DeepSeek V4-Pro 0813 해설 — 에이전트 도입 체크리스트
DeepSeek가 API의 V4-Pro 모델 버전을 DeepSeek-V4-Pro-0813으로 갱신했습니다. 이번 변화는 새 이름 하나가 추가된 정도로 읽기 어렵습니다. 공식 가격 페이지에는 100만 토큰 컨텍스트, 최대 38만 4천 토큰 출력, 사고·비사고 모드, 도구 호출, JSON 출력, Responses API와 Anthropic 호환 API가 한 모델에 함께 정리되어 있습니다. 긴 저장소를 읽고 여러 도구를 호출하는 코딩 에이전트를 만드는 팀이라면 모델 점수보다 이 운용 조건을 먼저 살펴야 합니다.
이 글은 Threads의 choi.openai 계정에서 화제가 된 새 버전을 소재 후보로 확인한 뒤, 수치와 기능을 DeepSeek 공식 API 문서와 공식 Hugging Face 모델 카드로 다시 검증해 구성했습니다. Threads에 적힌 문장이나 논지 전개를 옮기지 않고, 실제 도입 관점에서 비용·컨텍스트·도구 호출·평가 방법을 독립적으로 분석합니다. 특히 벤치마크 숫자를 곧바로 업무 성과로 오해하지 않도록 실패 조건과 검증 절차까지 함께 다룹니다.
이번 0813 업데이트에서 확인된 것
가장 확실한 사실은 공식 API 가격 페이지의 모델 버전 표기입니다. 현재 deepseek-v4-pro가 가리키는 버전은 DeepSeek-V4-Pro-0813입니다. 호출할 때 새 버전 문자열을 직접 넣는 방식이 아니라 기존 모델 별칭을 계속 사용하므로, 애플리케이션 코드를 바꾸지 않아도 백엔드 동작이 달라질 수 있습니다. 운영팀에는 편리하지만 재현성 관점에서는 주의가 필요합니다. 어제와 같은 프롬프트가 오늘 다른 모델 스냅샷에서 실행될 가능성이 있기 때문입니다.
공식 문서가 제시하는 컨텍스트 길이는 100만 토큰이고 최대 출력은 38만 4천 토큰입니다. 이 숫자는 한 번에 거대한 저장소나 긴 문서를 넣을 수 있다는 뜻이지만, 매 요청마다 최대치까지 사용하는 것이 효율적이라는 뜻은 아닙니다. 긴 입력은 검색 누락을 줄일 수 있는 반면 지시의 우선순위가 흐려지고, 관련 없는 파일이 판단을 방해하며, 첫 토큰 지연과 전체 비용을 키울 수 있습니다. 장문 컨텍스트는 검색과 요약을 없애는 기능이 아니라 검색·요약 이후에도 남는 복잡한 의존성을 보존하는 안전망으로 보는 편이 정확합니다.
기능 면에서는 비사고와 사고 모드를 모두 지원하고, JSON 출력과 도구 호출을 제공하며, OpenAI 형식의 기본 URL뿐 아니라 Anthropic 형식 엔드포인트도 제공합니다. Responses API 형식도 지원합니다. 이 조합은 모델을 단순 채팅에 쓰기보다 기존 에이전트 프레임워크에 교체 투입하기 쉽게 만듭니다. 다만 형식 호환은 의미 호환과 다릅니다. 동일한 도구 스키마를 받아도 도구 선택 빈도, 인수 생성 방식, 오류 후 재시도 행동, 종료 판단은 모델마다 달라집니다.
V4-Pro의 기반 구조를 먼저 이해해야 하는 이유
공식 모델 카드에 따르면 V4-Pro는 총 1.6조 파라미터 가운데 토큰 처리 시 490억 파라미터를 활성화하는 Mixture-of-Experts 모델입니다. 모든 파라미터를 매번 계산하지 않고 입력에 맞는 전문가 일부를 선택하는 구조입니다. 큰 전체 용량과 상대적으로 제한된 활성 계산량을 결합하려는 설계지만, 활성 파라미터 수만 보고 일반적인 49B 밀집 모델과 같은 배포 난도로 판단하면 안 됩니다. 전체 가중치 저장, 전문가 라우팅, 노드 간 통신과 메모리 배치가 별도의 부담을 만듭니다.
모델 카드가 설명하는 핵심 구조는 Compressed Sparse Attention과 Heavily Compressed Attention을 섞은 하이브리드 어텐션입니다. DeepSeek는 100만 토큰 조건에서 V3.2 대비 단일 토큰 추론 FLOPs를 27%, KV 캐시를 10% 수준으로 낮췄다고 밝힙니다. 이 수치는 회사가 제시한 비교 결과이며 모든 하드웨어와 배치 크기에서 동일하게 재현된다고 볼 수 없습니다. 그래도 장문 문맥의 병목이 어텐션 연산뿐 아니라 KV 캐시 저장과 이동에 있다는 점을 분명하게 보여줍니다.
또 다른 요소인 Manifold-Constrained Hyper-Connections는 잔차 연결에서 신호 전달의 안정성을 높이려는 장치입니다. 학습에는 Muon 옵티마이저를 사용했고, 32조 개가 넘는 토큰으로 사전 학습한 뒤 분야별 전문가를 독립적으로 강화하고 온폴리시 증류로 통합했다고 설명합니다. 실무자가 이 세부 구조를 모두 구현할 필요는 없지만, 모델 업데이트가 단순 데이터 추가가 아니라 장문 효율과 학습 안정성, 사후 학습을 함께 조정한 결과임을 이해할 필요가 있습니다.
이미지: DeepSeek 공식 Hugging Face 모델 카드의 V4 성능 비교 도표. 원문: DeepSeek-V4-Pro 모델 카드, 저장소 및 모델 가중치 라이선스 MIT.
벤치마크는 무엇을 말하고 무엇을 말하지 않는가
공식 모델 카드에는 지식, 수학, 코딩, 장문 문맥, 에이전트 평가가 폭넓게 제시됩니다. 예를 들어 V4-Pro Max는 LiveCodeBench, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 같은 항목에서 경쟁 모델과 비교됩니다. 이런 표는 모델의 상대적 위치를 빠르게 파악하는 데 유용하지만, 한 줄의 평균 점수로 우리 조직의 성공률을 예측할 수는 없습니다. 평가 하네스, 추론 예산, 시스템 프롬프트, 도구 구현, 샘플링 설정이 바뀌면 결과도 달라집니다.
코딩 에이전트에서는 특히 해결률의 정의가 중요합니다. 테스트를 통과했지만 불필요한 파일을 수정했는지, 보안 검사를 우회했는지, 유지보수가 어려운 코드를 남겼는지, 실행 시간과 토큰 비용이 얼마였는지는 단일 해결률에 드러나지 않습니다. 저장소 규모가 커질수록 문제 설명을 이해하는 능력과 실제 패치 품질 사이의 간극도 커질 수 있습니다. 따라서 공개 벤치마크는 후보 모델을 줄이는 필터로 쓰고 최종 결정은 내부 작업 묶음으로 내려야 합니다.
장문 평가도 마찬가지입니다. 100만 토큰을 받아들인다는 사실은 100만 토큰 곳곳에 흩어진 모든 단서를 같은 정확도로 결합한다는 보장이 아닙니다. 중요한 정보를 앞·중간·끝에 각각 배치한 검색 시험, 유사하지만 틀린 문서를 섞은 교란 시험, 상충하는 요구사항의 우선순위 시험이 필요합니다. 긴 입력에 성공한 한 사례보다 입력 길이가 늘어날 때 정확도와 지연이 어떻게 변하는지 곡선으로 보는 편이 실무적입니다.
100만 토큰을 제대로 쓰는 컨텍스트 설계
첫 번째 원칙은 관련성을 유지하는 것입니다. 저장소 전체를 무조건 넣기 전에 디렉터리 지도, 의존성 그래프, 최근 변경 파일, 오류 스택을 이용해 후보 범위를 줄입니다. 그다음 인터페이스 정의와 호출부처럼 떨어져 있지만 함께 봐야 하는 파일을 넓은 컨텍스트에 유지합니다. 이렇게 하면 검색 단계의 속도와 장문 모델의 관계 추론 장점을 함께 얻을 수 있습니다.
두 번째 원칙은 입력을 구획하는 것입니다. 시스템 규칙, 사용자 목표, 저장소 규약, 증거 파일, 도구 결과를 명시적인 경계로 나눕니다. 파일에는 경로와 해시 또는 커밋 식별자를 붙여 모델이 서로 다른 버전을 섞지 않도록 합니다. 로그는 시간순으로만 붙이지 말고 오류가 발생한 단계와 정상 기준을 함께 표시합니다. 긴 컨텍스트일수록 구조화된 머리말과 출처 메타데이터가 중요해집니다.
세 번째 원칙은 요약을 원문 대체가 아니라 색인으로 쓰는 것입니다. 에이전트가 먼저 저장소 지도를 만들고, 작업 중 필요한 원문을 다시 열 수 있게 해야 합니다. 요약만 남기면 함수의 예외 조건이나 설정의 작은 차이가 사라질 수 있습니다. 반대로 원문만 가득 넣으면 중요한 부분을 찾는 비용이 커집니다. 요약에서 원문 경로로 돌아갈 수 있는 양방향 연결이 가장 안정적입니다.
네 번째 원칙은 컨텍스트 예산을 단계별로 분리하는 것입니다. 계획 단계에는 설계 문서와 인터페이스를, 구현 단계에는 대상 파일과 테스트를, 검증 단계에는 diff와 실패 로그를 중심으로 제공합니다. 한 세션에서 모든 자료를 계속 누적하면 오래된 가정이 남고 지시가 충돌합니다. 단계가 바뀔 때 필요한 상태만 명시적으로 인계하면 긴 컨텍스트를 낭비하지 않으면서도 작업 연속성을 유지할 수 있습니다.
도구 호출과 JSON 출력에서 확인할 실전 항목
도구 호출 지원 표시만으로 프로덕션 준비가 끝나지 않습니다. 먼저 읽기 전용 도구와 쓰기 도구를 분리하고, 파일 삭제·배포·외부 메시지 전송 같은 작업에는 별도 승인 단계를 둡니다. 모델이 올바른 도구 이름을 선택했더라도 인수 범위를 과도하게 넓힐 수 있습니다. 경로 허용 목록, 최대 결과 수, 요청 크기 제한을 실행 계층에서 강제해야 합니다.
JSON 출력은 파싱 안정성을 높이지만 스키마 의미까지 보장하지 않습니다. 필수 필드 존재 여부, 열거형 값, 숫자 범위, 문자열 길이뿐 아니라 필드 간 관계도 검증해야 합니다. 예를 들어 종료 상태가 성공이면 테스트 결과가 있어야 하고, 배포 요청이면 대상 환경과 승인자가 있어야 합니다. 스키마 검증 실패 시 같은 요청을 무한 반복하지 말고 오류 설명을 축약해 제한된 횟수만 수정하도록 설계합니다.
도구 오류 후 행동도 평가해야 합니다. 존재하지 않는 파일, 권한 부족, 네트워크 시간 초과, 부분 성공을 각각 주입해 모델이 오류를 숨기지 않는지 봅니다. 좋은 에이전트는 실패를 성공으로 포장하지 않고, 변경된 상태와 변경되지 않은 상태를 구분하며, 안전한 재시도 조건을 제시합니다. 모델이 강해질수록 더 많은 권한을 주기 쉽지만 실제로는 관찰 가능성과 롤백 장치를 먼저 강화해야 합니다.
종료 판단은 비용과 안전에 직접 연결됩니다. 테스트 하나가 실패할 때 계속 고치는 것이 맞는지, 요구사항이 모호해 사람에게 물어야 하는지, 외부 서비스 장애로 멈춰야 하는지 기준을 시스템 규칙으로 제공합니다. 완료 조건을 단순히 답변 생성으로 정의하지 말고, 산출물 존재, 검증 명령 통과, 변경 범위 준수, 요약 보고까지 포함해야 합니다.
API 비용을 숫자 하나로 비교하면 안 되는 이유
2026년 8월 13일 확인한 공식 가격 페이지에서 V4-Pro는 100만 입력 토큰당 캐시 적중 0.003625달러, 캐시 미적중 0.435달러, 출력 0.87달러로 표시됩니다. 가격은 조정될 수 있다고 명시되어 있으므로 도입 문서에 숫자를 고정하기보다 확인 날짜와 공식 페이지 링크를 남겨야 합니다. 또한 저렴한 토큰 단가가 곧 낮은 작업 비용을 뜻하지는 않습니다.
작업 비용은 입력 토큰, 출력 토큰, 재시도 횟수, 도구 실행 시간, 실패 복구 비용의 합입니다. 장문 컨텍스트를 매번 캐시 미적중으로 보내거나 모델이 긴 추론과 출력을 반복하면 단가 장점이 줄어듭니다. 반대로 공통 시스템 프롬프트와 안정적인 저장소 색인을 캐시에 활용하고, 변경된 파일만 추가하면 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 캐시 적중률을 모델 지표와 함께 운영 지표로 추적할 이유입니다.
비용 비교 실험에서는 같은 최대 토큰 한도를 강제하는 것보다 같은 완료 조건을 주는 편이 공정합니다. 모델 A가 한 번에 해결하고 모델 B가 세 번 재시도한다면 토큰 단가만 비교해서는 안 됩니다. 성공한 작업당 비용, 사람 검토 시간, 회귀 버그 발생률을 함께 측정합니다. 빠른 초안 생성에는 작은 모델을 쓰고 어려운 오류에만 V4-Pro를 승격하는 라우팅도 고려할 수 있습니다.
출력이 최대 38만 4천 토큰까지 가능하다는 것은 대형 결과물을 허용하는 상한이지 권장 기본값이 아닙니다. 코드 변경에서는 전체 파일 재출력보다 패치와 검증 결과가 낫습니다. 보고서도 섹션별 제한과 근거 링크를 지정해야 합니다. 출력 상한을 작업별로 낮추면 비용뿐 아니라 불필요한 서술과 후처리 오류를 줄일 수 있습니다.
OpenAI·Anthropic 호환 API를 사용할 때의 함정
호환 엔드포인트는 기존 SDK와 에이전트 도구를 연결하는 시간을 줄여 줍니다. 그러나 모든 필드와 스트리밍 이벤트, 오류 코드, 사고 내용 처리 방식이 동일하다고 가정하면 안 됩니다. 공급자별 어댑터 계층을 두고 요청과 응답을 내부 형식으로 정규화하는 것이 좋습니다. 애플리케이션 코드가 공급자 특유의 필드에 직접 의존하면 모델 전환이 다시 어려워집니다.
첫 검증 대상은 중단과 재개입니다. 스트리밍 도중 연결이 끊겼을 때 중복 도구 실행을 막을 식별자가 있는지, 응답 재시도 시 같은 외부 작업이 두 번 실행되지 않는지 확인합니다. 결제, 이메일, 배포처럼 부작용이 있는 도구에는 멱등성 키를 사용합니다. 모델 응답을 재생하는 테스트 하네스를 만들면 공급자 변경 시에도 실행 계층의 안전성을 반복 검증할 수 있습니다.
두 번째는 사고 모드의 출력 처리입니다. 내부 추론과 최종 답변이 구분되는 모델에서는 사용자에게 노출할 필드와 로그에 저장할 필드를 명확히 정해야 합니다. 민감한 입력이 중간 추론이나 관측 로그에 남지 않도록 보존 정책을 적용합니다. 디버깅을 위해 모든 원문을 영구 저장하는 방식은 편리하지만 개인정보와 영업비밀 위험을 키울 수 있습니다.
세 번째는 모델 별칭의 버전 변화입니다. deepseek-v4-pro가 새 스냅샷으로 이동할 때 품질 회귀를 감지하려면 기준 프롬프트와 기대 결과를 정기 실행해야 합니다. 응답 메타데이터에 실제 모델 버전이 제공되면 함께 기록하고, 제공되지 않으면 배포 시점과 공식 문서의 버전 표기를 운영 기록에 남깁니다. 중요한 워크로드는 업데이트 직후 일부 트래픽만 보내는 카나리 방식이 안전합니다.
내부 평가 세트를 만드는 방법
평가 세트는 실제 업무에서 가져오되 민감 정보를 제거하고 난이도를 나눕니다. 단순 함수 수정, 여러 파일 리팩터링, 데이터 마이그레이션, 간헐적 테스트 실패, 문서와 코드가 충돌하는 사례를 포함합니다. 성공 사례만 모으면 모델의 공격적인 행동을 놓치므로 권한 부족, 요구사항 모순, 외부 서비스 장애처럼 멈춰야 하는 문제도 넣어야 합니다.
각 과제에는 자동 지표와 사람 지표를 함께 둡니다. 자동 지표는 테스트 통과, 정적 분석, 변경 파일 수, 금지 경로 수정 여부, 실행 시간과 토큰 비용입니다. 사람 지표는 설계 적합성, 유지보수성, 설명의 정확성, 불필요한 변경 여부입니다. 코드가 동작해도 공개 API를 깨뜨리거나 프로젝트 규약을 무시하면 실패로 처리합니다.
한 번의 실행만으로 순위를 정하지 않습니다. 샘플링과 도구 환경의 변동을 고려해 동일 과제를 여러 번 실행하고 중앙값과 최악값을 봅니다. 프로덕션에서는 평균 성능보다 드문 위험 행동이 더 중요할 수 있습니다. 삭제 명령 제안, 비밀 노출, 테스트 우회 같은 사건은 별도 안전 지표로 집계하고 한 번만 발생해도 원인을 조사합니다.
평가 하네스도 버전 관리합니다. 시스템 프롬프트, 도구 설명, 컨테이너 이미지, 저장소 커밋, 모델 별칭과 실행 날짜를 기록해야 결과를 비교할 수 있습니다. 모델만 바꾸고 하네스를 그대로 유지한 시험과, 모델에 맞춰 프롬프트를 조정한 최적화 시험을 분리하면 교체 효과와 튜닝 효과를 구분할 수 있습니다.
도입이 잘 맞는 경우와 맞지 않는 경우
V4-Pro 0813은 긴 코드베이스나 대규모 문서 묶음을 다루고, 여러 단계의 도구 실행을 요구하며, 공급자 비용을 세밀하게 관리하려는 팀에 유력한 후보입니다. OpenAI와 Anthropic 형식 호환은 기존 인프라에 후보 모델을 추가하기 쉽게 합니다. 자체 호스팅을 검토하는 조직에는 공식 모델 카드의 MIT 라이선스가 매력적이지만, 1.6조 전체 파라미터 규모는 개인용 GPU 몇 장으로 가볍게 운영할 수준이 아닙니다.
반면 입력이 짧고 응답 지연이 가장 중요한 서비스라면 V4-Flash나 더 작은 모델이 적합할 수 있습니다. 작업의 대부분이 정형 분류나 간단한 추출이라면 Pro의 장문·추론 능력을 활용하지 못합니다. 민감 데이터의 국외 전송, 공급망 검토, 지역별 규제와 계약 조건이 중요한 조직은 성능 실험 전에 법무·보안 검토를 끝내야 합니다.
멀티모달 입력이 핵심인 경우에도 별도 확인이 필요합니다. 이번 공식 API 표에서 강조된 기능은 텍스트 컨텍스트, 출력, JSON, 도구 호출과 호환 API입니다. 이미지·음성 처리를 당연히 지원한다고 확대 해석하지 말고 현재 엔드포인트의 실제 입력 형식을 확인해야 합니다. 필요한 경우 멀티모달 전처리 모델과 텍스트 에이전트를 분리하는 구성이 더 명확합니다.
실무 도입 체크리스트
- 공식 가격 페이지에서 실제 모델 버전과 가격을 확인하고 확인 날짜를 기록합니다.
- 최근 20~50개의 대표 업무로 내부 평가 세트를 만들고 중단해야 하는 실패 사례를 포함합니다.
- 읽기 도구와 쓰기 도구를 분리하고 배포·삭제·외부 전송에는 승인 게이트를 둡니다.
- 컨텍스트를 무조건 늘리지 말고 검색, 저장소 지도, 원문 연결을 조합합니다.
- JSON 스키마뿐 아니라 필드 간 의미 규칙과 최대 재시도 횟수를 검증합니다.
- 성공한 작업당 비용, 캐시 적중률, 지연, 사람 검토 시간을 함께 측정합니다.
- 모델 별칭 업데이트를 감지할 회귀 평가와 카나리 배포 절차를 준비합니다.
- 로그에 민감한 입력과 내부 추론이 남지 않도록 수집·보존 정책을 정합니다.
- 출력 토큰 상한을 작업별로 설정하고 전체 파일보다 패치 중심 출력을 요구합니다.
- 벤치마크 수치는 후보 선정에만 사용하고 실제 도입은 내부 재현 결과로 결정합니다.
첫 2주 운영에서 남겨야 할 지표
파일럿을 시작하면 모델 품질만 기록하지 말고 요청이 실제로 어떤 경로를 거쳤는지 남겨야 합니다. 입력 토큰과 출력 토큰, 캐시 적중 여부, 도구 호출 횟수, 도구별 실패율, 첫 응답 시간, 전체 완료 시간, 사람 개입 횟수를 작업 단위로 묶습니다. 평균값뿐 아니라 상위 95퍼센타일 지연과 가장 비싼 작업도 봅니다. 소수의 장기 실행이 전체 비용과 대기열을 지배할 수 있기 때문입니다.
품질 지표는 성공과 실패의 중간 상태를 표현해야 합니다. 테스트는 통과했지만 요구 범위를 넘은 변경, 올바른 답을 냈지만 근거 파일을 잘못 지목한 경우, 도구 오류를 복구했지만 같은 호출을 불필요하게 반복한 경우를 별도로 분류합니다. 단일 성공률로 합치면 개선 방향을 찾기 어렵습니다. 계획 오류, 검색 오류, 구현 오류, 검증 오류, 종료 판단 오류로 나누면 프롬프트·검색·실행 계층 중 어디를 고쳐야 하는지 드러납니다.
사람 검토 시간은 비용 계산에서 빠지기 쉽지만 가장 중요한 항목 중 하나입니다. 모델이 긴 설명을 생성해도 검토자가 핵심 변경과 위험을 빨리 파악하지 못하면 생산성이 떨어집니다. 최종 보고 형식을 변경 요약, 검증 결과, 남은 위험, 되돌리는 방법으로 고정하고 실제 검토 시간을 측정합니다. 코드 줄 수가 아니라 검토 가능한 변경 단위를 유지하는지도 확인합니다.
보안 지표에는 차단된 위험 행동도 포함합니다. 금지 경로 접근, 비밀 값 읽기 시도, 승인 없는 외부 요청, 허용 범위를 벗어난 셸 명령이 실행 계층에서 차단되었다면 모델 실패인 동시에 방어 체계의 성공입니다. 사건을 숨기지 말고 원인 프롬프트와 도구 인수를 보존하되 민감 값은 마스킹합니다. 같은 유형이 반복되면 도구 설명만 수정할지 권한 자체를 줄일지 결정합니다.
2주가 지나면 모델 교체 여부를 한 번에 결정하기보다 워크로드별 라우팅 표를 만듭니다. 짧은 추출, 긴 문서 분석, 저장소 수정, 장애 진단처럼 작업을 나누고 품질·비용·지연 기준을 각각 설정합니다. V4-Pro가 모든 작업에서 최고일 필요는 없습니다. 어려운 장문 작업의 성공률이 높고 단순 작업은 작은 모델이 더 싸고 빠르다면 두 모델을 함께 쓰는 구성이 합리적입니다.
결론
DeepSeek V4-Pro 0813의 의미는 단순히 더 높은 점수에 있지 않습니다. 100만 토큰 컨텍스트, 매우 긴 출력 상한, 사고 모드, 도구 호출, 구조화 출력과 두 종류의 호환 API가 결합되면서 장기 실행 에이전트에 투입하기 쉬운 형태가 되었습니다. 동시에 기존 별칭이 새 스냅샷을 가리키는 운영 방식은 재현성과 회귀 관리의 중요성을 키웁니다.
도입 판단은 세 단계면 충분합니다. 먼저 공식 문서로 기능과 가격을 확인합니다. 다음으로 실제 저장소와 업무 흐름을 축소한 내부 평가를 수행합니다. 마지막으로 권한 제한, 비용 한도, 관찰 가능성, 롤백을 갖춘 카나리 환경에서 검증합니다. 모델이 처리할 수 있는 문맥이 길어질수록 좋은 컨텍스트 설계와 안전한 실행 계층의 가치도 함께 커집니다.
참고 자료
- DeepSeek API Models & Pricing — 0813 모델 버전, 컨텍스트, 출력, 기능과 가격
- DeepSeek-V4-Pro 공식 모델 카드 — 구조, 파라미터, 평가, 실행 방식과 MIT 라이선스
- DeepSeek API 변경 이력 — V4 API 모델 별칭과 호환 인터페이스
- DeepSeek-V4 기술 보고서 — 장문 문맥 효율과 모델 설계
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