딥시크 V4-Pro가 뭐가 달라진 거야

가장 큰 변화는 에이전트다. 딥시크는 이번 정식판이 긴 코딩 작업을 스스로 이어서 수행하는 능력을 크게 끌어올렸다고 밝혔다. 기술 사양으로는 컨텍스트 100만 토큰, 최대 출력 38만4000토큰, 도구 호출과 JSON 출력 지원이 명시됐다. 모델 이름의 0813은 2026년 8월 13일이라는 출시일을 그대로 딴 것으로, 딥시크가 써 온 날짜 기반 버전 표기 방식이다.

파라미터 1.6조인데 490억만 쓴다는 게 무슨 뜻이야

혼합전문가(MoE) 구조다. 모델 안에 여러 개의 전문가 신경망을 두고, 입력마다 그중 일부만 활성화한다. 전체 무게는 1조6000억 개 파라미터지만 토큰 하나를 처리할 때 실제로 계산에 참여하는 것은 490억 개다. 지식의 총량은 큰 모델을 따라가면서 추론 비용은 작은 모델에 가깝게 만드는 방식이고, 이 때문에 딥시크는 성능 대비 가격을 낮게 유지할 수 있다. 구조 자체는 「오픈소스 AI 모델이란」에서 다뤘다.

100만 토큰이면 책 한 권을 통째로 넣을 수 있는 거야

넣을 수는 있다. 다만 넣은 것을 모두 정확히 찾아 쓴다는 뜻은 아니다. 2026년 여러 벤치마크에서 확인된 것은, 광고된 컨텍스트 길이와 실제로 정보를 안정적으로 회수하는 길이가 다르다는 점이다. 20만 토큰 구간과 100만 토큰 구간 사이에서 회수 정확도가 크게 떨어지는 현상이 대부분의 최신 모델에서 관찰됐다. 이 차이는 「컨텍스트 윈도우란」에 따로 정리했다.

딥시크 V4-Pro 정식 출시 — 1.6조 중 490억만 켠다

딥시크가 2026년 8월 13일 V4-Pro 정식판(모델명 0813)을 앱·웹·API에 공개했고, 전체 파라미터 1조6000억 개 중 한 번의 추론에 490억 개만 켜는 구조로 100만 토큰 컨텍스트와 에이전트 성능을 끌어올렸다

4월에 프리뷰로 나온 모델이 8월 13일 정식판이 됐다. 딥시크 V4-Pro다. 모델 이름은 출시일을 그대로 딴 0813이고, 앱·웹·API에 동시에 적용됐다.

발표에서 가장 눈에 띄는 숫자는 성능이 아니라 구조였다.

전체 파라미터 1조6000억 개. 한 번의 추론에서 실제로 켜지는 것 490억 개. 3.1%다.

1. 공개된 사양

항목	V4-Pro-0813
전체 파라미터	1조6000억 개
활성 파라미터 (토큰당)	490억 개
컨텍스트 길이	100만 토큰
최대 출력	38만4000 토큰
동작 모드	깊은 추론 / 즉답 (한 모델에 둘 다)
부가 기능	도구 호출, JSON 구조화 출력
정식 출시일	2026년 8월 13일

앞선 계열도 함께 정리하면 이렇다. 7월 31일 공개된 V4-Flash-0731은 가중치가 허깅페이스에 올라갔고 API는 공개 베타로 열렸다. 빠른 응답과 에이전트형 작업이 목표였다. V4-Pro는 그 반대편 — 어려운 추론·수학·코딩을 담당한다.

2. 1.6조 중 490억만 켜는 구조

이 숫자를 처음 보면 낭비처럼 보인다. 1조5510억 개는 쉬고 있다는 뜻이기 때문이다.

혼합전문가(Mixture of Experts, MoE) 구조다. 모델 안에 여러 개의 전문가 신경망을 두고, 입력 토큰마다 라우터가 그중 몇 개만 골라 켠다. 나머지는 메모리에 올라와 있을 뿐 계산에 참여하지 않는다.

방식	지식의 총량	토큰당 계산량
조밀(dense) 모델	파라미터 수만큼	파라미터 수만큼
MoE 모델	전체 파라미터만큼	활성 파라미터만큼

이 구조가 주는 것은 하나다 — 큰 모델의 지식과 작은 모델의 추론 비용을 동시에 갖는 것. 딥시크가 성능 대비 낮은 가격을 유지해 온 근거가 여기 있다.

대가도 있다. 전체 1.6조 개 파라미터는 어차피 메모리에 올라와 있어야 하므로 서버 요구 사양은 큰 모델 그대로다. 개인 장비에서 돌릴 수 있는 모델이 아니라는 뜻이고, 이 점에서 노트북 구동을 목표로 한 최근의 소형 모델들과는 방향이 정반대다. 온디바이스 쪽 흐름은 「온디바이스 AI란」에 정리했다.

3. 이번 판의 목표는 '에이전트'

딥시크가 정식판에서 강조한 것은 벤치마크 점수보다 긴 작업을 스스로 이어서 하는 능력이었다. 사양표의 세 항목이 그 방향을 가리킨다.

컨텍스트 100만 토큰 — 코드베이스 전체와 그동안의 작업 기록을 한 번에 들고 있을 수 있다
최대 출력 38만4000 토큰 — 한 번의 응답으로 대규모 코드 변경을 내놓을 수 있다
도구 호출과 JSON 출력 — 사람이 아니라 다른 프로그램이 받아 쓰는 형식

셋을 합치면 대화용 모델이 아니라 작업을 위임받는 모델의 사양이다. 2026년 상반기 내내 주요 모델들이 같은 방향으로 움직였고, V4-Pro는 그 흐름에 중국 쪽에서 붙은 정식 제품이다.

4. 사흘 뒤에 붙는 가격

이 발표에는 조건이 하나 붙어 있다. 8월 16일 API 가격 인상이 예고됐다.

출시일과 인상일 사이가 사흘이다. 이 간격의 의미는 두 가지로 읽힌다. 하나는 초기 사용을 유도하는 통상적인 도입가 운영이고, 다른 하나는 1.6조 파라미터 모델의 서빙 비용이 실제로 높다는 신호다. 어느 쪽인지는 인상 폭이 나와야 판단할 수 있는데, 인상의 폭과 적용 범위는 확인하지 못했다.

한 국내 정리 글은 V4-Pro의 출력 가격이 최상위 경쟁 모델의 60분의 1 수준이라고 적었다. 원 출처와 비교 시점을 확인하지 못해 본문에서는 인용만 해 둔다. 8월 16일 이후에는 이 비교 자체가 달라진다.

5. 8월의 모델 지도 안에서

이 지면이 8월 들어 다룬 모델 뉴스만 나열해도 흐름이 보인다.

날짜	내용
8월 6일	LG, 엑사원 2.0 750B 오픈소스 공개
8월 9일	오픈AI, 아스트라 배포 중단 (사상 첫 '치명적' 사이버 등급)
8월 11일	메타, 300억 파라미터 모델 노트북 구동 공개
8월 12일	엔비디아, 지연 0.48초 음성 AI 공개
8월 13일	딥시크 V4-Pro 정식 출시

8일 동안 다섯 건이다. 7월에도 같은 속도였다는 것은 「2주에 한 번 신형 AI」에 정리했고, 중국 모델의 파상 공세는 「8주에 5개」에서 다뤘다. V4-Pro는 그 계보의 8월판이다.

6. 남은 것 · 확인되지 않은 것

첫째, 가중치 공개 여부다. 7월의 V4-Flash는 허깅페이스에 가중치가 올라갔다. V4-Pro도 같은 길을 가는지 확인하지 못했다. 1.6조 파라미터 모델의 공개 여부는 이 발표에서 가장 파급이 큰 항목인데, 이 기사에서는 답하지 못한다.

둘째, 벤치마크다. 회사가 제시한 에이전트·코딩 점수는 제3자 재현 결과가 아직 없다. 자체 발표 점수와 실사용 성능이 갈리는 사례는 2026년에도 반복됐다.

셋째, 100만 토큰이라는 숫자다. 컨텍스트 창의 광고 길이와 실제로 정보를 안정적으로 꺼내 쓰는 길이는 다르다. 2026년 여러 벤치마크에서 20만 토큰과 100만 토큰 사이 회수 정확도가 크게 떨어지는 현상이 확인됐고, 이는 딥시크만의 문제가 아니다. 그 차이가 무엇이고 어떻게 측정하는지는 「컨텍스트 윈도우란」에서 이어 읽을 수 있다.