DeepSeek가 V4.1-Flash 모델의 새 체크포인트 DeepSeek-V4.1-Flash-1017을 공개했다. 웹사이트와 앱, API에서 바로 쓸 수 있으며 API 모델 이름은 deepseek-flash다. 회사는 9월에 나온 V4.1-Flash보다 점수가 높고 작업을 더 빨리 끝내며 출력도 짧아졌다고 밝혔다.
DeepSeek는 검색(Search)과 페이지 가져오기(Fetch) API도 모든 개발자에게 열었다. 두 엔드포인트는 각각 성공한 요청 1,000건당 0.75달러를 받고, 결과가 없거나 실패한 요청은 무료다. Claude Code나 Codex, DeepSeek Harness로 서버 측에서 호출하면 2026년 11월 1일까지 요금이 붙지 않는다.
성능과 비교 대상
DeepSeek가 제시한 11개 벤치마크에서 1017은 이전 V4.1-Flash를 2.0~11.1점 앞섰다. DeepSWE v1.1은 74.2점에서 77.0점으로 올랐고, DeepSeek 표에서 Claude Opus 5의 74.0점보다 높다. 점수는 모두 DeepSeek가 직접 밝힌 수치다. DeepSWE는 Mini-SWE-V2에서, Terminal-Bench 4.0은 Claude Code에서 돌렸다.
| 벤치마크 | V4.1-Flash-1017 | 이전 V4.1-Flash | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 | 74.0 |
| Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 31.2 | 51.8 |
| Automation-Bench v1.0.6 | 60.5 | 54.8 | 50.3 |
| Agents’ Last Exam | 35.4 | 31.8 | 28.6 |
| HLE(도구 없음) | 42.6 | 36.8 | 56.3 |
1017은 DeepSWE, Automation-Bench, Agents’ Last Exam, Apex Bench에서 비교 모델 중 가장 높았다. Terminal-Bench 4.0, ProgramBench, NL2Repo-Bench, HLE는 Claude Opus 5가 앞선다. 오픈 웨이트 경쟁 모델과 견주면 DeepSWE에서 Kimi K3는 67.5점, GLM-5.3은 66.9점이었고, Agents’ Last Exam에서는 1017이 35.4점, Kimi K3가 28.3점, GLM-5.3이 28.5점이었다.
모델 구조와 API 조건
1017은 V4.1-Flash를 사후 학습으로 갱신한 체크포인트다. DeepSeek는 강화 학습에 자기 피드백을 써서 프로젝트 전체를 끝까지 수행하도록 조정했고, 게임 제작부터 3D 모델링까지를 예로 들었다. DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy에 맞췄으며 DeepSeek Harness는 v0.2.1-rc.1 이상을 권한다.
아래 구조 설명은 1017이 아니라 V4.1-Flash 기술 보고서에 실린 내용이다. 백본 매개변수는 552B, Engram 매개변수는 196B다. 토큰당 활성 매개변수는 프리필에서 8B, 디코딩에서 16B이고, 컨텍스트는 1M 토큰, 최대 출력은 384K 토큰이다. 40층 트랜스포머를 인과 인코더 20층과 디코더 20층으로 나눈 멀티모달 전문가 혼합 모델이며, 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 출력한다. KV 캐시는 전역 KV를 토큰당 890바이트로 줄여 V4-Flash의 약 4분의 1이고, 영구 KV 캐시는 약 8분의 1로 작아졌다.
API는 OpenAI 또는 Anthropic 형식 엔드포인트로 호출한다. 피크 시간대 요금은 캐시 미적중 입력 100만 토큰당 0.30달러, 출력 100만 토큰당 1.20달러이고 비피크 시간대는 절반이다. 추론 강도는 1~100 값이며 low, high, max는 각각 50, 75, 100에 해당한다.
Search API는 질의에 맞는 웹 결과를 순위대로 돌려주고, 한 번에 1~50개를 받을 수 있다. site:, lang:, after:, before: 연산자를 지원하며 결과마다 0~3의 재순위 점수와 0~4의 권위 등급이 붙는다. Fetch API는 한 페이지를 Markdown으로 가져온다. 호출 위치는 api.deepseek.com의 /v1/tools/search와 /v1/tools/fetch이고, 계정당 각 API 초당 5건으로 요청 속도가 제한된다. DeepSeek는 자체 검색 엔진이 하루 수억 건의 요청을 처리한다고 밝혔다.
9월 V4.1-Flash 가중치(763B, FP8)는 MIT 라이선스로 Hugging Face에 공개돼 있다. 1017 가중치와 하드웨어 요구 사양은 공개되지 않았다.
출처
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