Deepseek V4.1 Flash 1017, 에이전트 작업에서 더 큰 경쟁 모델들을 제치며 작업당 비용도 대폭 절감
Matthias Bastian
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2026년 10월 17일
THE DECODER가 프롬프트한 Nano Banana Pro
핵심 요점
- 중국 AI 기업 Deepseek가 Deepseek-V4.1-Flash-1017을 자사 플랫폼과 Hugging Face 및 ModelScope의 오픈 웨이트 모델로 출시했습니다.
- 회사에 따르면, 자기 피드백을 활용한 강화 학습으로 훈련된 이 모델은 더 빠르게 실행되고, 더 짧은 출력을 생성하며, 엔드투엔드 소프트웨어 개발 및 에이전트 작업에서 좋은 성능을 보입니다.
- 내부 벤치마크에서 이번 업데이트는 Claude Opus 5 및 GPT 5.6-Sol 같은 더 큰 경쟁 모델들을 코딩 및 에이전트 벤치마크에서 능가합니다. Deepseek는 또한 새로운 Search 및 Fetch API를 통해 자체 검색 엔진을 개발자에게 공개합니다.
중국 AI 기업 Deepseek가 에이전트 및 코딩 작업에서 큰 향상을 이룬 Flash 모델의 업데이트 버전을 출시했습니다. 또한 회사는 처음으로 자체 검색 엔진을 외부 개발자에게 공개합니다.
Deepseek-V4.1-Flash-1017은 현재 회사 웹사이트, 앱 및 API를 통해 이용할 수 있습니다. Deepseek는 또한 모델 가중치를 오픈 소스로 Hugging Face 및 ModelScope에 공개했습니다. 직접적인 이전 버전과 비교해 이 모델은 더 나은 벤치마크 점수를 기록하고, 작업을 더 빨리 완료하며, 더 짧은 출력을 생성합니다. 회사는 이번 업데이트를 성능과 비용 간의 상충 관계에서의 파레토 개선이라고 부릅니다.
처음부터 완전한 소프트웨어 프로젝트를 구축하기 위해 Deepseek는 자기 피드백을 활용한 강화 학습(RLSF)을 사용합니다. 이 포스트 트레이닝 방식은 모델이 자체 내부 신뢰도 점수나 자체 생성 비평을 보상 신호로 사용할 수 있게 하여, 인간 평가자나 외부 보상 모델의 필요성을 없앱니다. Deepseek에 따르면 이 접근 방식은 게임 프로그래밍부터 3D 모델링 및 디자인 작업에 이르는 작업의 엔드투엔드 프로젝트 개발을 향상시킵니다. 또한 이 모델은 최근 출시된 Opus 5.5와 유사한 최근에 출시된 Opus 5.5와 유사한.
이 모델은 Deepseek Harness (v0.2.1-rc.1 이상 버전 권장), Tencent CodeBuddy 및 WorkBuddy 같은 개발 환경에 맞게 조정되었습니다.
더 작은 Flash 모델이 코딩 및 에이전트 작업에서 더 큰 경쟁 모델들을 제친다
Deepseek 자체 벤치마크에서 V4.1-Flash-1017은 이전 버전인 V4.1-Flash를 능가합니다. 또한 여러 코딩 및 AI 에이전트 카테고리에서 Claude Opus 5, GPT 5.6-Sol, Kimi K3, GLM 5.3 같은 더 큰 경쟁 모델들을 제칩니다.
DeepSWE 벤치마크의 비용 차트는 더 짧은 출력이 효율성에 얼마나 중요한지 보여줍니다. V4.1-Flash-1017은 작업당 평균 $0.20 미만의 비용으로 77.0 퍼센트의 최고 점수를 기록합니다. low 설정에서도 약 $0.10로 72 퍼센트를 넘습니다. 이전 버전은 74.2 퍼센트를 기록했지만 실행당 약 $0.50의 비용이 들었습니다.
이 차트에서 GPT-6 Astra, Gemini 3.8 Flash, Claude Opus 5 같은 경쟁 모델들은 작업당 $2에서 $10 이상 사이에 위치하며, 어느 것도 더 작은 Deepseek 모델의 정확도에는 미치지 못합니다. 독립적인 벤치마크는 아직 나오지 않았고, 어차피 벤치마크는 이야기의 절반밖에 말해주지 못합니다. 예를 들어 코드 품질에 대한 개발자의 인상은 벤치마크 결과와 크게 다를 수 있습니다.Ad
Deepseek, 내부 검색 엔진을 공개 API로 전환
언어 모델과 함께, Deepseek는 자사의 웹 검색 도구(Search & Fetch API)를 모든 개발자에게 제공하고 있습니다. 회사는 이 서비스들이 내부적으로 구축한 검색 엔진에서 실행되며, 이 엔진은 이미 전 세계적으로 하루 수억 건의 쿼리를 처리한다고 밝혔습니다. 설정 세부 사항은 API 문서.
각 엔드포인트는 1,000회 호출당 0.75달러입니다. Deepseek API 사용자는 2026년 10월 31일(UTC 16:00, 오후 4시 00분)까지 Deepseek Harness, Claude Code, Codex의 서버 측 도구를 통해 이 기능을 무료로 이용할 수 있습니다.
다만 중국 AI 모델을 워크플로에 깊이 통합하는 일은 어제 다소 매력이 떨어졌습니다. 중국 정부는 보도에 따르면 오픈 웨이트 모델의 공개 규정을 강화하거나 아예 배포를 차단할 계획입니다. 판단 기준 중 하나는 해당 시스템이 가장 성능이 뛰어난 상위 10개 모델 안에 드는지 여부입니다.
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출처: Deepseek