DeepSeek는 DeepSeek-V4.1-Flash의 소규모 업데이트인 DeepSeek-V4.1-Flash-1017을 공개했다. 회사는 추론·코딩·에이전트 작업·시각 벤치마크에서 성능이 개선됐고, 작업 실행 시간과 출력 길이도 줄었다고 밝혔다.
공개된 벤치마크 결과는 다음과 같다. HLE의 괄호 안 수치는 텍스트 전용 하위 집합이며, Terminal-Bench 4.0에는 Claude Code 하네스를, DeepSWE v1.1에는 Mini-SWE-V2 하네스를 사용했다.
| 벤치마크 | DS-V4.1-Flash-1017 | DS-V4.1-Flash | K3 | GLM-5.3 | GPT-5.6 Sol | Opus 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE w/o tools | 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 (w/tools) | 83.0 | 78.9 | 68.1 | — | 79.9 | 84.0 |
| BabyVision (w/tools) | 92.5 | 89.6 | 85.7 | — | 88.9 | 94.1 |
| ZeroBench-main (w/tools) | 51.0 | 49.0 | 41.0 | — | 53.0 | 52.0 |
모델 저장소에는 Jinja 형식의 채팅 템플릿이 포함되지 않는다. 대신 다중 턴 대화, 도구 호출, 사고 모드, 수치 추론 강도, 대화 중 시스템 메시지, 이미지 콘텐츠를 다루는 Python 참조 구현과 테스트 사례를 encoding 폴더에 제공한다.
프로덕션용으로는 Python 바인딩이 포함된 Rust 라이브러리 모음 deepseek-recipe도 공개했다. 이 도구는 Messages, Chat Completions, Responses API 요청을 Conversation 형식으로 바꾸고, DeepSeek V4 및 V4.1 프롬프트나 토큰 ID로 인코딩한 뒤 모델 출력을 완성형 또는 스트리밍 응답으로 파싱한다. 사고 과정, 도구 호출, 이미지, 생성 설정을 처리하지만 모델 추론, 도구 실행, HTTP 전송은 호출자가 맡아야 한다.
로컬에서 실행하려면 저장소의 추론 안내를 참고하면 된다. 권장 샘플링 설정은 temperature 1.0, top_p 1.0이며, 컨텍스트 창은 1M 토큰, max_tokens는 256K 이상이다. 저장소와 모델 가중치에는 MIT 라이선스가 적용된다.
부록: 원문 예시
@misc{deepseekai2026deepseekv41flash, title={DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression}, author={DeepSeek-AI}, year={2026}, }
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