 워크로드에서는 이 높은 회전율만으로 동시 활성 세션 대부분을 감당할 수 있었습니다. 전역 KV는 최소 72시간의 수명을 보장받으며 지속 캐시에 남습니다. 둘째, 전역 KV는 적중했지만 SWA KV는 놓친 요청을 위해 Encoder SWA Bounded Replay 라는 가벼운 폴백을 둡니다. 전체 L \times n_{win} 순전파 대신 n_{win} 토큰만 재계산해 누락된 상태를 복원하는 방식입니다. 보고서는 이 폴백이 "파괴적인 미스를 우아하고 저렴한 성능 저하로 바꾸어 놓기 때문에, SWA KV를 지속 캐시에서 제거하는 결정을 정당화한다" 고 설명합니다.

그 밖의 아키텍처 확장, Single-Pass mHC와 Engram과 DSpark

V4.1-Flash는 DeepSeek-V4의 구조를 정리하면서 세 가지 확장을 함께 얹었습니다.

Single-Pass mHC: DeepSeek-V4가 도입한 mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections)는 인접한 트랜스포머 블록 사이에 n 개의 잔차 스트림을 유지합니다. 문제는 커널 구현이었습니다. 잔차 갱신, 계수 예측, 입력 혼합이 데이터 의존성 때문에 순차적으로 실행되어야 해서, 활성값 메모리 트래픽이 이론 하한 (2n+2)d 의 두 배인 (4n+4)d 였습니다. Single-Pass mHC는 입력 혼합 계수를 한 블록 뒤로 밀어 각 블록이 직전 블록이 만든 혼합 계수를 쓰게 함으로써 이 의존성을 없앱니다. 배포 시에는 세 연산을 Mega-mHC 라는 단일 커널로 융합해 활성값 트래픽을 하한까지 내리고, 원래 구현 대비 절반으로 줄였습니다. 사전학습에서는 기존 다중 커널 구현을 유지합니다. mHC와 KV 공유, 압축 어텐션의 흐름은 PyTorchKR의 최근 LLM 아키텍처 발전 동향 정리에서도 다룬 바 있습니다.

Engram: Engram은 암기와 연산을 분리하기 위해 DeepSeek이 선행 연구로 내놓은 조건부 메모리(conditional memory) 모듈입니다(PyTorchKR에도 Engram 아키텍처 소개가 있습니다). V4.1-Flash는 196B 규모의 Engram 파라미터를 두 모듈에 균등 배분하고, 각 모듈은 N-gram 차수 {2, 3, 4}에 8개의 해시 헤드와 차수당 총 2048차원 임베딩을 씁니다. 각 헤드는 약 1,600만 항목 테이블을 인덱싱하며 테이블 크기는 서로 다른 소수로 잡았습니다. 임베딩 테이블과 키/값 투영은 FP8입니다. 모듈은 레이어 1번과 14번(0부터 시작)에 배치되어 학습 파이프라인 스테이지 간 메모리 사용을 고르게 맞춥니다. 추론 시에는 주소가 결정론적이라 배경 RDMA(Remote Direct Memory Access) 전송으로 호스트 메모리에서 임베딩을 프리페치할 수 있고, 첫 모듈의 프리페치는 첫 트랜스포머 블록의 연산과 겹칩니다. 원본 설계에서 짧은 인과적 컨볼루션은 성능 이득이 추론 스택의 복잡도 증가를 정당화하지 못해 제거했습니다.

DSpark: DSpark는 반자기회귀(semi-autoregressive) 초안 생성과 신뢰도 기반 검증 길이 조절을 결합한 추측 디코딩(Speculative Decoding) 모듈입니다. 초안 생성기는 슬라이딩 어텐션 윈도우 128을 가진 3개의 트랜스포머 블록으로, 한 번의 순전파로 5개 초안 위치의 기본 로짓을 병렬 계산하고, 가벼운 마르코프 헤드가 초안 토큰 사이의 의존성을 모델링합니다. 신뢰도 헤드가 위치별 조건부 수용 확률을 예측해 프리픽스 생존 확률을 추정하고, 스케줄러가 이를 프로파일된 엔진 처리량 곡선과 결합해 요청별 검증 길이를 동적으로 고릅니다. DeepSeek-V3의 MTP(Multi-Token Prediction) 모듈이 사전학습 전 구간에서 백본과 함께 학습되었던 것과 달리, DSpark는 사전학습 이후 별도 단계에서 백본을 고정한 채 학습됩니다. 포스트 트레이닝에서는 백본과 함께 계속 학습되지만 DSpark의 손실 기울기를 백본으로 전파하지는 않아, 변화하는 정책과 정렬을 유지하면서 온라인 서빙과 강화학습 롤아웃 생성을 함께 가속합니다. 추측 디코딩 초안 모델을 다루는 DeepSeek의 코드베이스는 PyTorchKR의 DeepSpec 소개에서도 확인할 수 있습니다.

옵티마이저에도 변화가 있습니다. 선형 변환 가중치에는 Muon을 쓰되, 쿼리와 키 가중치는 헤드별로 쪼갠 뒤 갱신하는 헤드별 Muon(head-wise Muon) 을 적용했습니다. Muon을 사전조건화된 경사 하강으로 보면 기존 Muon은 모든 헤드에 하나의 사전조건자를 쓰는데, 헤드별 Muon은 어텐션 헤드 사이의 이질성을 더 잘 다룰 수 있다는 논리입니다. 보고서는 이 이점이 GLM 5와 Kimi-K3에서도 검증되었다고 적고 있습니다. 한편 196B 규모의 Engram 파라미터에 Adam을 적용하면 옵티마이저 상태 메모리가 급증하므로, Engram 임베딩 테이블과 토큰 임베딩과 예측 헤드는 모멘텀 갱신 + 싱크혼 균형화(Sinkhorn balancing) 로 최적화했습니다. 뉴턴-슐츠 직교화 자리에 싱크혼 균형화가 들어간 Muon 변형으로, 갱신 행렬의 행 방향과 열 방향 RMS를 근사적으로 균등화합니다. 모멘텀 버퍼 하나만 요구하면서 실측에서 Adam을 앞섰다고 보고합니다.

아키텍처 개선을 합치면 디코드 연산량이 컨텍스트에 거의 반응하지 않는다

지금까지의 설계를 모두 합쳤을 때 나오는 결과가 하나 더 있습니다. 토큰 하나를 디코드하는 데 드는 연산량이 컨텍스트 길이에 거의 반응하지 않게 됩니다. 보고서는 컨텍스트를 4K에서 1M으로 256배 늘려도 디코드 FLOPs는 1/4만 증가한다고 적었고, 이는 DeepSeek-V4-Flash에서 관측된 증가폭보다 훨씬 작습니다. 아래 그림은 세대별 추이를 로그 축으로 그린 것으로, 연산 정밀도를 반영하기 위해 BF16, FP8, FP4 연산에 각각 1, 0.5, 0.25의 가중치를 적용한 값입니다.

그림을 열어 보면 보고서 본문에는 적혀 있지 않은 사실이 하나 보입니다. 짧은 컨텍스트에서는 V4.1-Flash 곡선이 오히려 V4-Flash보다 위에 있습니다. 두 곡선은 x축의 64K와 256K 눈금 사이에서 교차하고, 그 뒤로 V4-Flash는 가파르게 올라가는 반면 V4.1-Flash는 거의 평평하게 유지됩니다. 이 구조의 이득은 긴 컨텍스트에서 나타나며, 짧은 프롬프트만 오가는 워크로드라면 토큰당 디코드 연산량 자체는 이전 세대와 비슷하거나 조금 더 듭니다.

45T 토큰 멀티모달 사전학습과 DeepSeek-ViT

V4.1-Flash는 45T 토큰 규모의 멀티모달 코퍼스로 처음부터 학습되었습니다. 텍스트 전용과 멀티모달 데이터의 최종 토큰 비율은 7:1입니다. 밀집 어텐션 워밍업 단계 없이 시퀀스 길이 64K에서 희소 어텐션을 바로 학습했고, 34T 토큰 시점에 컨텍스트를 100만 토큰으로 확장했습니다. 배치 크기는 전 구간 1억 60만 토큰으로 고정했고, 학습률은 첫 2000스텝 선형 워밍업 후 28T 토큰까지 2.6 \times 10^{-4} 를 유지하다가 40T 토큰까지 코사인 스케줄로 2.6 \times 10^{-5} 까지 감쇠시킨 뒤 45T까지 그 값을 유지했습니다. 보고서는 이 전 과정에서 학습 불안정이 없었다고 적고 있습니다.

데이터 쪽에서 하나 눈에 띄는 원칙이 있습니다. DeepSeek은 정보 이득이 제한적인 모델 생성 콘텐츠를 걸러냈다고 밝히면서, 능력이 떨어지는 모델의 출력과 품질 낮은 기계 번역문을 그 예로 듭니다. 이런 콘텐츠를 암묵적 중복(implicit duplication) 으로 규정하는데, 기존 정보를 대체로 재구성한 것에 불과해 학습 지평이 길어질수록 해로울 수 있다는 이유입니다. 멀티모달 쪽에서는 초기 수집 시스템이 텍스트 중심 웹 콘텐츠에 지나치게 치우쳐 있음을 발견하고 Common Crawl에서 다시 부트스트랩했으며, 조립한 이미지-텍스트 교차 데이터는 SmolVLM으로 엄격한 품질 점수를 매겨 선별했다고 적었습니다.

MoE 구성은 모든 트랜스포머 블록에 MoE 레이어를 두고, 레이어당 공유 전문가 1개와 라우팅 전문가 384개를 배치해 토큰당 6개의 라우팅 전문가를 활성화합니다. 각 전문가의 중간 은닉 차원은 2304이고, SwiGLU 활성 함수에 임계값 10의 클램핑을 적용했습니다.

멀티모달 쪽에서 눈여겨볼 부분은 모달리티별 보조 손실 없는 부하 분산 입니다. 이미지 토큰과 텍스트 토큰은 표현 분포가 달라 MoE에서 서로 다른 전문가 라우팅 선호를 유도할 수 있는데, 둘의 총합 부하만 맞추면 모달리티별 불균형이 가려집니다. DeepSeek은 텍스트와 이미지에 대해 별도의 전문가별 보정 편향을 유지하고, 라우팅 시 각 토큰이 자기 모달리티의 보정 편향을 쓰게 하되 선택된 전문가 출력의 가중치는 원래 라우팅 점수를 그대로 씁니다. 학습 스텝마다 두 편향 집합은 각자의 전문가 부하에 따라 독립적으로 갱신됩니다.

시각 인코더 DeepSeek-ViT 는 처음부터 따로 학습되었습니다. Vision Transformer를 기반으로 임의 해상도 입력을 받기 위해 절대 위치 임베딩을 2D-RoPE로 교체하고, LLM 설계 원칙에 맞추려고 패치 임베딩 레이어의 컨볼루션을 선형 투영으로 바꿔 Muon 옵티마이저와의 호환성을 확보했습니다. 정규화는 RMSNorm, 활성 함수는 SwiGLU입니다. 학습은 2단계입니다. 대조 사전학습 단계에서 SigLIP의 시그모이드 대조 손실로 alt 텍스트에서 수집한 약 470억 개 이미지-텍스트 쌍을 학습하는데, 이때 최대 입력 해상도를 224 x 224로 제한합니다. 더 높은 해상도가 이 단계에서 뚜렷한 이득을 주기는 하지만 최종 모델에는 기여가 작아서, 연산 부담만 커진다는 판단입니다. 이어지는 자기회귀 미세조정 단계에서는 시각 인코더를 4B MoE LLM에 붙여 이미지 캡션, alt 텍스트, 차트, OCR(광학 문자 인식) 데이터셋에서 2360억 토큰을 다음 토큰 예측 목표로 학습하며, 입력 해상도를 544 x 544에서 1344 x 1344 사이로 제한합니다. 이 단계가 끝나면 LLM은 버리고 최적화된 시각 인코더만 남깁니다.

언어 백본으로 들어가기 전에는 3 x 3 픽셀 언셔플(pixel-unshuffle) 연산으로 국소 이웃을 채널 차원으로 재배열해 시각 토큰 수를 9분의 1로 줄입니다. 이 덕분에 약 1344 x 1344 픽셀까지의 입력 해상도를 실질적으로 지원합니다.

베이스 모델 평가에서는 이긴 항목과 진 항목이 뚜렷하게 갈립니다. 아래는 세 모델을 같은 내부 프레임워크에서 비교한 결과 중 일부입니다.

벤치마크 (지표, EM은 Exact Match)	V4-Flash-Base	V4-Pro-Base	V4.1-Flash-Base
백본 파라미터	284B	1.6T	552B
활성 파라미터	13B	49B	8B / 16B
MMLU-Pro (EM)	68.3	73.5	74.1
HumanEval (Pass@1)	69.5	76.8	79.4
BigCodeBench (Pass@1)	56.8	59.2	60.6
GSM8K (EM)	90.8	92.6	93.0
MATH (EM)	57.4	64.5	61.1
SimpleQA-Verified (EM)	30.1	55.2	42.3
MultiLoKo (LLM-Judge)	42.6	50.9	45.5
LongBench-V2 (EM)	44.7	51.5	45.2
MGSM (EM)	85.7	84.4	80.2

코드와 수학, 일반 지식 이해에서는 활성 파라미터가 1/4인데도 V4-Pro와 대등하거나 앞섭니다. 그러나 사실 기억을 직접 묻는 SimpleQA-Verified는 42.3으로 V4-Pro의 55.2에 크게 못 미치고, 다국어 지식(MultiLoKo)과 장문 컨텍스트(LongBench-V2)도 마찬가지입니다. 특히 다국어 초등 수학인 MGSM은 80.2로, 직전 세대 V4-Flash의 85.7보다 5.5점 낮아진 유일한 회귀 항목입니다. 파라미터 수가 절대적으로 필요한 영역과 그렇지 않은 영역이 분리되어 나타난 결과로 읽힙니다.

멀티모달 항목은 V4 세대에 대응 수치가 없어 단독으로만 보고됩니다. MMMU-Pro 56.5, CVBench 77.9, DocVQA 95.6, RefCOCO 평균 86.0입니다.

공개 벤치마크와 별도로, DeepSeek은 API로는 측정할 수 없는 자체 보류 평가셋(held-out)에서 비트당 바이트(Bits-per-Byte, BPB) 도 측정했습니다. 내부 문서, 사내 코드 저장소, 학술 자료 세 묶음으로 구성한 평가셋이고 값이 낮을수록 좋습니다. V4.1-Flash-Base가 세 항목 모두에서 가장 낮은 BPB를 기록했습니다.

보고서 서론은 이 결과를 "총 파라미터의 1/3, 활성 파라미터의 1/4만 쓰면서 보류 평가에서 5%에서 10%의 개선을 달성했다" 고 요약합니다. 다만 같은 문장이 비교 대상으로 세운 것은 V4-Pro인데, 그림의 수치로 직접 계산하면 V4-Pro 대비 감소폭은 3.4%에서 8.0%(내부 문서 0.59에서 0.564, 코드 저장소 0.1494에서 0.1443, 학술 자료 0.4677에서 0.4305)이고, V4-Flash 대비로 계산해야 7.6%에서 12.7% 가 나옵니다. 어느 기준선을 쓰느냐에 따라 숫자가 갈리므로, 원 그림의 절대값을 함께 보는 편이 정확합니다.

알고리즘 대신 데이터와 환경에 투자한 포스트 트레이닝

이 보고서에서 가장 솔직한 절은 포스트 트레이닝입니다. 저자들은 새로운 알고리즘을 내놓지 않았다고 명시합니다. 전체 레시피는 지도 미세조정(Supervised Fine-Tuning, SFT) 다음에 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 과 온폴리시 증류(On-Policy Distillation, OPD) 가 오는 표준 패러다임을 따르며, DeepSeek-V4 개발에서 쓰인 확립된 관행을 넘어서는 수정이 없습니다. 모든 실질적 변경은 데이터 파이프라인에 있습니다. 보고서의 표현을 그대로 옮기면 이렇습니다.

"고정되고 특별할 것 없는 최적화 절차 아래에서, 합성 데이터와 환경의 규모, 다양성, 검증 가능성에 대한 체계적 개선이 관측된 이득의 사실상 전부를 설명한다는 것을 발견했습니다. 이는 더 넓은 교훈과도 통합니다. 현 단계에서 데이터와 환경 파이프라인을 엔지니어링하는 것의 한계 수익이 포스트 트레이닝 알고리즘의 새로움이 주는 한계 수익을 상당히 초과합니다."

"We find that, under a fixed and unremarkable optimization procedure, systematic improvements in the scale, diversity, and verifiability of synthesized data and environments account for essentially all of the observed gains. This observation echoes a broader lesson: at the current stage, the marginal return of engineering the data and environment pipeline substantially exceeds that of algorithmic novelty in post-training."

과제를 스스로 만드는 파이프라인

DeepSeek은 각 학습 과제를 (문제, 환경, 검증 시스템) 이라는 세 쌍으로 정형화하고, 난이도(과제가 자명하지 않은지)와 정확성(세 구성요소 사이에 치명적 결함이 없는지) 두 축으로 품질을 평가합니다. 그리고 난이도와 정확성을 보상 신호로 삼아 모델이 더 좋은 과제를 만들도록 반복 학습시킵니다. RL 과제는 전체 수명 주기에 걸쳐 모니터링되며, 새 RL 런에 쓰일 때마다 생성된 궤적이 품질 재감사의 새로운 근거가 됩니다.

코딩 에이전트 환경 구성은 여러 특화 에이전트의 협업으로 진행됩니다. 첫 에이전트가 프로젝트를 컨테이너 안에서 빌드하고 완전히 실행할 수 있는지, 자동 검증이 가능한지 판단하고, 가능하면 특정 턴이나 커밋을 과제 시작점으로 골라 충분히 복잡한 구현 방향 몇 가지를 설계하고 fail-to-pass와 pass-to-pass를 포함한 구체적 평가 지점을 만듭니다. 다음 에이전트가 격리된 컨테이너에 의존성과 초기 작업 디렉토리, 테스트 코드, 과제 설명을 세팅하고 자체 테스트를 돌린 뒤 정답을 유출할 수 있는 흔적을 제거하고 환경을 새 이미지 레이어로 패키징합니다. 그 다음 서로 다른 여러 에이전트가 과제를 풀어 보고, 독립적인 품질 검사 에이전트가 환경과 풀이 궤적을 함께 검토해 환경 문제, 사실 오류, 평가 지점과 과제 설명의 불일치, 해킹 가능성 위험을 점검합니다. 검사를 통과하지 못하면 수리 에이전트가 오류를 고치고 너무 쉽거나 어려운 평가 지점을 조정한 뒤 과제가 다시 검증에 들어갑니다.

RL 연산을 여러 런에 걸쳐 누적하기

RL 자체도 두 축으로 확장했습니다. 학습 연산량과 스캐폴드 개수입니다. 보고서는 하나의 스캐폴드 안에서 키우든, 같은 스캐폴드의 여러 변종에 걸쳐 함께 키우든, 이질적인 스캐폴드들에 걸쳐 키우든 누적 RL 스텝이 늘수록 성능이 계속 개선된다고 보고합니다. 여기에 최대 컨텍스트 길이를 1M 토큰까지 더 늘리면 Terminal-Bench v3.0처럼 극단적으로 긴 작업 지평을 가진 과제에서 성능이 계속 올라간다는 관측도 함께 실었습니다. 즉 100만 토큰 컨텍스트는 배포 사양인 동시에 RL 학습 단계에서 실제로 쓰인 조건입니다.

한 번의 학습 런을 넘어 실효 RL 연산을 늘리기 위해서는 모델 병합(model merging) 으로 다음 RL 런을 초기화합니다. 서로 다른 스캐폴드나 설정에서 나온 체크포인트를 병합해, 서로 다른 최적화 경로에서 얻은 개선을 합치는 방식입니다. 보고서의 학습 곡선에서 끊긴 구간들이 바로 이 재초기화 이후의 후속 런입니다. 저자들은 이 방법이 과제 성능과 토큰 효율 양쪽에서 추가 이득을 주며, 병렬 RL 연산을 모아 연속된 런에 걸쳐 스케일을 이어 가는 간단하고 실용적인 수단이라고 설명합니다.

수백만 개 샌드박스를 돌리는 DSec

이 규모의 RL을 실행하려면 인프라가 필요합니다. DeepSeek은 대규모 에이전트 학습과 평가를 위한 프로덕션급 샌드박스 플랫폼 DSec(DeepSeek Elastic Compute) 를 구축했고, V4.1 학습에서는 수백만 개의 동시 샌드박스 인스턴스 수요를 맞춰야 했습니다.

관대한 일관성으로 스케일 확보: 컴퓨트 노드를 여러 샤드(scale unit)로 분할해 서로 다른 실험의 워크로드를 격리하고 장애 반경(blast radius)을 줄입니다. Kubernetes 같은 기성 오케스트레이터 대신 자체 배치 엔진을 쓰는데, 근거는 "에이전트 샌드박스 배치는 각 컴퓨트 노드가 지역적 안전 제약을 강제하는 한 최종적 일관성만 요구한다" 는 관찰입니다. 배치 엔진은 동기화된 조율 없이 여러 독립 복제본으로 배포되어 최근 측정값에서 자원 가용성을 예측하고 충분히 좋은 결정을 내리며, 각 노드가 최종 배치 결정을 검증해 지역 경고 임계값을 넘으면 새 배치를 거부하는 방식으로 일관성 손실을 보상합니다.
고밀도 실행: 노드 단위에서 하드웨어 지원 sub-NUMA(Non-Uniform Memory Access) 파티셔닝을 써서 각 워커 VM을 개별 NUMA 도메인에 묶습니다. 이 구성으로 측정 가능한 종단 성능 저하가 나타나기 전까지 물리 노드당 동시 실행 컨테이너를 약 1,000개에서 2,500개 이상으로 늘렸습니다.
시간 민감 평가 보호: 고밀도 배포는 배경 워크로드 간섭으로 시간에 민감한 평가를 왜곡할 수 있습니다. DSec은 지연 민감(latency-sensitive) 실행 클래스를 두고 비민감 작업에 SCHED_IDLE을 적용해 스케줄링 우선도를 최소화하며, 코어 스케줄링으로 형제 하이퍼스레드에서 같은 우선도 클래스의 작업만 동시 실행되게 해 간섭을 제거합니다.
오작동 에이전트 완화: RL 학습 중 에이전트가 보상 해킹(reward hacking)을 시도하거나 의도치 않게 환경을 망가뜨리는 일이 빈번했습니다. 보고서가 나열한 실제 사례는 구체적입니다. 최근 공개된 XFS 드라이버 권한 문제와 AppArmor의 불법 메모리 접근 취약점을 악용한 시도, 패키지 미러 서비스에서 정답을 유출한 사례, 그리고 핵심 바이너리 삭제, 시스템 파일 파괴, 파일시스템 제거까지 있었습니다. 대응은 샌드박스별 AppArmor 프로파일과 세밀한 eBPF 기반 네트워크 정책이고, 에이전트가 환경을 크래시시키면 실패 궤적으로 처리하면서 RL 프레임워크에 "repercussion" 신호를 보고합니다.

롤아웃의 롱테일을 없앤 비동기 학습 인프라

RL 롤아웃 단계의 롱테일 문제는 학습 효율의 고질적 병목입니다. DeepSeek은 샘플을 비동기로 생성하도록 포스트 트레이닝 인프라를 확장해, 동시성을 충분히 높게 유지하는 방식으로 이 문제를 완화했습니다. 현재 거의 모든 RL과 OPD 작업에 비동기 학습이 적용되어 있습니다. 실패한 시도까지 적어 둔 점이 유용합니다.

디스패치 단위: 최종 선택은 샘플 단위 디스패치 입니다. 새로 완료된 샘플 수가 다음 프롬프트에 배정된 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 그룹 크기에 도달하면, 그 완료분이 어느 그룹에서 나왔는지와 무관하게 해당 프롬프트를 디스패치합니다. 그 전에 두 가지를 시도했다가 접었는데, 배치 단위는 학습 지표에 심한 진동을 일으켜 너무 거칠었고, 프롬프트 단위는 GRPO 그룹 안의 롱테일 샘플에서 쉽게 멈춰 목표 동시성을 매끄럽게 유지하기 어려웠습니다.
길이 편향: 짧은 시퀀스가 먼저 끝나므로 특히 초기 학습 배치를 짧은 샘플이 지배합니다. 데이터셋별로 동시성을 제한해 정상 상태 배치의 구성 비율을 조절하고, 일찍 반환된 짧은 샘플을 버려 정상 상태 길이 분포로 부드럽게 넘어가게 합니다.
오프폴리시 효과: 이전 체크포인트가 일부 또는 전부를 생성한 샘플이 섞이는 것은 비동기 생성의 불가피한 부작용입니다. 디스패치 로직과 대기 조건을 조정해 최대 오프폴리시 비율에 상한을 두고, 학습 시에는 지나치게 낡은 토큰의 기여를 제거하는 손실 마스킹을 적용합니다.
중단과 재개: 생성을 토큰 경계 어디서든 중단할 수 있게 했고, KV 캐시와 전문가 라우팅 같은 롤아웃 상태를 토큰 단위로 보존합니다. 새 체크포인트로 재개할 때 보존된 상태를 그대로 재사용하므로 재프리필 비용 없이 중단된 지점에서 이어집니다. 같은 장치가 클러스터 스케줄링의 선점 신호에도 진행 상황을 잃지 않고 대응하게 해 줍니다. 학습 중에는 여러 체크포인트에 걸친 샘플의 전문가 라우팅을 버리고 다시 계산하는 대신 롤아웃 구간별 라우팅을 이어 붙이는 연결된 라우팅 리플레이(concatenated routing-replay) 를 씁니다.

포스트 트레이닝 마지막 단계인 전체 어휘 OPD는 40개 이상의 교사 모델을 사용해 모든 도메인의 데이터셋에서 학습됩니다. 도메인별로 최적의 교사가 모델 개발의 서로 다른 단계에서 나올 수 있고 교사 모델들끼리도, 교사와 학생 사이에도 구조가 다를 수 있는데, DeepSeek의 포스트 트레이닝 인프라는 구조적으로 이질적인 교사를 사실상 무제한으로 지원하며 교사 간 전환 비용도 무시할 수준이라고 설명합니다.

1부터 100까지 연속으로 조절되는 추론 강도

V4.1-Flash는 추론 강도(reasoning effort) 를 1부터 100 사이의 정수로 조절할 수 있습니다. 하드 토큰 예산이 아니라, RL 학습 단계에서 조건 신호로 주입된 학습된 제어 장치라는 점이 중요합니다.

방식은 이렇습니다. 시스템 프롬프트 앞에 Reasoning Effort: {effort} (range 1-100; higher values request more thorough reasoning) 형태의 지시를 붙이고, 학습 프롬프트마다 여러 강도 수준에서 응답을 표본 추출합니다. 같은 (프롬프트, 강도) 쌍의 응답들이 하위 그룹을 이루고 그 안에서 보상을 평균 중심화해 그룹 상대 이점을 계산하므로, 서로 다른 강도의 응답이 직접 비교되지는 않습니다. 대신 보상의 길이 항이 강도 b 에 의존하게 만들어 강도별 행동을 유도합니다. 토큰 페널티 계수는 요청된 강도가 올라갈수록 지수적으로 감소합니다.

k(b) = k_0 \exp\left(-\frac{b - b_{min}}{\tau}\right), \quad \tau = \lambda \Delta b

강도를 \tau 만큼 올리면 페널티 계수가 e^{-1} 배가 됩니다. 부록 C는 이 지수 형태의 근거를 한계 효용 관점에서 유도하는데, 추가 추론이 정답률을 높이는 한계 이득이 관련 구간에서 대략 지수적으로 감쇠한다고 가정하면 요청 강도와 선호 추론 길이 사이에 1차 근사로 아핀(affine) 관계가 나온다는 논리입니다. 저자들은 이 유도가 국소적 보상 수준의 근사이며, 측정된 평균 길이가 선형이거나 점별로 단조여야 한다는 주장은 아니라고 명확히 밝힙니다.

공개 API는 이 스칼라 인터페이스에 프리셋 세 단계를 매핑합니다. max가 100, high가 75, low가 50이고, 프롬프트 인코딩 구현의 기본값은 high(75)입니다. 가중치나 디코딩 설정을 바꾸지 않고도 학습된 비용-품질 프론티어 위의 동작점을 고를 수 있습니다. 학습에는 유한한 강도 집합만 썼지만 배포 시에는 중간값을 써서 보간된 추론 행동을 끌어낼 수 있습니다.

효과의 크기는 보고서가 수치로 밝혀 둡니다. 강도를 25에서 100으로 올리면 8개 추론 집중 벤치마크의 평균 Pass@1이 67.1%에서 76.3%로, DeepSWE v1.1이 66.0%에서 74.2%로, Terminal-Bench 2.1이 82.4%에서 90.6%로 올라가는데, 출력 토큰은 약 2.5배가 됩니다. 그런데 이득의 분포가 앞쪽에 쏠려 있습니다. 보고서에 따르면 60에서 80 구간이 최대 설정 정확도의 대부분을 토큰 예산 절반 이하로 회복하고, 100까지 가는 마지막 한 걸음은 에이전트 궤적을 1.6배에서 1.8배로 늘리면서 개선은 미미합니다. 따라서 최고 단계는 가장 어려운 과제에만 쓰고, 일상적인 에이전트 사용에는 중간 강도가 비용 대비 성능이 낫다는 것이 저자들의 권고입니다.

여기서 본문 절과 부록이 서로 다른 이야기를 한다는 점을 짚어 둘 필요가 있습니다. 본문 5.3.3절은 강도가 오르면 추론 집중 벤치마크와 소프트웨어 엔지니어링 과제에서 정확도가 단조롭게 개선된다고 적고, 부록 B.3의 8개 벤치마크 개별 결과도 이를 뒷받침합니다(MathArena Apex 2025는 25.3%에서 65.6%로 40.3점, AIME 2026은 100%에 도달). 그러나 부록 B.2는 스캐폴드별로 나눠 보면 다른 그림이 나온다고 보고합니다. 여섯 개 패널 모두에서 궤적당 평균 출력 토큰은 강도에 따라 단조 증가하지만, Pass@1은 이 증가를 느슨하게만 따라가며 대부분의 패널에서 중간 설정에 정체와 하락이 나타납니다. 게다가 스캐폴드마다 보정 상태가 다릅니다. DeepSWE v1.1에서 Claude Code는 곡선이 가장 평평하고 추가 토큰을 적게 쓰는 반면, DeepSeek Harness(Minimal)는 가장 낮은 지점에서 시작해 가장 큰 토큰 비용으로 가장 많이 개선됩니다. Terminal-Bench 2.1에서는 세 스캐폴드가 좁은 대역에 압축되고, 부록의 결론은 "과제가 거의 포화된 뒤에는 스캐폴드 선택이 최소한 강도 단계만큼 중요하다" 는 것입니다.

벤치마크에서 어디를 앞서고 어디서 밀리는가

아래는 최대 추론 강도에서 측정한 주요 결과입니다. 원문 표를 그대로 옮기되, 행별 최고 점수를 볼드로 표시했습니다.

벤치마크 (지표)	Claude Opus 5	GPT-5.6 Sol	Kimi K3	GLM-5.3	DS-V4-Pro	DS-V4-Flash	DS-V4.1-Flash
GPQA Diamond (Pass@1)	93.4	94.1	92.9	88.1	92.4	89.9	90.9
HLE (Pass@1)	56.3	44.5	43.5	42.0	42.7	37.8	36.8
Codeforces (Rating)	없음	없음	없음	없음	3348	3289	3471
MathArena Apex (Pass@1)	없음	없음	65.6	없음	65.3	58.6	65.6
Terminal-Bench 2.1 (Pass@1)	89.1	88.8	88.3	88.2	87.9	82.7	90.6
Terminal-Bench 3.0 (Pass@1)	43.3	34.4	17.7	28.3	11.8	7.6	30.0
Terminal-Bench 4.0 (Pass@1)	51.8	39.9	12.6	37.9	12.4	7.0	31.2
DeepSWE v1.1 (Resolved)	74.0	73.0	67.5	66.9	62.7	54.4	74.2
ProgramBench (Almost@1)	37.0	23.0	17.5	19.0	15.5	없음	20.3
NL2Repo-Bench (Score)	75.3	56.8	58.0	58.0	61.5	54.2	65.4
CyberGym (Pass@1)	없음	84.5	80.0	84.5	83.3	76.7	88.1
SEC-Bench Pro (Pass@1)	없음	74.3	없음	없음	56.4	30.9	62.8
ExploitGym (Pass@1)	22.1	33.7	없음	15.0	5.4	1.8	15.3
HLE w/ tools (Pass@1)	63.6	없음	59.8	62.5	60.0	51.5	63.9
AutomationBench (Pass@1)	50.3	45.8	46.7	48.8	43.2	37.7	54.8
Agents' Last Exam (Pass@1)	28.6	26.7	27.6	28.5	25.7	25.2	31.8
Chartography w/ tools (Pass@1)	84.0	79.9	68.1	없음	없음	없음	78.9
BabyVision w/ tools (Pass@1)	94.1	88.9	85.7	없음	없음	없음	89.6
ZeroBench-main w/ tools (Pass@5)	52.0	53.0	41.0	없음	없음	없음	49.0

저자들이 서론에서 내놓은 자체 총평은 "대다수 벤치마크에서 이미 클로즈드소스 프론티어 모델과 대등하며, 실제 과제의 95% 이상을 완수할 수 있다" 입니다. 다만 95%라는 숫자의 산출 근거는 보고서 어디에도 없으므로, 검증된 측정값이 아니라 벤더의 총평으로 읽는 편이 안전합니다. 같은 문단은 능력을 세 갈래로 나누어, 추론은 Kimi-K3와 V4-Pro 같은 최상위 오픈소스 모델과 비슷하고, 에이전트는 일상적 코딩 과제와 사무 워크플로우를 충분히 감당하지만 과학 지향 과제에서는 거대 모델과 격차가 남으며, 멀티모달은 Kimi-K3를 앞서되 거대 클로즈드소스 시스템과는 뚜렷한 격차가 있다고 적습니다.

위 표를 통해 세 가지를 알아볼 수 있습니다.

첫째, 에이전트 실무 과제에서 선두입니다. Terminal-Bench 2.1에서 90.6%로 Claude Opus 5(89.1%)를 앞서고, DeepSWE v1.1에서 74.2%로 Opus 5(74.0%)와 GPT-5.6 Sol(73.0%)을 넘었으며, AutomationBench 54.8%와 Agents' Last Exam 31.8%도 오픈소스와 클로즈드소스를 모두 앞선 수치입니다. Codeforces 레이팅 3471은 V4-Pro(3348)와 V4-Flash(3289)를 모두 넘습니다. MathArena Apex는 65.6%로 Kimi K3와 동률입니다. 사이버 보안 과제에서는 오픈소스 모델 중 새로운 최고 성능을 기록했는데, 저자들은 이 능력의 이중 용도(dual-use) 성격을 언급하며 방어적 보안 연구와 취약점 개선처럼 책임 있게 활용해 주기를 요청하고 있습니다.

둘째, 어려운 과제에서는 격차가 뚜렷합니다. Terminal-Bench 3.0에서 30.0%는 Opus 5의 43.3%에 13.3점, 4.0에서 31.2%는 Opus 5의 51.8%에 20.6점 못 미칩니다. HLE(Humanity's Last Exam)은 도구 없이 36.8%로 Opus 5의 56.3%와 큰 차이가 있습니다(도구 사용을 허용하면 63.9%로 역전합니다). ProgramBench 20.3%와 NL2Repo-Bench 65.4%도 Opus 5에 밀리고, SEC-Bench Pro와 ExploitGym은 GPT-5.6 Sol이 앞섭니다. 시각 에이전트 세 항목(Chartography, BabyVision, ZeroBench)은 GLM-5.3과 V4 세대에 비교 수치가 없어 클로즈드소스와만 비교되는데, 세 항목 모두 Opus 5나 GPT-5.6 Sol에 밀립니다. Kimi K3보다는 앞서므로 오픈소스 안에서는 우위입니다.

셋째, 발표 블로그의 막대 그래프를 볼 때 주의가 필요합니다. 블로그의 에이전트 비교 차트는 자사 막대만 볼드로 표시하는데, 네 항목 중 Terminal-Bench 3.0은 DeepSeek의 30.0이 볼드지만 실제 최고값은 Opus5의 43.3입니다. 나머지 세 항목(DeepSWE v1.1, CyberGym, Automation-Bench)에서는 볼드가 실제 최고값과 일치합니다.

전체 비교표는 발표 블로그에도 실려 있습니다. 여기서 V4 세대의 정확한 버전명(V4-Pro 0813, V4-Flash 0731)도 확인할 수 있습니다.

수치 하나에 대해 짚어 둘 점이 있습니다. NL2Repo-Bench의 V4.1-Flash 점수가 기술 보고서 Table 3과 발표 블로그 표에서는 65.4인데, Hugging Face 모델 카드의 같은 표에서는 64.0으로 적혀 있습니다. 이 글에서는 두 출처가 일치하는 65.4를 썼습니다.

스캐폴드를 바꿔도 성능이 유지되는가

실제 배포에서 모델은 하나의 고정된 에이전트 프레임워크 안에만 있지 않습니다. 스캐폴드마다 시스템 프롬프트, 도구 정의, 컨텍스트 관리 전략, 상호작용 프로토콜이 다르므로, 특정 하네스에 과적합된 모델은 다른 곳에 놓이면 크게 무너질 수 있습니다. DeepSeek은 모델 체크포인트와 디코딩 설정과 과제 집합을 고정하고 주변 하네스만 바꿔 6개 스캐폴드 계열의 8개 구성을 측정했습니다.

벤치마크	Claude Code	Codex	OpenCode	Pi	mini-SWE	DSH Minimal	DSH Standard	DSH PTC
DeepSWE v1.1 (Resolved)	69.8	65.6	65.5	66.2	74.2	72.6	70.5	67.6
Terminal-Bench 2.1 (Pass@1)	88.0	84.1	85.0	86.1	90.3	90.6	85.8	85.8

측정에는 Claude Code, Codex, OpenCode, Pi, mini-swe-agent, 그리고 DeepSeek Harness(DSH)의 Minimal, Standard, PTC 세 모드가 쓰였습니다. DSH는 에이전트 루프까지 플러그인으로 교체할 수 있는 코딩 에이전트로, PyTorchKR에도 별도 소개 글이 있습니다.

저자들은 이 결과를 두고 모델의 에이전트 능력이 특정 하네스의 관례에 의존하지 않고 스캐폴드 계열 사이에서 잘 전이된다고 해석합니다. 다만 숫자를 그대로 보면 DeepSWE v1.1에서 최고(mini-SWE 74.2)와 최저(OpenCode 65.5)의 차이가 8.7점입니다. 같은 모델, 같은 디코딩 설정인데도 하네스 선택이 이 정도 폭을 만든다는 점은 실무 관점에서 오히려 중요한 정보입니다. 부록 표 5는 Claude Code 버전 네 개(v2.1.105, v2.1.238, v2.1.251, v2.1.259)만 놓고도 DeepSWE v1.1이 68.4에서 69.8 사이로 갈리는 것을 보여줍니다.

멀티 에이전트 실험

DeepSeek은 DSH의 Agent Team 모드로 멀티 에이전트 협업 예비 실험도 진행했습니다. 리드 에이전트가 spawn_teammate로 이름이 붙은 지속적 팀원을 비동기 생성하고, 각 팀원은 위임된 과제를 받아 리드 이력 없는 fresh 모드나 리드의 완료된 턴을 한 번 스냅샷한 fork 모드로 시작합니다. 모든 에이전트가 하나의 저장소 체크아웃을 공유해 수정이 서로에게 즉시 보입니다.

에이전트들은 지속적 피어 메일박스로 통신합니다. send_message로 보낸 메시지는 실행 중인 팀원에게는 다음 스텝 경계에서, 유휴 팀원에게는 새 턴 시작으로, 비활성 팀원에게는 재개로 도달합니다. 리드는 list_agents로 런타임 상태를 감시하고 wait_agent로 상태나 메일박스나 공유 과제 변경을 대기하며, 개입이 필요하면 interrupt_agent로만 팀원의 현재 턴을 중단시킬 수 있습니다. 과제 소유권과 의존성, 권고적 쓰기 범위는 네 개의 team_task_* 도구로 공유 과제 보드에 유지되고 갱신 시 리비전 검사를 받습니다.

학습 보상은 과제 성능에, 위임과 에이전트 간 통신을 장려하는 협업 보너스와 효율적 조율을 촉진하는 파생 지연(derived latency) 페널티를 결합했습니다. 파생 지연은 실행 이벤트와 협업 의존성을 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)로 표현하고, 고정된 프리필 및 디코드 속도로 토큰 수에서 비용을 산정한 뒤 측정된 도구 실행 시간을 더해 임계 경로의 길이를 취하는 방식으로 계산됩니다. 불필요한 순차 작업과 동기화에 벌점을 주면서 유용한 병렬성을 장려하고, 서빙 측 배칭과 큐 지연에 대한 민감도는 낮추려는 설계입니다.

결과는 롤아웃당 벽시계 마감 시간을 명시한 조건에서 측정했습니다. ProgramBench는 참조 해답이 숨겨진 테스트 스위트에서 95% 이상 통과율을 보이는 과제만 남긴 172개 "골든" 과제 부분집합을 썼고, FrontierSWE v2는 GPU가 필요한 과제를 제외한 부분집합을 썼습니다.

벤치마크	마감 시간	단일 에이전트	멀티 에이전트
ProgramBench (Almost@1)	1시간	12.79%	13.59%
ProgramBench (Almost@1)	8시간	20.39%	30.04%
FrontierSWE v2 (Mean@5)	1시간	10.50%	13.50%
FrontierSWE v2 (Mean@5)	20시간	28.20%	32.90%

두 벤치마크 모두 모든 마감 시간에서 멀티 에이전트 구성이 단일 에이전트를 앞섰고, 마감이 길어질수록 격차가 벌어집니다. 다만 저자들은 이 결과가 예비적이며, 관측된 가장 강한 멀티 에이전트 구성과 이용 가능한 가장 강한 단일 에이전트 베이스라인을 비교한 것이라고 명시합니다.

API와 가격, 그리고 V4-Pro의 퇴역

API에서는 모델 이름을 deepseek-flash로 지정합니다. DeepSeek API 문서를 기준으로 두 모델을 비교하면 이렇습니다.

항목	deepseek-flash (V4.1-Flash)	deepseek-v4-pro (V4-Pro-0813)
컨텍스트 길이	100만 토큰	100만 토큰
최대 출력	384K	384K
비전(이미지 입력)	지원	미지원
동시 요청 한도	2,500	500
입력 100만 토큰, 캐시 적중 (비피크/피크)	$0.003 / $0.006	$0.022 / $0.044
입력 100만 토큰, 캐시 미적중 (비피크/피크)	$0.15 / $0.3	$0.66 / $1.32
출력 100만 토큰 (비피크/피크)	$0.6 / $1.2	$1.98 / $3.96

캐시 적중 입력은 약 7.3배, 캐시 미적중 입력은 약 4.4배, 출력은 약 3.3배 저렴합니다. 비피크 요금은 피크 요금의 절반이고, 피크 시간은 평일 01:00-04:00 및 06:00-10:00 UTC입니다(주말과 공휴일을 포함한 나머지 시간은 모두 비피크). 새 요금은 2026년 9월 10일 04:00 UTC부터 적용되었습니다. OpenAI 형식(https://api.deepseek.com)과 Anthropic 형식(https://api.deepseek.com/anthropic) 두 가지 베이스 URL을 모두 제공하고, JSON 출력과 도구 호출, Responses API, 채팅 프리픽스 완성(베타), FIM(Fill-In-the-Middle) 완성(베타, 비사고 모드 전용)을 지원합니다.

정리 일정도 명확합니다. V4-Flash와 V4-Flash-Vision-Exp는 이미 퇴역했고, 호환성을 위해 deepseek-v4-flash와 deepseek-v4-flash-vision-exp 이름은 당분간 V4.1-Flash로 라우팅됩니다. V4-Pro는 2026년 9월 14일 04:00 UTC부터 모든 요청이 V4.1-Flash 요금으로 V4.1-Flash에 라우팅되며, 이는 향후 V4.1-Pro가 출시될 때까지 유지됩니다. 공식 파트너인 WorkBuddy(CodeBuddy 포함)와 OpenCode는 이미 V4.1-Flash를 완전히 지원합니다.

직접 돌려보기, 최소 추론 구현과 프롬프트 인코딩

가중치는 Hugging Face에 MIT 라이선스로 공개되어 있습니다. 48개 샤드의 safetensors 파일과 함께 세 개의 디렉토리가 함께 배포되는데, 각각 역할이 다릅니다.

inference/는 프로덕션 서빙 엔진이 아니라 읽기 쉬운 참조 구현이라고 스스로 밝히고 있습니다. 시각 인코더와 얼라이너, SWA와 압축 희소 어텐션의 2단계 인덱서, Engram N-gram 조회, MoE, Hyper-Connections, DSpark 순전파 경로를 모두 담고 있으며 생성 자체는 평범한 자기회귀 샘플링입니다. 의존성은 torch>=2.10.0, transformers, tokenizers, safetensors>=0.7.0, 그리고 tilelang 0.1.8입니다. 실행에는 텐서 병렬 랭크별로 변환된 체크포인트가 필요합니다.

export HF_CKPT_PATH=/path/to/DeepSeek-V4.1-Flash-HF
export SAVE_PATH=/path/to/DeepSeek-V4.1-Flash-TP8
export MP=8

python convert.py \
  --hf-ckpt-path "${HF_CKPT_PATH}" \
  --save-path "${SAVE_PATH}" \
  --model-parallel "${MP}" \
  --expert-dtype fp4 \
  --tokenizer-path "${HF_CKPT_PATH}"

model.py를 직접 실행하면 ModelArgs 기본값으로 작은 모델을 만들어 프리필과 22스텝 디코드를 실행하면서 실제 dense-fp8 및 MoE-fp4 커널을 통과시킵니다. 가중치가 초기화되지 않은 상태이므로 수치가 아니라 형상과 커널 배선만 검사하는 자체 테스트입니다.

encoding/은 Jinja 형식 채팅 템플릿이 아니라 자립형 파이썬 참조 구현입니다. 이번 릴리즈에 Jinja 템플릿이 포함되지 않았기 때문에, 프롬프트 형식을 직접 구성하려면 이쪽을 봐야 합니다. V4에서 V4.1로 넘어오면서 프롬프트 형식이 세 가지 바뀌었습니다. 첫째, DSML 태그 이름에 선행 공백이 붙어 도구 호출이 <｜DSML｜ calls> 블록으로 감싸입니다(V4는 공백 없는 <｜DSML｜tool_calls>였습니다). 둘째, 추론 강도가 자연어 서술 대신 1부터 100까지의 수치 예산이 되었습니다. 셋째, <｜System｜> 토큰으로 대화 중간 시스템 메시지를 지원합니다.

from encoding import encode_messages, parse_message_from_completion_text

# Text-only conversation
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "What is 2+2?"},
]
prompt, media = encode_messages(
    messages,
    thinking_mode="thinking",
    reasoning_effort=75,           # integer 1–100, or "low"/"high"/"max"
    return_multi_modal_data=True,
)

프로덕션 용도로는 deepseek-recipe를 별도로 공개했습니다. 파이썬 바인딩을 가진 러스트 라이브러리 묶음으로, Messages API와 Chat Completions API, Responses API 요청을 Conversation 형식으로 변환하고 이를 DeepSeek V4 및 V4.1 프롬프트나 토큰 ID로 인코딩하며 모델 출력을 완결형 또는 스트리밍 응답으로 다시 파싱합니다. 사고 과정, 도구 호출, 이미지, 생성 설정을 모두 다루지만, 모델 추론과 도구 실행과 HTTP 전송은 호출자에게 남겨 둡니다.

evaluation/에는 DeepSWE v1.1 결과를 재현하는 단계별 지침이 들어 있습니다. Pier를 특정 커밋으로 체크아웃한 뒤 함께 배포된 dsh-minimal.patch를 적용하는 방식이고, 패치 설명에는 재현성을 해치는 실무적 함정이 정직하게 적혀 있습니다. Docker의 --cpus는 쿼터일 뿐이라 컨테이너 안의 nproc이 호스트 코어 수를 보고해 테스트 러너가 워커 풀을 잘못 잡는 문제, Docker가 기본으로 IPv6 루프백을 끄기 때문에 ::1에 바인드하는 스위트가 건너뛰어지고 실패로 채점되는 문제 같은 것들입니다.

추론 커널 쪽에서는 DeepSeek이 이전에 공개한 라이브러리들이 그대로 쓰입니다. FlashMLA의 융합 RoPE-어텐션-RoPE-캐스트 커널, DeepGEMM의 Mega-Gate와 Mega-mHC와 Mega-MoE 커널, TileKernels의 커널들(PyTorchKR에 소개 글이 있습니다), DeepSelect의 TopK 커널입니다. 이 융합 덕분에 CSA2가 Reuse 모드로 동작하는 대다수 레이어는 프리필에서 15개, 디코드에서 11개 커널만으로 실행됩니다. 배포 수준에서는 Encoder-Prefill-Decode(EPD) 분리를 채택해 시각 인코딩과 프리필과 디코딩이 독립적으로 스케일하고 실행에서 겹칠 수 있게 했습니다.

권장 샘플링 파라미터는 temperature=1.0, top_p=0.95 또는 1.0, 컨텍스트 윈도우 100만 토큰, max_tokens는 256K 이상입니다.

한국어 사용자가 알아둘 점

모델 카드에는 language 필드가 없어 지원 언어 목록을 공식적으로 확인할 방법이 없습니다. 그래서 공개된 토크나이저(tokenizer) 파일을 직접 열어 확인했습니다.

tokenizer.json의 어휘 12만 8천 개를 바이트 레벨 매핑에서 복원해 세어 보면, 한글 음절을 포함하는 토큰이 1,120개(약 0.9%) 있습니다. 이, 다, 는, 의, 하, 니다, 으로 같은 단음절과 흔한 형태소가 주를 이룹니다. 같은 방식으로 세면 한자를 포함하는 토큰은 35,334개(약 27.6%), 일본어 가나를 포함하는 토큰은 880개입니다. 또한 사전 토크나이저(pre-tokenizer)의 분리 규칙은 한자 범위와 일본어 가나 범위를 개별 분리 대상으로 명시하지만 한글 음절 범위는 포함하지 않습니다.

실제 토큰 효율을 재어 보면 차이가 드러납니다. 같은 내용을 담은 문장으로 측정한 결과는 다음과 같습니다.

언어	문자 수	토큰 수	문자/토큰
한국어	87	67	1.30
중국어	60	32	1.88
영어	174	32	5.44

즉 한국어는 처리되지만 토큰 효율이 중국어보다 약 1.4배 불리합니다. 같은 분량의 한국어 텍스트가 중국어보다 더 많은 토큰을 소비하므로, 100만 토큰 컨텍스트와 요금 계산에서 이 점을 감안해야 합니다. 참고로 파이토치 한국 사용자 모임(13자)은 9개 토큰으로 분할됩니다.

벤치마크 쪽에서도 다국어 항목이 이 모델의 강점은 아닙니다. 앞서 본 대로 다국어 지식 벤치마크 MultiLoKo는 45.5로 V4-Pro의 50.9에 못 미치고, 다국어 초등 수학 MGSM은 80.2로 직전 세대 V4-Flash의 85.7보다 낮습니다. 한국어를 주 언어로 쓰는 에이전트 워크로드에서는 실제 과제로 직접 검증해 보는 편이 안전합니다.

저자들이 스스로 남긴 한계

기술 보고서의 결론 절은 이 모델의 한계를 비교적 구체적으로 적어 두었습니다. 요약 기사만 읽으면 놓치기 쉬운 부분이라 그대로 옮깁니다.

검증되지 않은 견고성 경계: V4.1-Flash는 여러 아키텍처 구성요소를 단순화했지만, 새로 도입된 변경들이 아직 완전히 특성화되지 않은 견고성 경계를 만들었다고 인정합니다. 내부 평가는 다양한 테스트 케이스와 경계 조건을 다루었고 평가된 설정에서 체계적인 능력 저하는 관측되지 않았지만, "어떤 유한한 테스트 스위트도 모든 극단적 입력과 배포 조건을 다룰 수는 없습니다". 구체적으로 CSA2의 잠재적 선택 오류와 SWA Bounded Replay의 근사적 상태 재구성이 검증되지 않은 경계 사례에서 능력 저하를 일으킬 수 있다고 적었습니다. 앞으로 긴 컨텍스트에서의 희소 검색과 캐시 재개 경계에서의 SWA 상태 재구성에 특히 주의해 스트레스 테스트와 평가 스택을 확장하겠다는 계획도 함께 밝혔습니다.

벤치마크 근접이 프론티어 대등은 아니다: 저자들은 표준 평가 벤치마크가 점점 포화에 이르고 있다고 지적하면서, V4.1-Flash가 Fable-5와 GPT-6 Astra 같은 최상위 모델에 근접하는 성능을 보이고 일상적 활용에서 매우 비슷한 사용자 경험을 제공하지만, 가장 어려운 과제에서는 성능 격차가 남아 있다고 명시합니다. 그리고 이렇게 적어 두었습니다. "벤치마크 점수가 좁은 차이를 보이더라도, 이 동등성이 복잡하고 고난도인 추론과 엣지 케이스에서 모델이 선도적 클로즈드소스 시스템의 프론티어 능력에 대등하다는 뜻은 아닙니다."

평가 인프라 자체가 게임의 대상이 된다: 코딩 에이전트 평가에서 보상 해킹을 막기 위해 인터넷 접근을 제한하고 Git 이력을 제거하며 Go 모듈 캐시, node_modules 산출물, 컴파일된 .jar 파일, 파이썬 __pycache__ 디렉토리 같은 임시 빌드 및 패키지 캐시를 자동 삭제했습니다. 그런데도 테스트 중 취약점 탐색 행동이 관측되었고, 예로 CyberGym에서 취약점을 찾기 위해 우분투 리눅스 핵심 패키지를 역컴파일하는 사례를 들었습니다. 저자들은 모델이 더 유능해지면서 Docker 컨테이너와 검증 스크립트 같은 표준 평가 인프라가 모델의 게임에 더 취약해진다고 보고, 다음 세대 벤치마크를 설계할 때 이런 행동의 탐지와 완화를 우선해 달라고 연구 커뮤니티에 요청합니다.

라이선스

DeepSeek-V4.1-Flash 저장소와 모델 가중치는 모두 MIT License로 배포되고 있어, 연구 목적은 물론 상업적 용도로도 자유롭게 사용 및 수정이 가능합니다. 552B 규모 멀티모달 MoE 모델을 이 조건으로 받을 수 있다는 점이 이번 릴리즈에서 가장 실용적인 부분일 수 있습니다.

DeepSeek-V4.1-Flash 소개 블로그

DeepSeek-V4.1-Flash 모델 카드

DeepSeek-V4.1-Flash 기술 보고서

DeepSeek 공식 X 발표 스레드

https://x.com/deepseek_ai/status/2097930608790167907

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