딥시크 DSpark: 오픈소스 추측 디코딩 프레임워크, V4 모델 속도 최대 85%까지 끌어올리다

DSpark는 여기에 **신뢰도 기반 추측 디코딩(confidence-scheduled speculative decoding)**이라는 새로운 요소를 도입했습니다. 시스템은 신뢰도 수준에 따라 얼마나 많은 토큰을 추측할지 동적으로 결정하여, 불필요한 검증 연산을 줄입니다 . 이는 딥시크 V4의 기존 MTP-1(Multi-Token Prediction, 다중 토큰 예측) 방식을 대체했습니다 .

생산 환경에서의 성능 향상

DSpark는 이미 딥시크 V4의 실제 사용자 트래픽을 처리하는 생산 시스템(DeepSeek-V4-Flash preview 및 DeepSeek-V4-Pro preview 서비스)에 배포되어 운영 중입니다 . 동일한 총 시스템 처리량(throughput)을 기준으로, DSpark는 이전 MTP-1 기준선과 비교하여 다음과 같은 단일 사용자 생성 속도 향상을 제공합니다:

이러한 결과는 합성 벤치마크가 아닌 실제 라이브 사용자 트래픽에서 얻은 것입니다 . 엄격한 지연 시간(latency) 제약 조건에서 DSpark는 이전 방식이 겪었던 처리량 급락(throughput cliff)을 피하여 시스템의 파레토 최적 경계(Pareto frontier)를 확장했습니다 . V4-Flash의 경우 초당 120토큰/사용자를 목표로 한 테스트에서 MTP-1은 거의 용량 한계에 도달한 반면, DSpark는 명목 처리량에서 661%의 우위를 보였습니다 .

모델에 구애받지 않는 호환성

DSpark는 모델에 구애받지 않도록(model-agnostic) 설계되었습니다. 논문은 딥시크가 아닌 다른 아키텍처에서도 효과를 입증했습니다: Qwen3-4B, Qwen3-8B, Qwen3-14B 모델에서 DSpark는 Eagle3 기준선 대비 매크로 평균 허용 길이(macro-average accepted length)를 각각 30.9%, 26.7%, 30.0% 향상시켰습니다 . 병렬 드래프트 모델인 DFlash와 비교해서도 동일한 Qwen3 크기에서 각각 16.3%, 18.4%, 18.3% 더 나은 성능을 보였습니다 . DSpark는 Gemma4-12B 모델에서도 우위를 유지했습니다 . 특히, 2레이어 DSpark 구성이 5레이어 DFlash 구성보다 더 뛰어난 성능을 보였습니다 .

드래프트 길이를 4개에서 16개 토큰으로 확장해도 라운드당 지연 시간은 0.2~1.3%만 증가한 반면, 허용 길이는 최대 30%까지 개선되었습니다 .

DeepSpec 코드베이스

딥시크는 DSpark와 함께 DeepSpec이라는 풀스택 추측 디코딩 학습 및 평가 프레임워크도 오픈소스로 공개했습니다. 여기에는 Eagle3, DFlash, DSpark의 구현체가 포함되어 있으며, 개발자와 연구자들은 이를 통해:

• DSpark 논문에 보고된 결과 재현
• 맞춤형 드래프트 모델 학습
• 추측 디코딩 파이프라인 평가
• 자체 모델에 대한 접근 방식 확장
  등을 할 수 있습니다 . 논문, 코드, 모델 가중치는 GitHub의 deepseek-ai/DeepSpec 저장소와 Hugging Face에서 호스팅되고 있습니다 .

더 넓은 맥락: V4 공식 출시 및 피크/오프피크 가격제

2026년 6월 29일, 딥시크는 정식 딥시크 V4 출시가 2026년 7월 중순으로 예정되어 있다고 발표했습니다 . 이와 함께 딥시크는 시간대별(peak-and-off-peak) API 가격 구조를 도입할 예정입니다 :

• 피크 시간: 매일 베이징 시간 기준 9:0012:00, 14:0018:00 .
• 가격: 피크 시간 API 비용은 오프피크(표준) 요금의 두 배입니다 .
• 예시 (V4-Pro, 백만 토큰 기준):
  • 입력 (캐시 히트): 오프피크 0.025위안 → 피크 0.05위안
  • 입력 (캐시 미스): 오프피크 3.00위안 → 피크 6.00위안
  • 출력: 오프피크 6.00위안 → 피크 12.00위안

V4-Flash의 해당 피크 가격도 오프피크 대비 두 배로 인상됩니다(캐시 히트 0.02위안→0.04위안, 캐시 미스 1위안→2위안, 출력 2위안→4위안) . 딥시크는 이번 변경이 "자원을 보다 합리적으로 배분하고 서비스 안정성을 개선"하기 위한 것이라고 밝혔습니다 . 사용자는 청구 변경이 적용되기 24시간 전에 이메일로 통보를 받게 됩니다 . 이번 가격 인상과 DSpark의 속도 향상은 딥시크가 (약 500억 위안 규모의 자금 조달 이후) 상업적 수익화와 공격적인 오픈소스 릴리스를 계속해서 균형 있게 추진하려는 신호로 해석됩니다 .