DeepSeek-V4.1-Flash-1017 공개, DeepSWE 77.0%

DeepSeek가 2026년 10월 17일 현지시각 DeepSeek-V4.1-Flash-1017을 공개했다. 회사는 이전 버전보다 벤치마크 성능이 높아지고 작업 완료 속도가 빨라졌으며 출력 길이는 짧아졌다고 밝혔다.

코딩·에이전트 평가와 비교 결과

DeepSeek 공식 발표 페이지의 벤치마크 비교는 표가 아닌 이미지로 제시됐다. DeepSeek-V4.1-Flash-1017은 DeepSWE 77.0%를 기록했으며, 작업당 평균 비용은 약 $0.20이었다. 이전 DeepSeek-V4.1-Flash는 같은 벤치마크에서 74.2%, 실행당 비용은 약 $0.50으로 제시됐다.

코딩·에이전트 작업 비교에서 이 모델은 Claude Opus 5, GPT 5.6-Sol, Kimi K3, GLM 5.3보다 높은 결과를 낸 것으로 전해졌다. 비교 모델의 작업당 비용은 $2에서 $10 이상 범위였다. 다만 독립 벤치마크가 아직 나오지 않았고 벤치마크만으로 전체 성능을 설명할 수 없으며, 개발자가 평가하는 코드 품질은 벤치마크 결과와 크게 다를 수 있다는 단서가 붙었다.

DeepSWE 1.1에서는 DeepSeek-V4.1-Flash-1017이 77%, Opus 5.0이 74%였고, AutomationBench는 각각 60.5%와 50.3%, Apex Bench는 72.1%와 65.8%였다. 비교 대상으로는 OpenAI GPT-5.5/5.6 Sol, Anthropic Opus 5.0, GLM-5.3, Kimi K3가 제시됐다. DeepSeek 포스트트레이닝 책임자 Wu Yu는 이번 공개를 두고 “민주화된 소망 주도 코딩의 시대에 진입했다”고 말했다. 이 모델의 KV 캐시는 토큰당 890바이트로 알려졌다.

독립 집계와 엇갈린 Apex 수치

독립 벤치마크 집계 사이트 BenchLM은 2026년 10월 17일 갱신 자료에서 DeepSeek V4.1 Flash 1017의 종합 점수를 65.61/100, 전체 954개 모델 가운데 35위로 집계했다. 세부 결과는 Terminal-Bench 2.1 90.6%, CyberGym 88.1%, AA AutomationBench 68.9%, DeepSWE 77.0%, Codeforces 3471.0, NL2Repo 68.2%, GPQA/GPQA-D 90.9%, FrontierMath v2 Tiers 1-3 67.368%, Apex 65.6%, AA-LCR 84.0%였다.

BenchLM의 같은 종합 지수에서 DeepSeek V4 Pro 0813은 63.19, V3.2는 50.2로 집계됐다. 다만 DeepSeek-V4.1-Flash-1017의 Apex 점수는 BenchLM 집계에서 65.6%, 다른 비교 수치에서 72.1%로 서로 엇갈린다.

Vals AI에는 1017 버전 전용 평가 페이지가 확인되지 않았다. 이 사이트가 평가한 이전 DeepSeek V4.1 Flash는 Vals Index 51.32%±1.13으로 49개 모델 중 26위였으며, 토큰 100만 개당 입력·출력 비용은 각각 $0.30과 $1.20으로 표시됐다.

API 모델 ID와 이용 요금

DeepSeek API의 deepseek-flash 모델에는 현재 DeepSeek-V4.1-Flash-1017이 제공된다. 별도 모델인 deepseek-v4-pro에는 DeepSeek-V4-Pro-0813이 연결돼 있다. deepseek-flash는 1M 토큰 컨텍스트와 최대 384K 토큰 출력을 지원하며 동시 처리 한도는 2,500이다.

토큰 1M개당 요금은 입력 캐시 적중 시 비혼잡 시간 $0.003, 혼잡 시간 $0.006이며, 캐시 미적중 입력은 각각 $0.15와 $0.3이다. 출력 요금은 비혼잡 시간 $0.6, 혼잡 시간 $1.2다. 혼잡 시간은 월요일부터 금요일까지 UTC 01:00~04:00와 06:00~10:00이며, 비혼잡 요금은 혼잡 시간의 절반으로 책정됐다.

서버 측 Search와 Fetch API 도구 호출은 2026년 10월 31일 오후 4시 UTC까지 무료이며 이후 유료로 전환된다. 두 API는 각각 성공한 요청 1,000건당 $0.75가 부과된다.

제공 경로와 공개 모델 관련 단서

DeepSeek-V4.1-Flash-1017은 DeepSeek 웹사이트와 앱, API에서 이용할 수 있다. 오픈 웨이트는 Hugging Face와 ModelScope에 공개됐으며, DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 이상과 Tencent CodeBuddy, WorkBuddy에 맞춰 최적화됐다.

이전 DeepSeek-V4.1-Flash의 공개 당시 사양은 5520억 매개변수 규모의 전문가 혼합 백본, 196B 조건부 메모리 모듈, 프리필 단계 8B 활성 매개변수와 생성 단계 16B 활성 매개변수, 1M 토큰 컨텍스트, 네이티브 비전이었다. 이전 모델의 DeepSWE v1.1은 74.2로 Claude Opus 5의 74.0과 GPT-5.6 Sol의 73.0보다 높았지만, Terminal-Bench 3.0에서는 30.0 대 43.3, Terminal-Bench 4.0에서는 31.2 대 51.8로 Claude Opus 5가 앞섰다.

이전 버전에는 희소 어텐션 오류와 상태 재구성으로 시험되지 않은 상황에서 성능이 저하될 수 있고, 최대 추론 노력 설정이 출력 토큰을 약 2.5배 소비하며, 모델 이전 과정에서 운영 환경에 맞춘 프롬프트가 유효하지 않게 될 수 있다는 주의점이 제시됐다. 중국 정부가 오픈 웨이트 모델 공개 규정을 강화하거나 공개 자체를 막는 방안을 계획 중인 것으로 알려졌다.

참고 자료 바로가기

• DeepSeek API Docs news page
• DeepSeek API Docs pricing page

관련 기사 바로가기

• OpenAI GPT-6.1 Sol 공개, 105만 토큰 컨텍스트와 최대 초당 300토큰 처리
• xAI Grok 4.7 공개, 500,000토큰 문맥·텍스트와 이미지 입력
• 벤치마크 1위 모티프테크놀로지스, 독자 AI 모델 2차 평가 탈락
• 앤스로픽 Claude Opus 5.5 공개, Opus 5 대비 40% 낮은 실행 비용
• OpenAI GPT-6 Sol·Luna 공개와 API 가격 인하
• 2026년 10월 기사 전체 보기