더지엠뉴스 박소영 기자 | 중국 인공지능 기업 딥시크의 오픈소스 코드 업데이트 과정에서 기존에 공개되지 않았던 대형 모델 식별자 ‘모델1’이 반복적으로 등장하며 차세대 모델 공개 가능성이 제기되고 있다. 내부 실험 수준을 넘어 구조 전환을 전제로 한 새로운 모델 계열일 수 있다는 정황이 누적되면서 기술 커뮤니티와 시장의 시선이 동시에 집중되고 있다.

상하이증권뉴스에 따르면, 딥시크는 딥시크 R1 모델 출시 1주년을 맞아 오픈소스 커뮤니티에 새로운 코드 업데이트를 진행하는 과정에서 ‘모델1’이라는 대형 모델 식별자를 다수 노출했다. 이 식별자는 깃허브에 공개된 플래시 MLA 코드 시리즈 114개 파일 전반에 걸쳐 수십 차례 등장하며, 기존에 알려진 V 계열 모델과는 구분되는 구조임을 시사한다.

딥시크는 2025년 2월 ‘오픈 소스 위크’를 선언하고 플래시 MLA를 첫 공개 프로젝트로 선정해 매일 5개의 코드 저장소를 순차적으로 공개하겠다고 밝힌 바 있다. 플래시 MLA는 호퍼 계열 지피유 환경에서 메모리 접근과 연산 경로를 최적화하는 데 초점을 맞춘 설계로, 가변 길이 시퀀스 처리 효율을 크게 끌어올리는 것이 특징이다.

이 구조에는 동적 메모리 할당 메커니즘과 병렬 디코딩 전략이 포함돼 있으며, 이를 통해 중복 연산을 줄이고 대규모 언어 모델 추론 과정의 처리량을 높이는 데 목적을 두고 있다. 업계에서는 이러한 설계가 차세대 초대형 모델 구현을 위한 필수 조건에 해당한다는 점에 주목하고 있다.

일부 내부 문서에서는 기존 모델인 V3.2와 함께 ‘모델1’이 병기돼 있다. 이를 두고 업계 관계자들은 모델1이 단순한 파생 버전이 아니라, 완전히 다른 구조를 전제로 한 차세대 모델의 내부 코드명일 가능성을 제기하고 있다.

시장에서는 이를 딥시크가 준비 중인 R2 또는 V4 계열 모델과 연결짓는 해석이 확산되고 있다. 앞선 보고서에서는 딥시크가 차세대 모델 딥시크 V4를 중국 춘절 전후로 공개할 계획이었으나, 개발 상황에 따라 일정이 조정될 수 있다고 전해진 바 있다.

V4는 2024년 12월 공개된 V3 모델을 기반으로 하되, 프로그래밍과 복합 추론 성능을 대폭 강화한 모델로 알려져 있다. 딥시크의 자체 시험 결과에 따르면 브이사는 프로그래밍 영역에서 앤트로픽의 클로드와 오픈AI의 지피티 계열 모델을 상회하는 성능을 기록한 것으로 제시됐다.

딥시크는 최근 수년간 모델 성능 개선과 함께 학습 구조 전반의 개편에도 집중해 왔다. 2026년 1월 이후 공개된 연구 가운데 하나는 ‘최적화된 잔여 연결’이라는 새로운 학습 방법을 제시한 논문이며, 다른 하나는 생물학적 기억 구조에서 영감을 받은 ‘인공지능 메모리 모듈 엔그램’에 관한 연구다.

1월 12일에는 베이징대학과 공동으로 진행한 새로운 논문을 깃허브에 공개했다. 이 논문은 트랜스포머 구조가 자체적인 지식 검색 메커니즘을 갖추지 못해 연산을 통해 검색을 모사해야 하는 비효율을 지적하고, 이를 보완하기 위한 조건부 메모리 구조와 엔그램 모듈을 제안한다.

딥시크는 이 모듈이 지식 검색 효율을 높일 뿐 아니라 일반 추론, 코드, 수학 영역에서도 성능 향상을 가져온다고 설명하고 있다. 이러한 연구 흐름은 모델1이 기존 모델의 단순 확장이 아니라 구조적 전환을 염두에 둔 실험적 모델일 가능성을 뒷받침한다.

업계에서는 딥시크 창업자 량원펑이 이끄는 환방퀀티태티브의 자본력이 장기 연구개발을 뒷받침하고 있다는 점에도 주목하고 있다. 공개 자료에 따르면 환방퀀티태티브는 2025년 평균 수익률 56.55%를 기록했으며, 운용자산 100억 위안 이상 중국 양적 사모펀드 가운데 상위권에 이름을 올렸다.

현재 환방퀀티태티브의 운용자산은 700억 위안을 넘어선 것으로 전해졌으며, 이 같은 재무적 기반이 딥시크의 대형 모델 개발과 오픈소스 전략을 가능하게 하는 배경으로 거론되고 있다.