DeepSeek V4.1 Flash 1017 평가: 달라진 점과 V4 Pro 실측 비교

DeepSeek는 2026년 10월 17일 V4.1 Flash를 DeepSeek-V4.1-Flash-1017로 업데이트했습니다. 모델 ID(deepseek-flash)와 가격은 그대로입니다. DeepSeek가 공개한 점수는 자사가 올린 모든 벤치마크에서 올랐습니다. 공개일 테스트에서 두 모델이 모두 실행할 수 있었던 과제마다 V4 Pro와 같은 답을 냈고, 매번 먼저 끝났으며, 비용은 4~11분의 1이었습니다.

두 모델 모두 OmniaKey에서 쓸 수 있습니다: DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek V4 Pro.

1017에서 달라진 점

DeepSeek는 2026년 10월 17일, 9월 10일에 공개한 V4.1 Flash의 업데이트판으로 1017을 내놓았습니다(9월 내용은 V4.1 Flash 리뷰에 있습니다). 새 모델 카드는 1017을 작은 업데이트라고 부르면서도 추론, 코딩, 에이전트 작업, 시각 테스트에서 큰 향상이 있다고 밝힙니다. 아래 점수는 모두 DeepSeek 자체 수치입니다.

모든 행이 올랐습니다. Terminal-Bench 4.0은 11.1점, ProgramBench는 8.8점, Apex Bench v1.1은 7.5점 올랐습니다. †는 HLE의 텍스트 전용 부분집합을 뜻합니다.

NL2Repo-Bench는 기준을 짚어야 합니다. 1017 모델 카드는 9월 모델을 65.4로 적었고, 9월 V4.1 Flash 모델 카드는 64.0으로 적었습니다. 상승 폭은 앞의 기준으로 2.8점, 뒤의 기준으로 4.2점입니다.

DeepSeek는 과제 실행 시간과 출력 길이도 줄였다고 말하며, 하네스 전반에서 성능과 비용의 새 최적점이라고 합니다. 튜닝 대상으로 DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy를 꼽았습니다. 가중치는 MIT 라이선스로 Hugging Face의 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017에 공개되어 있습니다. 직접 돌릴 때 모델 카드는 temperature 1.0, top_p 1.0, max_tokens 256K 이상을 권합니다.

코드를 고쳐야 할까요?

이미 deepseek-flash를 호출하고 있다면 고칠 것이 없습니다. 변경 로그는 호출 방식과 가격이 그대로이고, 그 ID가 이제 1017을 응답한다고 밝힙니다.

• 예전 이름인 deepseek-v4-flash와 deepseek-v4-flash-vision-exp도 계속 동작하며, 1017이 Flash 가격으로 처리합니다. DeepSeek는 이를 임시 조치라고 하며 종료일은 공개하지 않았습니다.
• 사고 모드는 기본으로 켜져 있고 강도는 high입니다. reasoning_effort는 low, high, max를 받으며, 코딩에서는 기본값이 좋은 출발점입니다.
• 오래 생각하는 작업에는 여유와 스트리밍 연결이 필요합니다. 자체 파서 과제는 1017에서 출력 토큰 20,709개를 썼습니다. V4 Pro는 max_tokens를 32,000으로 잡았는데도 70,649개를 반환했습니다. 스트리밍 없이 보낸 V4 Pro 요청은 10분 만에 끊겼고, 스트리밍으로 다시 보내 20.7분에 끝났습니다.
• 피크 시간에는 가격이 두 배입니다. 2026년 10월 17일에 확인한 DeepSeek 정가로 Flash의 캐시 미스 입력은 100만 토큰당 0.15달러, 출력은 100만 토큰당 0.60달러(비피크)입니다. 피크에는 각각 0.30달러와 1.20달러입니다. V4 Pro는 비피크에 0.66달러와 1.98달러입니다.

피크 시간은 평일 01:0004:00과 06:0010:00(UTC)이며 중국 공휴일은 제외합니다. 한국 시간으로는 10:0013:00과 15:0019:00입니다. DeepSeek Harness 사용자는 변경 로그에 따라 0.2.1-rc.1 이상으로 올리면 됩니다.

실측: 1017 대 V4 Pro

2026년 10월 17일 13:00~13:20 UTC에 다섯 과제를 시작했습니다. 금요일이고 DeepSeek의 비피크 시간대에 해당합니다.

테스트 방법

• 모델 ID: deepseek-flash(DeepSeek 가격 페이지가 DeepSeek-V4.1-Flash-1017로 연결)와 deepseek-v4-pro(응답은 deepseek-v4-pro-ga-260813을 보고했고, 가격 페이지에는 DeepSeek-V4-Pro-0813으로 적혀 있습니다).
• 호출은 OmniaKey의 OpenAI 호환 /v1/chat/completions 엔드포인트로 보냈습니다.
• 사고 모드는 기본 high, temperature는 바꾸지 않았습니다. 과제당 모델당 한 번씩, 과제는 병렬로 돌렸습니다. 스트리밍은 V4 Pro 코딩 재시도에만 썼습니다.
• 채점: 과제 1은 30개 테스트 파일로, 19개 결과는 Python과 정확히 일치해야 하고 11개 입력은 올바른 예외를 내야 합니다. 과제 2는 모든 도구 호출과 인자, 과제 3은 10개 필드, 과제 4는 배지 코드 3개, 과제 5는 답 4개로 확인했습니다.
• 시간은 요청을 보낸 순간부터 완전한 응답까지입니다. 비용은 응답의 토큰 수에 DeepSeek 비피크 정가(캐시 미스 입력과 출력)를 곱한 값입니다. 캐시 적중은 없었습니다.
• OmniaKey는 두 모델의 API를 판매하므로 테스트도 OmniaKey를 거쳤습니다. 가격은 모두 DeepSeek 자체 정가이고 당사 가격이 아닙니다.
• 출처(모두 2026년 10월 17일 확인): 변경 로그, 가격, 모델 카드, 사고 모드 가이드, Search and Fetch 가이드.

과제당 한 번의 실행은 표본 점검이며 벤치마크는 아닙니다.

과제 1: Python 규칙을 그대로 따르는 파서

확인하는 것: 연산 우선순위, 오른쪽 결합 **, -2**2 = -4, 내림 나눗셈, 나머지, 올바른 예외. eval은 쓰지 않습니다.

프롬프트:

Write a Python 3 function evaluate(expr: str) that evaluates an arithmetic expression without using eval, exec, ast or any parsing library.

• 1017: 30/30 통과, 87.7초, $0.0125, 출력 토큰 20,709개(그중 사고 19,734개).
• V4 Pro: 스트리밍 재시도로 30/30 통과, 1,239.5초(20.7분), $0.1401, 출력 토큰 70,649개(그중 사고 69,456개). 첫 비스트리밍 시도는 10분을 넘겨 응답 없이 끊겼습니다.

결론: 1017. 둘 다 올바른 파서를 썼지만 1017은 88초, V4 Pro는 거의 21분이 걸렸고 비용은 11배였습니다.

과제 2: 병렬 도구 호출

확인하는 것: 한 응답에 호출 4개, 도시 2개와 도구 2개, 각 인자의 도시가 맞는지.

프롬프트:

I'm flying out tonight. What's the weather right now in Lisbon and in Osaka, and what's the local time in each city? Use the tools.

• 1017: 호출 4개 모두 인자가 맞고, 2.6초, $0.0002, 출력 토큰 195개.
• V4 Pro: 호출 4개 모두 인자가 맞고, 5.2초, $0.0008, 출력 토큰 265개.

결론: 정확도는 무승부, 시간과 비용은 1017 승리.

과제 3: 지저분한 메일에서 청구서 필드 뽑기

확인하는 것: 독일어와 영어가 섞인 청구서에서 필드 10개. "2.500 pcs at 0,42 EUR", 날짜 "3rd of November 2026", 결제 기한 14일, 할인 5%는 한 줄에만 붙습니다.

프롬프트:

Extract this invoice email into JSON with exactly these keys:

• 1017: 필드 10/10, 5.2초, $0.0005, 출력 토큰 779개.
• V4 Pro: 필드 10/10, 22.1초, $0.0034, 출력 토큰 1,607개.

결론: 1017. 답은 같고 4배 빠르며 6.7배 쌉니다.

과제 4: 263K 토큰 서비스 로그

확인하는 것: A, B, C동의 현재 배지 코드. B동의 무효가 된 예전 코드와 묻지 않은 D동 코드는 무시해야 합니다.

프롬프트: 인용할 것이 없습니다. 입력은 API가 센 262,816토큰 서비스 로그이고 NOTE 줄이 다섯 개 있습니다.

• 1017: A, B, C 모두 맞고 예전 B와 D는 건너뜀. 24.1초, $0.0417, 출력 토큰 3,771개.
• V4 Pro: 모두 맞음, 31.7초, $0.1759, 출력 토큰 1,221개.

결론: 1017. 여기서는 더 오래 생각했는데도 먼저 끝났고 가격은 약 4분의 1입니다.

과제 5: 차트 읽기

확인하는 것: 가장 많은 달, 가장 적은 달, 6개월 평균(소수 첫째 자리), 6월에서 1월을 뺀 값. DeepSeek는 시각 기능을 Flash에만 제공하므로 1017만 실행했습니다.

프롬프트:

Look at the chart. Which month had the most API calls and which had the fewest? What is the average of the six months, rounded to one decimal? By how many thousand calls did June exceed January? Reply in four short lines.

• 1017: 답 4/4, 3.8초, $0.0002.

결론: 1017. V4 Pro는 이미지를 받지 못합니다.

결과

V4 Pro는 파서에서 14.1배, 도구 과제에서 2배, 청구서에서 4.2배, 로그에서 1.3배 시간이 걸렸습니다. 과제 1~4를 합치면 1017은 $0.055, V4 Pro는 $0.320으로 DeepSeek 정가 기준 5.8배입니다.

DeepSeek 벤치마크 주장, 차분히 읽기

DeepSeek의 1017 표에서 새 모델은 11개 테스트 중 4개에서 Claude Opus 5를 앞서고 7개에서 뒤집니다. 모두 DeepSeek가 자체 하네스로 돌린 수치입니다.

1017이 앞서는 항목은 DeepSWE v1.1(77.0 대 74.0), Automation-Bench v1.0.6(60.5 대 50.3), Agents' Last Exam(35.4 대 28.6), Apex Bench v1.1(72.1 대 65.8)입니다. Opus 5는 HLE(56.3 대 42.6), Terminal-Bench 4.0(51.8 대 42.3), ProgramBench(37.0 대 29.1), NL2Repo-Bench(75.3 대 68.2)에서 앞섭니다. 시각 테스트 3개도 Opus 5가 높습니다. Chartography는 84.0 대 83.0, BabyVision은 94.1 대 92.5, ZeroBench-main은 52.0 대 51.0입니다.

DeepSeek는 1017과 V4 Pro를 나란히 놓은 공식 표를 내지 않았습니다. 공개된 V4 Pro 점수는 9월 V4.1 Flash 모델 카드에 있는 것이 전부입니다. DeepSWE 점수와 과제당 비용을 맞춘 그림은 이미지뿐이고 페이지 본문에는 값이 없습니다.

내 코드에 쓸지 판단하려면 위의 다섯 과제가 더 나은 기준입니다.

새 Search와 Fetch API

10월 17일 변경 로그는 DeepSeek 자체 검색 엔진도 API로 열었습니다. Search는 POST https://api.deepseek.com/v1/tools/search, Fetch는 POST https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch입니다. 둘 다 DeepSeek API와 같은 베어러 키를 쓰고 원시 JSON을 반환합니다.

각 엔드포인트는 DeepSeek 정가로 성공 요청 1,000건당 0.75달러입니다. HTTP 200과 함께 결과가 왔을 때만 과금되고, 실패하거나 결과가 비면 무료입니다. 둘 다 계정당 초당 5개 쿼리까지이며 Fetch에는 도메인별 제한도 있습니다.

Search의 쿼리는 1128자이고 기본 10건, 150건으로 조정할 수 있습니다. Fetch는 최대 8,192자의 URL을 받아 페이지를 Markdown으로 돌려줍니다.

DeepSeek Harness, Claude Code, Codex를 통한 서버 측 도구 호출은 2026년 10월 31일 16:00 UTC에 과금이 시작될 때까지 무료입니다. 한국 시간으로는 11월 1일 01:00입니다.

DeepSeek가 직접 운영하며 api.deepseek.com에서 판매합니다.

장점과 단점

장점

• 두 모델이 모두 실행한 과제마다 V4 Pro와 같은 답을 냈습니다.
• 공통 4개 과제 모두 1.3~14배 더 빠릅니다.
• DeepSeek 정가로 과제당 4~11배 저렴합니다.
• 이미지를 읽습니다. V4 Pro는 못합니다.
• 기존 deepseek-flash 코드를 그대로 씁니다.
• MIT 라이선스로 가중치를 공개했습니다.

단점

• 어려운 과제에서는 오래 생각합니다. 파서 과제에서 사고 토큰이 19,734개였습니다.
• DeepSeek 자체 표에서도 HLE, Terminal-Bench 4.0, ProgramBench, NL2Repo-Bench는 Claude Opus 5가 앞섭니다.
• 향상 수치는 모두 DeepSeek에서 나왔습니다.

어떤 작업에 무엇을 고를까

V4 Pro는 2026년 10월 17일 기준으로도 판매 중이고, 별도 가격과 함께 Flash의 2,500에 비해 500의 동시 실행 한도가 있습니다. 자체 테스트에서 이기는 작업에 남겨 두면 됩니다.

API로 호출하기

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_OMNIAKEY_KEY", base_url="https://api.omniakey.com/v1")

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",           # DeepSeek-V4.1-Flash-1017을 응답
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function that parses ISO 8601 durations."}],
    max_tokens=32000,                 # 긴 답을 위한 여유
    stream=True,                      # 오래 생각하면 프록시 타임아웃을 넘길 수 있음
)
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta if chunk.choices else None
    if delta and delta.content:
        print(delta.content, end="")

1. OmniaKey 대시보드에서 키를 만들고 YOUR_OMNIAKEY_KEY 자리에 붙여 넣습니다.
2. 위 요청을 deepseek-flash로 보냅니다. 코딩 작업은 max_tokens를 32,000 근처로 두고 긴 실행은 스트리밍으로 보냅니다.
3. 첫 실제 과제에서 돌아온 토큰 수와 모델 이름을 기록하고 DeepSeek 비피크 요금과 비교해 비용을 확인합니다.

자주 묻는 질문

1017에서 가격이 올랐나요?

DeepSeek의 10월 17일 변경 로그는 가격이 바뀌지 않았다고 밝힙니다. 그날 가격 페이지에서 Flash의 비피크 캐시 미스 입력은 100만 토큰당 0.15달러, 출력은 100만 토큰당 0.60달러입니다. 가격 페이지에는 현재 요금만 나옵니다.

1017을 내 하드웨어에서 돌릴 수 있나요?

가중치는 Hugging Face에 MIT로 공개되어 있습니다. 이번 릴리스에는 Jinja 채팅 템플릿 대신 Python 참조 인코딩 코드가 들어 있어, 로컬 서빙 구성에서는 프롬프트 인코딩을 직접 준비해야 합니다.

1017은 API로 이미지를 읽나요?

그렇습니다. DeepSeek 가격 페이지는 시각 기능을 Flash에서 지원, V4 Pro에서 미지원으로 표시하며, 차트 과제도 Flash로만 돌렸습니다.

업데이트 기록

• 2026년 10월 17일: 처음 공개. 테스트도 같은 날 진행했습니다.