IT之家 10월 17일 소식에 따르면, DeepSeek V4.1 Flash가 V4.1-Flash-1017 버전으로 업데이트되었습니다. 공식 웹페이지, APP 및 API 모델이 새로운 모델로 동기화되었으며 (API 호출 방식과 가격은 변함없이 deepseek-flash을 사용하면 최신 모델에 접근할 수 있습니다).
데이브리스 쿠소 공식 발표에 따르면, 이번 업데이트는 성능과 비용 사이에서 파레토 개선을 이루었습니다. 다양한 기준 테스트에서 새로운 버전의 모델 능력이 이전 버전 V4.1 Flash보다 명확하게 향상되었으며, 작업 실행 시간과 출력 길이도 단축되어 단일 호출의 전체 비용이 감소했습니다.
HLE (툴 없음): 42.6 (44.0)
터미널-벤치 4.0: 42.3
DeepSWE v1.1: 77.0
ProgramBench: 29.1
NL2Repo-Bench: 68.2
자동화-벤치 v1.0.6: 60.5
에이전트의 마지막 시험 점수: 35.4
Apex Bench v1.1: 72.1
차트지도 도구: 83.0
베이비비전 (도구): 92.5
ZeroBench-main (w/tools): 51.0
DeepSeek은 새로운 모델이 성능을 향상시키는 동시에 모델의 작업 실행 시간과 출력 길이를 단축하여 사용자가 더 낮은 비용으로 더 빠른 속도로 작업을 완료할 수 있게 한다고 밝혔습니다. 이를 통해 여러 Harness 환경에서 새로운 성능-비용 파레토 최적점을 달성할 수 있습니다.
또한 DeepSeek은 DeepSeek Harness, 텐센트 CodeBuddy, WorkBuddy 등의 플랫폼에 맞게 최적화를 진행했으며, 사용자들은 완전한 호환성을 얻기 위해 DeepSeek Harness를 0.2.1-rc.1 또는 그 이상 버전으로 업그레이드하는 것을 권장합니다.
능력 차원에서 V4.1-Flash-1017은 주목할 만한 변화를 도입했습니다. 자기피드백 기반의 강화 학습 훈련을 통해 모델이 완전한 프로젝트를 처음부터 구축하는 능력이 향상되었으며, 게임 개발, 3D 모델링 등의 분야를 포함합니다.
공식 발표에 따르면, 이 개선으로 모델이 더 많은 “소원형” 프로그래밍 요청을 처리할 수 있게 되었다고 합니다. 즉, 피드백과 자료가 매우 제한된 상황에서도 실행 가능한 프로젝트 결과를 직접 생성할 수 있다는 것입니다. 공식 데모 사례에 따르면, DeepSeek Harness 환경에서 새로운 버전은 매우 짧은 상호작용 단계만으로 전체 프로젝트를 구축할 수 있었습니다.
동시에 DeepSeek V4.1-Flash-1017 모델의 가중치가 동기화되어 다운로드할 수 있게 되었습니다. DeepSeek은 HuggingFace와 ModelScope에서 모두 가중치 파일을 제공하며, V4.1 Flash의 MIT 라이선스로 오픈소스화하는 정책을 이어가고 있습니다.
IT之家 주소:
HuggingFace: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
ModelScope：https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017