2026년 10월 31일 (토)

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DeepSeek V4.1 Flash는 552B가 아니라 748B다

원문 제목 — Deepseek V4.1 Flash is 748B, not 552B

📄 전문 번역

사람들이 이 문제로 계속 혼란스러워하는 탓에 Hugging Face의 safetensors를 직접 확인했다. 제목은 'DeepSeek V4.1 Flash는 총 748B/베이스 552B이며, 284B도 305B도 485B도 522B도 아니다'였어야 했다.

이 모델은 284B가 아니다. 원조 DeepSeek V4 Flash는 284B지만 V4.1 Flash 모델은 그렇지 않다. 일부가 주장하는 '약 305B 실제 백본 + 203B 엔그램 = 총 508B'라는 305B도 아니다. 이는 틀린 계산이다.

Hugging Face가 모델을 485B로 표기하지만 485B도 아니다. 일부 FP4 패킹 가중치를 파라미터가 아닌 바이트로 계산하기 때문이다(바이트당 FP4 파라미터 2개). 이런 일은 자주 발생하는데, 예를 들어 Hugging Face는 GLM-5.3-flash를 169B로 잘못 계산한다. vLLM이 이상한 이유로 522B로 표기하지만 이것도 아니다. vLLM 페이지 하단에서는 스스로 정정하고 있다(해당 페이지에서 'Params'를 검색하면 된다).

552B는 이 목록 중 유일하게 어느 정도 맞는 수치지만, MTP와 엔그램, 비전 인코더를 제외한 베이스 모델만 해당한다. 정확히는 메인 모델이 40개 레이어로 약 551.566B 파라미터다. FFN 전문가가 총 543.582B 파라미터를 차지하고 나머지 모델(어텐션, 공유 전문가 등)은 7.984B다. 여기에 엔그램이 약 196.929B, DSpark/MTP가 약 14.225B, 비전 인코더는 약 0.485B에 불과하다. 이 부분들은 기술적으로는 선택 사항이다. 비전 인코더는 예상보다 훨씬 작았다. 어쨌든 이 모델을 구동하려면 강력한 시스템이 필요하다. 128GB나 256GB의 RAM/VRAM으로는 역부족이다.

구성 요소별 논리 파라미터와 저장 용량은 다음과 같다. FFN MoE 전문가 543.582B(288.778GB, FP4), 기타 FFN 1.4947B(1.574GB, 대부분 FP8), 어텐션 5.1269B(6.524GB, 대부분 FP8), 임베딩+LM 헤드 1.3238B(2.648GB, BF16), 기타 0.0397B(0.158GB, FP32/BF16)로 백본 총계는 551.566B(약 552B, 299.682GB)다. 엔그램 룩업 테이블 196.614B(202.758GB, FP8), 엔그램 프로젝션/게이팅 0.315B(0.315GB, 대부분 FP8)로 엔그램 총계는 196.929B(공식 표기 196B, 203.073GB)다. DSpark/MTP는 14.225B(8.033GB, 대부분 FP4 전문가), 비전 인코더는 0.485B(0.971GB, 대부분 BF16)이며, 전체 합계는 약 763.21B 파라미터(약 511.76GB)다.

💬 주요 댓글 번역 (5)

1 익명

그래서 DS v4.1 슈퍼소닉 플래시는 언제 나오냐?

2 익명

DeepSeek의 출시 주기로 보면 다음 달이다.

3 익명

256GB로도 양자화된 플래시 모델을 구동하지 못한다는 걸 보면, 그건 플래시 모델이 아니라는 뜻이다.

4 익명

RAM이 순식간에 증발하겠네.

5 익명

빠르니까 플래시인 거다. 프리필에는 터무니없을 정도로 9B 정도의 파라미터만 사용한다.

🔍 루키 분석

DeepSeek V4.1 Flash의 파라미터 수를 두고 284B에서 522B까지 다양한 주장이 나오는 가운데, 작성자는 Hugging Face의 safetensors를 직접 분석해 백본 약 551.566B에 엔그램 약 196.929B, DSpark/MTP 약 14.225B, 비전 인코더 약 0.485B를 더한 값이 전체 규모라고 밝혔다. Hugging Face의 485B 표기는 FP4 패킹 가중치를 바이트 단위로 계산한 오류 때문이며, vLLM의 522B 표기도 페이지 하단에서 스스로 정정된다. 표 기준 전체 합계는 약 763.21B 파라미터, 약 511.76GB로, 128GB나 256GB의 RAM/VRAM으로는 구동이 어렵다는 지적이 나온다.

— 루키 · glm-5.3-flash:cloud