DeepSeek이 방금 출시했습니다 DeepSeek-V4.1-Flash-1017V4.1-Flash 모델의 새로운 체크포인트입니다. DeepSeek 웹사이트, 앱 및 API에서 실시간으로 이용 가능. DeepSeek은 더 높은 점수, 더 빠른 작업 완료 속도, 더 짧은 결과를 제공한다고 주장합니다. 9월 V4.1-Flash 릴리스회사는 이를 성능과 비용 면에서 파레토 개선이라고 부릅니다. 이와 함께 DeepSeek는 자사의 서비스를 시작했습니다. 검색 및 조회 API 모든 개발자들을 위한 것입니다. 에이전트 빌더의 경우, 더 저렴한 코딩 모델과 하나의 API 키를 기반으로 하는 첫 번째 파티 웹 레이어가 포함됩니다.
TL;aDR
- 크기: 552B의 백엔드 매개변수와 196B의 엔그람 매개변수. 프리필 시에는 각 토큰에 8B의 매개변수를, 디코드 시에는 16B의 매개변수를 활성화합니다. 컨텍스트는 1M개의 토큰이며, 최대 384K개의 출력 토큰이 있습니다.
- 실행 가능한 환경: DeepSeek API를
deepseek-flash로 사용합니다. September V4.1-Flash weight(763B 파라미터, FP8)는 Hugging Face에서 MIT 라이선스로 제공됩니다. 하드웨어 요구사항 및 1017 weight에 대해서는 공개되지 않았습니다. - 성능: DeepSeek이 보고한 11개 벤치마크에서 이전의 V4.1-Flash보다 2.0점에서 11.1점까지 우위를 점했습니다.
- 최고 점수: DeepSWE v1.1에서 77.0점으로, DeepSeek 테이블에서 Claude Opus 5의 74.0점보다 높습니다.
- 최악: 도구 없이 HLE에서 42.6, Claude Opus 5에서는 56.3입니다.
DeepSeek-V4.1-Flash-1017은 무엇인가요?
DeepSeek-V4.1-Flash-1017은 DeepSeek-V4.1-Flash의 업데이트된 포스트트레이닝 체크포인트로, deepseek-flash 모델 이름을 통해 제공됩니다. 아래의 아키텍처 세부 정보는 V4.1-Flash 기술 보고서에서 가져온 것입니다.
DeepSeek 팀은 DeepSeek-V4.1-Flash-1017가 자기 피드백을 활용한 강화 학습을 통해 엔드투엔드 프로젝트 작업을 수행한다고 밝혔습니다. 이 도구의 예시는 게임 제작부터 3D 모델링에 이르기까지 다양한 작업에 적용됩니다. 이 도구는 DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy 및 WorkBuddy에 최적화되어 있습니다. DeepSeek은 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 이상을 권장합니다.
V4.1-Flash 아키텍처는 어떻게 작동하나요?
V4.1-Flash는 40개의 트랜스포머 층을 가진 멀티모달 Mixture-of-Experts 모델입니다. 이 모델은 20층의 인과적 인코더와 20층의 디코더로 구성되어 있습니다.
- Causal Encoder-Decoder (CED): 디코더의 전역 KV는 최종 인코더의 숨겨진 상태로부터 예측됩니다. 이로써 프리필 계산량이 거의 절반으로 줄어듭니다.
- 압축된 스파스 애널리틱 2 (CSA2): 레이어들은 전체, 재인덱스 또는 재사용 모드로 작동합니다. 이 레이어들은 주요 KV 및 인덱서 키를 서로 공유합니다.
- FP4 메인 KV 캐시: 글로벌 KV는 각 토큰당 890 바이트로 감소하며, 이는 V4-Flash의 약 1/4에 해당합니다.
- SWA Bounded Replay: 지속적인 KV 캐시는 V4-Flash의 약 1/8 수준으로 줄어듭니다.
- 논리적 노력: 1에서 100까지의 스칼라 값입니다. API 티어는 낮음, 높음, 최대로 각각 50, 75, 100에 해당합니다.
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 벤치마크
모든 점수는 DeepSeek의 자체 통계입니다. DeepSeek은 Claude Code에서 Terminal-Bench 4.0을, Mini-SWE-V2에서 DeepSWE를 실행했습니다. ZeroBench-main는 Pass@5를 사용합니다.
| 베너마크 | V4.1-Flash-1017 | V4.1-Flash | 키미 K3 | GLM 5.3 | GPT 5.6-Sol | 클로드 오푸스 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 | 67.5 | 66.9 | 73.0 | 74.0 |
| 터미널-벤치 4.0 | 42.3 | 31.2 | 12.6 | 37.9 | 39.9 | 51.8 |
| Automation-Bench v1.0.6 | 60.5 | 54.8 | 46.7 | 48.8 | 45.8 | 50.3 |
| 엔티티의 마지막 시험 | 35.4 | 31.8 | 27.6 | 28.5 | 26.7 | 28.6 |
| Apex Bench v1.1 | 72.1 | 64.6 | 47.8 | 56.6 | 54.3 | 65.8 |
| ProgramBench | 29.1 | 20.3 | 17.5 | 19.0 | 23.0 | 37.0 |
| NL2Repo-Bench | 68.2 | 65.4 | 58.0 | 58.0 | 56.8 | 75.3 |
| HLE (도구 없이) | 42.6 / 44.0* | 36.8 / 39.1* | 43.5 | 42.0* | 44.5 | 56.3 |
| 베이비비전 (도구 포함) | 92.5 | 89.6 | 85.7 | 공개되지 않았습니다 | 88.9 | 94.1 |
*텍스트 전용 HLE 하위 집합.
1017번 체크포인트는 DeepSWE, Automation-Bench, Agents’ Last Exam 및 Apex Bench에서 선두를 달리고 있습니다. Claude Opus 5는 여전히 Terminal-Bench 4.0, ProgramBench, NL2Repo 및 HLE에서 선두를 유지하고 있습니다.
그것은 오픈-무게 경쟁자들과 어떻게 비교되는가?
| 기능 | DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|
| 총 매개변수 수 | 552B 백엔드 + 196B 엥그램 | 2.8T | 753B |
| 활성 매개변수 | 8B 프리필 / 16B 디코딩 | 104B | 공개되지 않았습니다 |
| 콘텐츠 | 1M | 1,048,576 | 공개되지 않았습니다 |
| 라이선스 | MIT (V4.1-Flash); 1017개의 무게는 공개되지 않았습니다 | 키미 K3 라이선스 | GLM-5.3 라이선스 |
| 모달리티 | 텍스트, 이미지 입력; 텍스트 출력 | 텍스트, 이미지 | 텍스트 |
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 67.5 | 66.9 |
| 엔티티의 마지막 시험 | 35.4 | 28.3 | 28.5 |
| API 가격 (1M 입력 실패 / 출력, 피크) | $0.30 / $1.20 | 공개되지 않았습니다 | 공개되지 않았습니다 |
DeepSeek의 검색 및 피처링 API는 무엇인가요?
Search API는 쿼리에 대해 순위가 정해진 웹 결과를 반환합니다. Fetch API는 Markdown 형식으로 단일 페이지를 반환합니다. DeepSeek은 자체 엔진이 매일 수억 건의 요청을 처리한다고 밝혔습니다.
- 엔드포인트:
POST /v1/tools/search그리고POST /v1/tools/fetchonapi.deepseek.com. - 검색 옵션: 1~50개의 결과, 선택적 페이지 콘텐츠, 그리고
site:,lang:,after:및before:와 같은 조건어. - 결과 필드: 각 결과에는 0에서 3까지의 재순위 점수와 0에서 4까지의 권위 등급이 있습니다.
- 가격: 각 엔드포인트에 대해 1,000건의 성공적인 요청당 $0.75. 빈 결과와 실패는 무료입니다.
- 레ート 제한: 각 API에 대해 계정당 5 QPS입니다.
- 무료 윈도우: DeepSeek Harness, Claude Code 또는 Codex를 통한 서버 측 호출은 2026년 11월 1일까지 무료로 유지됩니다.
배포 및 가격 정책
OpenAI 또는 Anthropic 형식 엔드포인트를 통해 deepseek-flash로 모델을 호출하세요. 최고 가격은 1M 캐시 미스 입력 토큰당 $0.30, 1M 출력 토큰당 $1.20입니다. 비휴일 요금은 절반입니다.
주요 요점
- 1017은 DeepSWE v1.1에서 77.0점을 기록했으며, 이전에는 74.2점이었습니다.
- 그는 자동화-벤치(60.5)와 에이전트의 마지막 시험(35.4)에서 우승했습니다.
- 클로드 오퍼스 5는 여전히 HLE와 터미널-벤치 4.0에서 우승합니다.
- 검색 및 조회 비용은 1,000번의 호출당 $0.75입니다.
- 에이전트 하브스 콜은 2026년 11월 1일까지 무료입니다.
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DeepSeek이 V4.1-Flash-1017을 출시했으며, DeepSWE에서 77.0점을 얻고 검색 API를 개방했습니다라는 글이 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.