DeepSeek오픈소스

DeepSeek V4 Flash Base

Name: DeepSeek V4 Flash Base
Author: DeepSeek

이 모델 비교

DeepSeek 개발의 고속 MoE 기초 모델. 284B 파라미터(13B 활성화)로 고속 처리에 최적화되었습니다.

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파라미터

Undisclosed

컨텍스트

라이선스

MIT

출시일

2026-04-24

일본어 처리 능력

✅High-Quality JP

Multilingual model with strong Japanese language processing capabilities.

API 가격

이 모델의 API 가격 정보는 현재 공개되지 않았습니다

강점

약점

활용 사례

심층 분석

Arena Elo

미순위

벤치마크 커버리지 부족으로 BenchLM 공개 순위 미등재

SWE-Bench Verified

N/A

베이스 모델은 미측정; 인스트럭트는 Max 모드 80.6%

입력 가격

N/A

베이스는 보통 API 제공 안 함; 인스트럭트 $0.14/$0.28 per 1M

컨텍스트 윈도우

1M 토큰

하이브리드 CSA/HCA 어텐션으로 효율적 장문 처리

활성 파라미터

13B

총 284B에서(Mixture-of-Experts)

지식 벤치마크

44.7 평균

107개 모델 중 #68; 가장 강한 카테고리이나 여전히 제한적

강점

・V3.2 대비 1M 토큰에서 FLOPs 10%, KV 캐시 7%만으로 장문 컨텍스트 효율 크게 개선
・MIT 라이선스 오픈 가중치에 1M 토큰 컨텍스트로 로컬 배포·파인튜닝 가능
・비사고(non-thinking) 모드에서 준수한 코딩·수학 성능(gsm8k 90.8%, cmath 93.6%)

약점

・프론티어 모델 대비 낮은 지식 벤치마크( SuperGPQA 46.5% vs 상위 90%+)
・벤치마크 커버리지 부족(296개 중 24개)으로 대부분 순위표에 아직 등재 안 됨
・복잡한 MoE 구조는 상당한 하드웨어 필요(284B 파라미터, 가중치만 ~150GB)

경쟁사 비교

Model	Arena	SWE	GPQA	Price
DeepSeek V3.2 Base	N/A	N/A	N/A	N/A
Claude Opus 4.6	#8	80.8%	91.3%	$5/$25
GPT-5.4 xHigh	N/A	N/A	93.0%	~$15/$75

개요

DeepSeek-V4-Flash-Base는 284B 총 파라미터(13B 활성화) MoE 기초 모델로, 장문 컨텍스트 애플리케이션에 맞춰 설계됐다. 2026년 4월 DeepSeek V4 패밀리로 공개됐으며, 압축 희소 어텐션(CSA)과 과도 압축 어텐션(HCA)을 결합해 1M 토큰 컨텍스트를 V3.2 대비 훨씬 적은 연산으로 처리한다. 사전학습만 된 베이스 모델이라 직접 API 노출형 인스트럭트 모델이 아니라 파인튜닝·연구용 토대다. V3.2보다 여러 지식·코딩 벤치마크에서 나아졌으나 프론티어 폐쇄형(Claude Opus 4.6, GPT-5.4)에는 대부분 영역에서 미치지 못한다. 핵심 가치는 장문 처리 효율이며, MIT 라이선스로 연구자·개발자가 검토·수정·로컬 배포할 수 있다. 단 크기와 MoE 추론 특수 하드웨어 요구로 실배포는 여전히 까다롭다.

벤치마크 및 성능

표준 벤치마크에서 코딩·수학은 준수하나 지식 보유는 프론티어 대비 크게 낮다. 지식: MMLU-Pro 68.3%, SuperGPQA 46.5%, SimpleQA 30.1%. 코딩: HumanEval 69.5%, BigCodeBench 56.8%. 수학: GSM8K 90.8%, CMath 93.6%, MATH 57.4%. 추론: BBH 86.9%, DROP 88.6%. 장문: LongBench v2 44.7%. 핵심 관찰: 지식 격차가 뚜렷(44.7 평균, 37백분위), SuperGPQA 46.5%는 대학원 수준 지식의 한계를 보여준다. 코딩은 HumanEval 69.5%로 V4-Pro-Base(76.8%)보다 낮다. 수학 추론은 강하고(GSM8K 90.8%), 인스트럭트 버전은 추론 모드에 따라 GPQA Diamond가 Non-think 71.2%에서 Think Max 88.1%까지 변한다.

상세 비교

V3.2-Base 대비: 총 파라미터 671B→284B(-57.6%), 활성 37B→13B(-64.9%), MMLU 87.8→88.7, HumanEval 62.8→69.5, LongBench v2 40.2→44.7로 훨씬 적은 파라미터로 동급 이상 성능을 낸다. V4-Pro-Base 대비: 활성 13B vs 49B, 총 284B vs 1.6T, MMLU-Pro 68.3 vs 73.5, SimpleQA 30.1 vs 55.2, HumanEval 69.5 vs 76.8로 상위 모델이 모든 벤치에서 앞서며 특히 지식 작업 격차가 크다. 폐쇄형 대비: GPQA Diamond 46.5%(추정) vs Opus 4.6 91.3%·GPT-5.4 93.0%로 지식·추론·에이전트에서 프론티어가 우위이나, DeepSeek V4는 가격 접근성과 오픈 가중치를 제공한다.

커뮤니티 평가

DeepSeek V4 출시는 MIT 라이선스와 경쟁력 있는 1M 컨텍스트로 개발자 커뮤니티에서 큰 화제가 됐다. 하이브리드 어텐션(CSA/HCA)의 이론적 효율, 특히 '극히 줄어든 KV 캐시'가 장문 애플리케이션을 바꿀 수 있다는 평가가 나왔다. 한편 r/LocalLLaMA에선 '284B라도 MoE면 노트북은 무리, 여전히 데이터센터 모델'이라는 현실론도 있었다. 벤치마크 수치에 대해선 독립 검증을 요구하는 신중론, MIT 베이스에 관심을 둔 도메인 적응(의료·법률) 프로젝트도 다수 보고됐다.

활용 사례

1) 장문 연구·분석: 100K 토큰을 넘는 문서를 정확도보다 효율이 중시될 때. 코드베이스·계약 저장소·논문 모음 분석에 1M 컨텍스트+10% FLOPs가 경제적. 2) 수학 추론: 경쟁 수학·자동 정리 증명. Think High/Max 모드 권장. 3) 도메인 특화 파인튜닝: MIT 라이선스로 상업 가능, 효율 구조가 파인튜닝 비용 절감. 4) 에이전트 프로토타이핑: 도구 호출 스키마와 도구 경계 넘나드는 사고(interleaved thinking) 지원. 단, 고위험 지식 응용(의료·법률·금융), 실시간 채팅, 멀티모달 요구에는 부적합.