DeepSeek V4 Pro: DeepSeek의 모델
DeepSeek의 플래그십 V4 추론 모델. 벤더 비용의 7분의 1로 SWE-bench Verified에서 Claude Opus 4.6과 0.2점 이내. Claude 호환 API.
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
VM0는 더 이상 DeepSeek V4 Pro을 실행하지 않습니다. 이 페이지는 사양, 가격, 벤치마크 참고용으로 남겨 두었습니다. 같은 종류의 작업에는 GPT 5.6 Luna을 사용하세요.
GPT 5.6 Luna 보기DeepSeek V4 Pro는 DeepSeek V4 세대의 플래그십으로, MIT 라이선스로 배포된 오픈 웨이트 1.6T 파라미터 MoE입니다. 핵심은 가격 대비 품질 비율입니다. 벤더가 보고한 SWE-bench Verified는 80.6%로 Claude Opus 4.6과 1점 미만 차이이며, Anthropic 벤더 비용의 약 7분의 1입니다. 덕분에 추론 집약적 에이전트 — 대량 PR 리뷰, 일괄 문서 분석, 예약 요약 — 를 대용량으로 감당할 수 있게 됩니다.
벤더 정가는 100만 토큰당 $1.74 / $3.48이며, 캐시 읽기는 100만 토큰당 $0.028, 캐시 쓰기는 무료입니다(라인업에서 유일). 1M 토큰 컨텍스트, Anthropic 호환 API. 프로덕션 도구 라우팅 신뢰성이 결정적 요인일 때는 Sonnet 4.6을, 단발성 대량 작업이 V4 Pro의 추론 깊이를 필요로 하지 않을 때는 GPT-5.4 Mini나 Kimi K2.7 Code를 선택하세요.
DeepSeek V4 Pro란?
2026년 4월 24일 · DeepSeek V4 계열의 추론 변형으로, 최대 추론 품질에 중점을 둡니다.
DeepSeek V4 Pro는 2026년 4월 24일 MIT License로 출시된 DeepSeek V4 세대의 플래그십입니다. 총 1.6T 파라미터, 토큰당 49B 활성 파라미터를 갖춘 오픈 웨이트 Mixture-of-Experts 모델입니다.
V4 Pro는 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 최대 384K 출력, 세 가지 추론 강도 모드(standard, think, think-max), JSON 출력, 도구 호출, 그리고 non-think 모드에서의 FIM 완성을 지원합니다. Pro 모델은 롱컨텍스트 효율을 크게 개선하기 위한 하이브리드 어텐션 아키텍처(Compressed Sparse Attention + Heavily Compressed Attention)를 추가합니다. 1M 컨텍스트에서 DeepSeek V3.2 대비 단일 토큰 추론 FLOPs의 27%, KV 캐시의 10%입니다.
DeepSeek V4 Pro의 주목할 점
대표적인 아키텍처 및 기능 특징.
V4 Pro는 총 1.6T 파라미터, 토큰당 49B 활성 파라미터를 갖춘 Mixture-of-Experts 모델로, 롱컨텍스트 추론 비용을 낮게 유지하는 하이브리드 어텐션 스택(Compressed Sparse Attention 및 Heavily Compressed Attention)을 갖추고 있습니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 384K 최대 출력을 지원하고, 세 가지 추론 강도 모드(standard, think, think-max)를 제공하며, 안정적인 신호 전파를 위해 Manifold-Constrained Hyper-Connections를 사용합니다. 모델은 Muon 옵티마이저로 32T 이상의 토큰으로 학습되었으며 오픈 웨이트와 함께 MIT License로 배포됩니다.
한눈에 보는 사양
DeepSeek V4 Pro 벤치마크
DeepSeek의 V4 Pro 출시에서 벤더가 보고한 점수입니다. 독립 리뷰(Geeky Gadgets, Code Arena)는 V4 Pro를 GLM-5.1과 Kimi K2.7 Code에 이어 Code Arena 3위로 놓습니다. 가장 강력한 벤치마크 주장은 DeepSeek 자체 자료에서 나온 것입니다. 절대적 사실이 아니라 방향성으로 받아들이세요.
DeepSeek V4 Pro 가격
공급사 정가, 100만 토큰당.
DeepSeek V4 Pro는 실제로 어떻게 작동하는가
프로덕션 에이전트 실행에서 관찰된 동작.
추론
라인업에서 가장 강력한 sub-Sonnet 추론. 더 저렴한 모델이 흐름을 놓치기 시작하는 다단계 작업에서도 버텨냅니다. 벤더가 보고한 MMLU-Pro는 GPT-5.4와 동등합니다.
코딩 벤치마크
벤더 보고 SWE-bench Verified 80.6%(Opus 4.6과 0.2 이내), Terminal-Bench 2.0 67.9%(Opus 4.6을 선도), LiveCodeBench 93.5%.
비용 효율
가장 두드러진 특성입니다. ×0.1 크레딧 비용에 Sonnet 4.6과 잘 경쟁하는 추론을 갖춘 V4 Pro는 비용 최적화 기본값이며, Claude Opus 4.7보다 훨씬 저렴합니다.
속도
Artificial Analysis 기준 max effort에서 초당 약 36 토큰. Kimi K2.7 Code보다 느리고, Opus 4.6보다 약간 느립니다.
DeepSeek V4 Pro에 가장 적합한 에이전트 작업
모든 커밋에서 실행되는 PR 리뷰 에이전트
Sonnet 벤더 비용의 일부로 Sonnet급 정확도를 얻을 수 있다는 점이 "큰 PR뿐 아니라 모든 커밋을 리뷰하기"를 실제로 가능하게 만듭니다. V4 Pro는 diff, 관련 파일, 연결된 이슈를 읽고 구조화된 코멘트를 작성하며, 호출당 가격이 충분히 낮아 모든 푸시마다 CI 단계로 실행해도 눈에 띄는 비용 항목으로 나타나지 않습니다.
매일 밤 실행되는 예약 요약기
어제의 고객 대화, 지원 티켓, 또는 영업 통화를 끌어와 다이제스트를 작성합니다. 시스템 프롬프트와 도구 스키마는 실행 사이에 바뀌지 않고, DeepSeek는 캐시 쓰기에 과금하지 않으므로, 긴 고정 접두부는 한 번만 지불되고 캐시 읽기는 일반 입력의 일부 비용에 불과합니다. 바로 여기서 V4 Pro의 가격 모델이 감당 가능한 범위를 실질적으로 바꿉니다.
Opus보다 저렴한 전체 리포 코드 에이전트
하이브리드 어텐션(Compressed Sparse Attention 및 Heavily Compressed Attention)을 갖춘 1M 토큰 컨텍스트 덕분에 중간 규모 코드베이스가 하나의 프롬프트에 들어가고, 윈도우가 채워지더라도 추론 비용이 관리 가능한 수준으로 유지됩니다. 파일 간 리팩터링과 아키텍처 수준 리뷰에서, Opus식 청구서 없이 Opus식 "한 번에 전체 보기" 워크플로를 얻을 수 있습니다.
DeepSeek V4 Pro를 건너뛰어야 할 때
Sonnet 4.6이 여전히 앞서는 가장 까다로운 도구 라우팅 엣지 케이스에서는, 그리고 GPT-5.4 Mini나 Kimi K2.7 Code로 더 낮은 비용에 충분한 대량 단발성 작업에서는 V4 Pro를 건너뛰세요.
DeepSeek V4 Pro vs 다른 모델
DeepSeek V4 Pro vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6(×1)은 도구 라우팅 엣지 케이스와 영어 추론에서 앞섭니다. V4 Pro(×0.1)는 비용에서 앞서고 코딩 벤치마크(벤더 보고)에서 경쟁력이 있습니다. 결정하기 전에 실제 에이전트에서 A/B 테스트할 만합니다.
DeepSeek V4 Pro vs Kimi K2.7 Code
Kimi보다 낮은 배수입니다(×0.1 대 ×0.3). Kimi는 더 강력한 롱컨텍스트 회상과 더 높은 Intelligence Index(54 대 52)를 가지고 있고, V4 Pro는 더 나은 캐시 경제성(쓰기 무료)과 Kimi의 256K 대비 1M 컨텍스트 윈도우를 가지고 있습니다. 어느 특성이 더 중요한지에 따라 선택하세요.
결론: DeepSeek V4 Pro를 사용해야 할까?
GPT-5.4 Mini나 Kimi K2.7 Code로 사전 필터링하고, 추론을 위해 V4 Pro로 에스컬레이션하며, V4 Pro가 도구 라우팅 엣지 케이스에서 막힐 때만 Sonnet 4.6으로 에스컬레이션하세요.
자주 묻는 질문
DeepSeek V4 Pro는 언제 출시되었나요?
DeepSeek는 2026년 4월 24일 오픈 웨이트와 함께 MIT License로 V4 Pro를 출시했습니다.
캐시 쓰기가 왜 무료인가요?
DeepSeek는 캐시 쓰기 부분에 과금하지 않습니다. 캐시 읽기만 100만 토큰당 $0.145로 과금됩니다. 안정적인 시스템 프롬프트와 큰 참조 컨텍스트를 캐시하는 데 추가 비용이 들지 않습니다.
V4 Pro의 컨텍스트 윈도우는 어떻게 되나요?
100만 토큰이며 최대 384K 토큰의 출력을 제공합니다. 하이브리드 어텐션 아키텍처 덕분에 V3.2보다 훨씬 낮은 추론 비용으로 전체 윈도우를 사용할 수 있습니다.
V4 Pro는 Claude Opus 4.6과 비교하면 어떤가요?
벤더가 보고한 SWE-bench Verified는 0.2점 이내입니다(80.6 대 80.8). Terminal-Bench 2.0은 V4 Pro에 유리합니다(67.9 대 65.4). Opus 4.6은 HLE(40.0 대 37.7)와 HMMT 2026 수학(96.2 대 95.2)에서 앞섭니다. 약 7배 낮은 벤더 비용으로, 추론 품질이 기준이지만 비용이 중요할 때 V4 Pro가 적절한 선택입니다.
VM0에서 DeepSeek V4 Pro 제공 여부
DeepSeek V4 Pro은 VM0 라인업에서 제거되어 채팅이나 워크플로에서 선택할 수 없고, 직접 보유한 API 키로도 사용할 수 없습니다. 같은 비용 절감 등급은 GPT 5.6 Luna이 대신합니다.