DeepSeek-v4.1-Flash-1017

Hugging Face 모델 카드(기술 보고서 요약) 전체를 읽고 옮겼어요. 수치는 모두 DeepSeek이 자체 측정해 밝힌 값이에요.

어떤 업데이트인가

DeepSeek-V4.1-Flash-1017은 DeepSeek-V4.1-Flash의 소규모(minor) 업데이트예요. 추론, 코딩, 에이전트 작업, 시각 벤치마크 전반에서 성능이 크게 올랐고, 동시에 작업 실행 시간과 출력 길이를 줄여 더 빠르고 싸게 일을 끝낼 수 있게 했다고 해요. DeepSeek은 이를 여러 에이전트 하네스에서 "성능–비용 파레토 전선"을 앞으로 민 것이라고 표현해요.

벤치마크 (모델 카드 표 일부)

| 벤치마크 | V4.1-Flash-1017 | V4.1-Flash | Opus 5 | |---|---|---|---| | HLE (도구 없음) | 42.6 (텍스트 44.0) | 36.8 (39.1) | 56.3 | | Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 31.2 | 51.8 | | DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 | 74.0 | | ProgramBench | 29.1 | 20.3 | 37.0 | | Automation-Bench v1.0.6 | 60.5 | 54.8 | 50.3 | | Agents' Last Exam | 35.4 | 31.8 | 28.6 | | Apex Bench v1.1 | 72.1 | 64.6 | 65.8 | | BabyVision (도구 사용) | 92.5 | 89.6 | 94.1 |

표에는 K3, GLM-5.3, GPT-5.6 Sol도 함께 실려 있어요. Terminal-Bench 4.0은 Claude Code 하네스, DeepSWE v1.1은 Mini-SWE-V2 하네스로 쟀다고 밝혔어요.

프롬프트 인코딩

• 이번 릴리스에는 Jinja 형식 채팅 템플릿이 없어요. 대신 encoding 폴더에 독립 실행형 파이썬 참조 구현(encoding.py)과 테스트 케이스를 넣었어요. 멀티턴, 도구 호출, thinking 모드, 숫자형 추론 강도(reasoning effort), 대화 중간 시스템 메시지, 이미지가 섞인 입력을 다뤄요.
• 프로덕션용으로는 deepseek-recipe를 따로 공개했어요. 파이썬 바인딩이 있는 Rust 라이브러리 묶음으로, Messages·Chat Completions·Responses API 요청을 대화 형식으로 바꾸고 V4/V4.1 프롬프트나 토큰 ID로 인코딩한 뒤, 모델 출력을 완성형 또는 스트리밍 응답으로 다시 파싱해요. 모델 추론, 도구 실행, HTTP 전송은 호출하는 쪽 몫이에요.

실행과 라이선스

• 로컬 실행은 inference 폴더의 가중치 변환·추론 안내를 따르라고 해요.
• 권장 샘플링: temperature 1.0, top_p 1.0, 컨텍스트 창 1M 토큰, max_tokens 256K 이상.
• 저장소와 가중치 모두 MIT 라이선스예요. 페이지 메타데이터 기준 전체 파라미터 표기는 약 7,632억(FP8·I8 혼합), 파일 크기는 약 510GB예요.