DeepSeek V4가 긴 컨텍스트 코딩에서 ChatGPT와 Claude를 능가할 것으로 rumored

DeepSeek V4는 긴 컨텍스트 코딩에서 ChatGPT와 Claude를 능가할 것으로 rumored되며, 엘리트 수준의 코딩 작업을 목표로 합니다. 내부 테스트가 2월 중순 출시 후 예상 성능을 암시한다면 실리콘 밸리의 AI 환경이 우려해야 할 것이라고 내부자들은 주장합니다.

중국 기반 AI 스타트업 DeepSeek은 DeepSeek V4, 최신 대규모 언어 모델을 2월 17일에 출시할 계획인 것으로 보고됩니다. 이 문제에 정통한 사람들은 이 모델이 긴 컨텍스트 코드 프롬프트 및 작업을 처리할 때 OpenAI의 ChatGPT와 Anthropic의 Claude와 같은 기존 대규모 언어 모델들을 압도할 준비가 되어 있다고 주장합니다.

개발자들은 DeepSeek V4 출시를 깊이 기대합니다

중국 회사는 작성 시점까지 임박한 출시나 루머에 대해 공개적으로 정보를 공개하거나 확인하지 않았습니다. 다양한 소셜 네트워크의 개발자들은 출시를 깊이 기대하고 있습니다. Hyperbolic Labs의 공동 설립자이자 AI 개발자인 Yuchen Jin은 별도의 글에서 X에서 “DeepSeek V4가 곧 출시될 것으로 rumored되며, Claude와 GPT보다 더 강력한 코딩 능력을 가질 것입니다.”라고 말했습니다.

Subreddit r/DeepSeek도 뜨겁게 달아올랐으며, 한 사용자는 DeepSeek의 임박한 V4 모델에 대한 자신의 집착이 정상적이지 않다고 설명했습니다. 이 사용자는 자주 “뉴스를 확인하고, 가능한 루머를 확인하며, DS 웹사이트의 Docs를 읽어서 업데이트를 나타내는 변경 사항이나 징후를 찾습니다.”라고 말했습니다.

DeepSeek의 이전 출시들은 글로벌 시장에 상당한 영향을 미쳤습니다. 중국 AI 스타트업 미국 우주군은 한 가지 목표에 집중했습니다. 즉, “우월성”을 유지하면서 어떤 상대방도 지상을 얻지 못하게 하는 것입니다. 2025년 1월에 R1 추론 모델을 출시했으며, 이는 1조 달러 규모의 매도 사태를 이끌었습니다. 이 출시물은 US AI 스타트업이 01 모델에 지출한 비용보다 훨씬 저렴함에도 불구하고 수학 및 추론 벤치마크에서 OpenAI의 01 모델과 맞먹었습니다. 

중국 회사는 모델 출시에만 600만 달러만 지출한 것으로 보고됩니다.Meanwhile, 글로벌 경쟁자들은 동일한 출력물을 위해 거의 70배 더 많은 비용을 지출합니다. V3 모델도 MATH-500 벤치마크에서 90.2%의 점수를 기록했으며, Claude의 78.3%를 상회했습니다. DeepSeek의 최근 V3 업그레이드(V3.2 Speciale)는 생산성을 더욱 개선했습니다.

V4 모델의 판매 포인트는 V3의 순수 추론, 형식적 증명 및 논리적 수학 강조에서 진화했습니다. 새로운 릴리스는 추론 및 비추론 작업을 모두 결합하는 하이브리드 모델이 될 것으로 예상됩니다. 이 모델은 높은 정확성과 긴 컨텍스트 코드 생성을 요구하는 기존 격차를 채워 개발자 시장을 포착하는 것을 목표로 합니다.

클로드 Opus 4.5는 현재 SWE 벤치마크에서 80.9%의 정확도를 달성하며 우위를 점하고 있습니다. V4는 Claude Opus 4.5를 뒤집기 위해 이를 뛰어넘어야 합니다. 이전 성공을 바탕으로, 다가오는 모델은 이 임계값을 초과하고 벤치마크에서 우위를 점할 수 있습니다.

DeepSeek, LLM 훈련을 위한 mHC 선구자

DeepSeek의 성공은 많은 전문가들을 깊은 전문적 불신에 빠뜨렸습니다. 어떻게 이렇게 작은 회사가 이러한 이정표를 달성할 수 있었을까요? 그 비결은 연구 논문 새로운 전망을 담은 블로그 게시물을 1월 1일자에 깊이 뿌리내려 있을 수 있습니다. 이 회사는 개발자들이 대규모 언어 모델을 쉽게 확장할 수 있는 새로운 훈련 방법을 식별했습니다. DeepSeek의 설립자이자 CEO인 Liang Wenfeng은 연구에서 회사가 Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)를 사용하여 AI 모델을 훈련하고 있다고 썼습니다. 

임원은 mHC를 사용하여 개발자들이 대규모 언어 모델을 훈련할 때 발생하는 문제를 해결할 것을 제안했습니다. 웬펑에 따르면, mHC는 다른 AI 개발자들이 대규모 언어 모델을 훈련하는 데 사용하는 프레임워크인 하이퍼 커넥션(HC)의 업그레이드 버전입니다. 그는 HC와 기타 전통적인 AI 아키텍처가 모든 데이터를 단일하고 좁은 채널로 통과시킨다고 설명했습니다. 반면 mHC는 그 경로를 여러 채널로 확장하여 훈련 붕괴를 유발하지 않고 데이터와 정보의 이동을 용이하게 합니다. 

오미디아의 수석 분석가인 리엔 제이 수(이제이수)는 웬펑 CEO가 연구를 출판한 것을 칭찬했습니다. 수는 딥시크(DeepSeek)가 훈련 방법을 공개한 결정이 중국 AI 부문에 대한 renewed confidence(새로운 자신감)를 불러일으킨다고 강조했습니다. 딥시크는 지배적 개발도상국에서도 입지를 다지고 있습니다. 마이크로소프트는 목요일에 딥시크가 중국 AI 시장의 89%를 장악하고 있으며 개발도상국에서 입지를 넓혀가고 있다는 보고서를 발표했습니다.