DeepSeek, 작업 완료 시간 및 벤치마크 개선한 'V4.1-Flash-1017' 공개

중국 인공지능(AI) 스타트업 DeepSeek이 기존 V4.1-Flash의 마이너 업데이트 모델 **'V4.1-Flash-1017'**을 공식 공개했습니다. DeepSeek은 이번 업데이트에서 벤치마크 성능이 개선되고 작업 완료 시간과 출력 길이가 줄었다고 설명했습니다.

이미지 출처: DeepSeek official release notes (2026-10-17)

1. 주요 벤치마크 성능 향상

DeepSeek이 공개한 자체 벤치마크 결과에 따르면, V4.1-Flash-1017은 주요 AI 평가 지표에서 고른 성능 향상을 기록했습니다.

• Humanity's Last Exam (HLE): DeepSeek이 공개한 도구 미사용 평가에서 전체 문항 기준 36.8점 → 42.6점, 텍스트 전용 문항 기준 39.1점 → 44.0점으로 상승했습니다. 두 수치는 점수 범위가 아니라 서로 다른 평가 대상의 결과입니다.
• DeepSWE 벤치마크: 연합뉴스인포맥스가 전한 DeepSeek의 비용 차트에 따르면, V4.1-Flash-1017은 작업당 비용 약 0.2달러에서 최고 77.0점의 DeepSWE 점수를 기록했습니다. 비용 약 0.1달러의 하위 설정에서는 DeepSWE 점수 72점 초과를 기록했으며, 이전 V4.1-Flash는 비용 약 0.5달러에서 74.2점을 기록했습니다.

DeepSeek의 자체 평가에서는 이전 V4.1-Flash보다 HLE와 DeepSWE 등 여러 항목의 점수가 올랐습니다. 모델 간 성능과 비용은 평가 과제 및 실행 환경에 따라 달라질 수 있습니다.

2. 서비스 가용성 및 생태계 제공

DeepSeek 공식 발표에 따르면 V4.1-Flash-1017은 웹사이트, 앱, API에서 제공됩니다.

• 웹 및 앱 접근: DeepSeek 공식 웹사이트와 앱에서 이용할 수 있습니다.
• API 접근: DeepSeek은 이번 업데이트 모델을 API에서도 제공한다고 밝혔습니다.

DeepSeek은 이번 릴리스를 기존 V4.1-Flash의 마이너 업데이트로 소개하며 작업 완료 시간과 출력 길이가 줄었다고 설명했습니다. 공개된 자료만으로 DeepSeek이 모든 경쟁 모델보다 성능에서 앞선다거나 동일 조건에서 작업당 비용이 더 낮다고 단정할 수는 없습니다.

출처

• Yonhap Infomax - DeepSeek Unveils Faster, More Cost-Efficient AI Model
• DeepSeek 공식 발표 - DeepSeek-V4.1-Flash-1017
• DeepSeek 공식 모델 카드 - 벤치마크 표 및 HLE 평가 대상 설명