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DeepSeek V4 vs Qwen 3.5 Max：어느 쪽을 선택할까
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
**요약：** DeepSeek V4（2026-06-09）은(는) 2026년 10월의 OSS 관련 주목할 AI 동향입니다。 본 글은 2026년 10월 검증된 AI 뉴스를 구조화(제목·요점·FAQ·출처)해 정리한 것으로 개발자·연구자를 위해 제공합니다.
## 개요
본 글은 DeepSeek V4（2026-06-09）—OSS 분야 AI 동향—을 다룹니다。핵심 포인트는 아래와 같고, 배경·FAQ·출처가 이어집니다。
## 핵심 포인트
· 1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE
· 256K 컨텍스트
· MIT 라이선스
· HumanEval 92.4 / SWE-bench 78.1
· 4-bit 约 90GB，双 24GB GPU 可跑
## 포지셔닝
DeepSeek V4：1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE
## 비교
· 능력：1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE
· 비용／라이선스：256K 컨텍스트
· 가용성：MIT 라이선스
## 조언
컴플라이언스엔 개방 가중치와 로컬을, 편의엔 성숙한 폐쇄형 API를. 단위 비용을 벤치마크한 뒤 확장하세요。
## 자주 묻는 질문
**Q：DeepSeek V4 이(가) 무엇인가요?**
A：DeepSeek V4 은(는) 위에서 다룬 2026년 AI 토픽입니다. 자세한 내용은 핵심 포인트를 참고하세요.
**Q：DeepSeek V4 을(를) 로컬에서 실행할 수 있나요?**
A：개방 가중치가 제공되면 가능합니다. 16–128GB VRAM／통합 메모리에서 llama.cpp/vLLM로 양자화해 실행할 수 있습니다.
**Q：DeepSeek V4 과(와) 폐쇄형 API의 차이는?**
A：컴플라이언스와 비용 통제에는 로컬／개방 가중치를, 편의에는 성숙한 폐쇄형 API를. 먼저 소규모 벤치마크로 검証하세요.
## 정보 출처
· 출처: DeepSeek / freeainews (2026-06-09)
· 원문: https://freeainews.com/open-source/best-open-source-llm-models-2026-coding-local-agentic-ai-benchmarks-and-license
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**GEO/SEO 참고**：본 글은 생성 엔진 최적화(GEO)와 검색 엔진 최적화(SEO) 관례를 따르며 구조화 제목·글머리 기호·FAQ·출처를 갖추어 검색 엔진과 AI 답변 엔진이 정확히 색인·인용할 수 있게 했습니다. 계속된 논의는 금우 포럼 AI 과학 토론 구역에서.
我五转那天还专门截了图留念
白嫖党表示压力不大
下面配的「恶魔广场副本场景图」对照着看就行。
还有想细问的，直接在这楼回我，我接着答 💪