Amazon Web Services는 DeepSeek 언어 모델 3종이 SageMaker JumpStart에 등록됐다고 발표했다. DeepSeek‑V4‑Pro, DeepSeek‑V4‑Flash, DeepSeek‑V4.1‑Flash는 오픈 웨이트 모델로, 코드와 가중치를 MIT 라이선스에 따라 무료로 이용할 수 있다. 고객은 콘솔에서 몇 번만 클릭하거나 SageMaker Python SDK를 사용해 AWS 계정에 모델을 추가할 수 있다. 이번 발표는 2026년 11월 12일에 나왔다.
세 모델 중 가장 큰 것은 DeepSeek‑V4‑Pro다. Mixture‑of‑Experts(MoE) 아키텍처를 기반으로 총 1.6 trillion개의 파라미터를 갖췄지만, 토큰마다 활성화되는 파라미터는 49 billion개다. 1 million‑token 컨텍스트 윈도도 지원해 매우 긴 문서를 읽고 추론할 수 있다. 여러 단계에 걸친 문제 해결, 상세 보고서 작성, 최대한의 언어 처리 성능이 필요한 애플리케이션 등에 적합하다.
DeepSeek‑V4‑Flash는 더 작고 저렴한 대안이다. 전체 파라미터는 284 billion개이고 토큰마다 활성화되는 파라미터는 13 billion개다. 1 million‑token 윈도는 그대로 유지하면서 연산량을 크게 줄였다. AWS는 챗봇이나 실시간 요약처럼 비용이 중요하고 지연 시간에 민감한 프로덕션 서비스에 적합하다고 설명한다.
가장 최근에 추가된 DeepSeek‑V4.1‑Flash는 멀티모달 지원과 새로운 Causal Encoder‑Decoder 설계를 도입했다. 백본은 552 billion개의 파라미터로 구성되지만, 초기 프리필 단계에서 사용하는 파라미터는 8 billion개, 텍스트 생성 중에는 16 billion개에 불과하다. 최대 384 k tokens를 출력할 수 있으며, Compressed Sparse Attention 2(CSA2)와 FP4 KV 캐싱을 사용해 메모리 사용량을 V4‑Flash의 약 4분의 1로 줄인다. 이러한 기술은 텍스트와 이미지를 함께 다루는 에이전트형 작업을 겨냥한다. 예를 들어 스크린샷도 읽을 수 있는 코드 보조 도구에 활용할 수 있다.
AWS가 지금 이 모델들을 추가한 이유
AWS는 개발자가 성능과 효율성 사이에서 더 폭넓게 선택할 수 있도록 파운데이션 모델 카탈로그를 확장했다. 최고 성능급 모델인 V4‑Pro와 비용에 초점을 둔 두 가지 모델인 V4‑Flash, V4.1‑Flash를 모두 제공해 고객은 AWS 생태계를 벗어나지 않고 예산과 지연 시간 요구에 맞는 균형점을 고를 수 있다. 오픈 웨이트 라이선스 덕분에 소규모 팀도 모델을 미세 조정하거나 독자적인 파이프라인에 통합할 수 있다.
왜 중요한가
개발자는 자체 인프라를 구축하지 않고도 이제 AWS에서 대규모 언어 모델을 실행하고, 비용이나 속도 요구에 맞는 버전을 선택할 수 있다. 오픈 웨이트 라이선스 덕분에 소규모 기업도 특정 분야의 애플리케이션에 맞게 모델을 맞춤화할 수 있다. 다만 배포하려면 AWS 크레딧이나 유료 계정이 필요하다.
