DeepSeek V4.1 Flash (1017) Now Leads Open-Weight Models

이 Reddit 게시물은 본문 없이 이미지나 링크만 올린 글로 보여요. Reddit API 키가 없고 Wayback 스냅샷도 없으며 브라우저 도구도 이번 수집 때 뜨지 않아 원문을 읽지 못했어요. 어떤 순위표(예: 특정 리더보드)를 근거로 "선두"라고 했는지 확인하지 못했으니, 아래는 같은 날 공개된 1차 자료에서 확인한 사실만이에요.

공식 모델 카드에서 확인한 것

DeepSeek은 Hugging Face 모델 카드에서 V4.1-Flash-1017을 V4.1-Flash의 소규모 업데이트로 소개하고, 작업 시간과 출력 길이를 줄이면서 성능을 올렸다고 밝혔어요. 자체 표의 일부예요.

| 벤치마크 | 1017 | 이전 V4.1-Flash | |---|---|---| | Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 31.2 | | DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 | | Automation-Bench | 60.5 | 54.8 | | Apex Bench v1.1 | 72.1 | 64.6 |

같은 표에서 K3, GLM-5.3 같은 다른 오픈 모델보다 대부분 항목이 높았지만, 이는 DeepSeek의 자체 측정이에요.

다른 자료

• OpenRouter 페이지에는 Artificial Analysis 기준 Intelligence Index 39.5가 "V4.1 Flash (Max)"로 표기돼 있어요.
• DeepSeek 공식 X 계정의 발표 게시물은 수집 시점 조회 약 412만 회였어요.