DeepSeek V4.1 Flash 1017 업데이트: 달라진 점과 사용법

DeepSeek V4.1 Flash 1017에서 달라진 점

DeepSeek 변경 로그에 따르면 V4.1 Flash가 새 버전으로 업그레이드되었고, 공식 웹과 앱의 모델도 함께 업데이트되었습니다. 모델 카드는 이번 버전을 추론, 코딩, 에이전트 작업, 시각 벤치마크가 개선된 마이너 업데이트라고 소개하며, 작업 실행 시간과 출력 길이를 줄여 비용을 낮춘다고 설명합니다.

DeepSeek가 공개한 점수 중에는 도구 없이 측정한 Humanity's Last Exam 42.6점, Terminal-Bench 4.0 42.3점, DeepSWE v1.1 77.0점이 있습니다. 이는 제조사가 직접 발표한 결과이며, 변경 로그에는 일부 점수에 사용한 에이전트 프레임워크가 표시되어 있습니다.

출처: DeepSeek API 문서: 변경 로그 · Hugging Face: deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017

개발자용 정보: 마이그레이션은 필요 없고, 알아 둘 점 몇 가지

API에서는 계속 deepseek-flash를 호출하면 됩니다. DeepSeek는 호출 방식과 가격이 바뀌지 않았다고 밝힙니다. 같은 변경 로그 항목에서 DeepSeek는 웹 검색용 자체 검색 API도 공개했습니다.

모델을 직접 실행한다면, Hugging Face 카드에는 MIT 라이선스의 저장소와 가중치, 100만(1M) 토큰 컨텍스트 창, 권장 설정인 temperature 1.0과 top_p 1.0이 나와 있습니다. 이번 릴리스에는 Jinja 채팅 템플릿이 없으며, 대신 프롬프트 인코딩용 Python 참조 구현이 포함되어 있습니다. 표시된 모델 크기는 약 763B 파라미터이므로 로컬에서 쓰려면 상당한 멀티 GPU 하드웨어가 필요합니다.

출처: DeepSeek API 문서: 변경 로그 · Hugging Face: deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017

출력이 짧아진다는 것의 의미

출력이 짧아지는 것은 대개 좋은 소식입니다. 답변이 빨라지고 API 비용이 줄며 읽을 양도 적어집니다. 다만 간결한 답변은 가정, 예외 상황, 주의 사항처럼 꼭 필요한 단계를 건너뛸 수 있습니다. 긴 답변을 요청하기보다는 단계, 최종 결과, 가정 등 내 작업에서 '완전한 답변'이 무엇인지 알려 주는 것을 권합니다.

벤치마크 향상은 다시 테스트해 볼 이유로 삼되, 내 작업에서의 성능을 증명하는 것으로 여기지는 마세요. 정답을 이미 아는 작업으로 간단히 확인해 보는 것이 리더보드보다 더 많은 것을 알려 줍니다.

내 작업으로 해 보는 간단한 테스트

매주 하는 작업 중 결과를 판단할 수 있는 것을 고르세요. 코드 설명, 이미 읽은 문서 요약, 작은 프로젝트 계획 등이 좋습니다. 아래 프롬프트를 실행한 뒤 중요한 내용이 빠지지 않았는지 확인하세요. 이 프롬프트는 간결하지만 빠짐없는 답변을 요구하므로 새 모델의 짧은 스타일에 잘 맞습니다. 먼저 대괄호 안의 내용을 바꿔 넣으세요.

제가 정기적으로 하는 작업은 다음과 같습니다: [작업과 자료]. 빠짐없는 범위에서 가장 짧게 답해 주세요: 1) 결과, 2) 수행한 단계, 3) 세운 가정, 4) 제가 다시 확인해야 할 점 한 가지. 요청하지 않은 배경 설명은 넣지 마세요.

GO AI에서 사용해 보는 방법

GO AI Chat의 DeepSeek 옵션은 DeepSeek의 deepseek-flash 모델 이름을 통해 DeepSeek V4.1 Flash를 기반으로 동작하며, DeepSeek에 따르면 이 모델 이름은 이제 1017 업데이트를 제공합니다. GO AI 웹 채팅이나 iPhone 앱을 열고 모델 메뉴에서 DeepSeek를 선택한 뒤 테스트 프롬프트를 보내세요.

비교해 보고 싶다면 같은 프롬프트를 GO AI의 다른 모델에도 보내 완전성, 정확성, 길이를 나란히 비교하세요. 공정하게 비교하려면 자료를 똑같이 유지하세요.

출처: DeepSeek API 문서: 변경 로그