DeepSeek-V4.1-Flash-1017 모델 공개
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DeepSeek-V4.1-Flash-1017
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소개
DeepSeek-V4.1-Flash-1017는 DeepSeek-V4.1-Flash의 소규모 업데이트로, 추론, 코딩, 에이전틱 작업, 시각 벤치마크 전반에서 상당한 개선을 제공합니다. 이러한 향상과 함께 이 모델은 작업 실행 시간과 출력 길이도 줄여, 사용자가 더 빠르고 더 낮은 비용으로 작업을 완료할 수 있게 하며, 여러 에이전트 하네스 전반에서 성능–비용 파레토 경계를 끌어올립니다.
| 벤치마크 | DS-V4.1-Flash-1017 | DS-V4.1-Flash | K3 | GLM-5.3 | GPT-5.6 Sol | Opus 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE 도구 미사용 | 42.6 (44.0†) | 36.8 (39.1†) | 43.5 | 42.0† | 44.5 | 56.3 |
| Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 31.2 | 12.6 | 37.9 | 39.9 | 51.8 |
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 | 67.5 | 66.9 | 73.0 | 74.0 |
| ProgramBench | 29.1 | 20.3 | 17.5 | 19.0 | 23.0 | 37.0 |
| NL2Repo-Bench | 68.2 | 65.4 | 58.0 | 58.0 | 56.8 | 75.3 |
| Automation-Bench v1.0.6 | 60.5 | 54.8 | 46.7 | 48.8 | 45.8 | 50.3 |
| Agents’ Last Exam | 35.4 | 31.8 | 27.6 | 28.5 | 26.7 | 28.6 |
| Apex Bench v1.1 | 72.1 | 64.6 | 47.8 | 56.6 | 54.3 | 65.8 |
| Chartography (도구 사용) | 83.0 | 78.9 | 68.1 | — | 79.9 | 84.0 |
| BabyVision (도구 사용) | 92.5 | 89.6 | 85.7 | — | 88.9 | 94.1 |
| ZeroBench-main (도구 사용) | 51.0 | 49.0 | 41.0 | — | 53.0 | 52.0 |
†는 HLE의 텍스트 전용 하위 집합을 의미합니다. Terminal-Bench 4.0에는 Claude Code 하네스를, DeepSWE v1.1에는 Mini-SWE-V2 하네스를 사용합니다.
프롬프트 인코딩
이 릴리스에는 Jinja 형식의 채팅 템플릿이 포함되어 있지 않습니다. encoding 폴더에는 다중 턴 대화, 도구 호출, 사고 모드, 수치 추론 노력, 대화 중간 시스템 메시지, 이미지 콘텐츠가 섞여 있는 경우를 위한 테스트 케이스를 포함한 자급자족형 Python 참조 구현(encoding.py)이 들어 있습니다.
프로덕션 사용을 위해, 동일한 프롬프트 형식을 제공하는 유지 관리되는 프로토콜 인지형 툴킷인 Rust 라이브러리 묶음과 Python 바인딩을 갖춘 deepseek-recipe도 함께 제공합니다. 이 도구는 Messages, Chat Completions, Responses API 요청을 Conversation 형식으로 변환하고, 이를 DeepSeek V4 및 V4.1 프롬프트 또는 토큰 ID로 인코딩하며, 모델 출력을 완전한 응답 또는 스트리밍 응답으로 다시 파싱합니다 — 사고, 도구 호출, 이미지, 생성 설정을 모두 포함합니다. 모델 추론, 도구 실행, HTTP 전송은 호출자에게 맡겨집니다.
최소 추론
가중치 변환과 로컬 추론 실행 방법은 inference 폴더를 참고하세요.
권장 샘플링 파라미터:
| 매개변수 | 값 |
|---|---|
temperature | 1.0 |
top_p | 1.0 |
context_window | 1M tokens |
max_tokens | ≥ 256K |
라이선스
이 저장소와 모델 가중치는 MIT License 하에 라이선스가 부여됩니다.
인용
@misc{deepseekai2026deepseekv41flash,
title={DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression},
author={DeepSeek-AI},
year={2026},
}연락처
질문이 있으면 이슈를 등록하거나 service@deepseek.com으로 문의해 주세요.
출처
- 원문: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (2026-10-22 · huggingface.co)