DeepSeek Advanced 오픈 웨이트 FlowHunt에서 사용 가능

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash는 DeepSeek이 개발하여 2026년 9월에 출시한 Advanced 등급 멀티모달 AI 모델입니다. MIT 라이선스의 오픈 가중치 모델로서 학습된 가중치가 공개되어 있어, 자체 호스팅, 독점 데이터로 파인튜닝, 또는 API 의존성 없이 온프레미스에서 실행할 수 있습니다. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우는 전체 코드베이스, 방대한 기술 문서 또는 장기 에이전트 세션을 자르지 않고 처리할 수 있을 만큼 큽니다.

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DeepSeek V4.1 Flash는 백본 파라미터가 5,520억 개인 Mixture-of-Experts 모델로, 이미지와 텍스트를 기본적으로 처리하고 텍스트를 생성합니다. 프리필 중에는 토큰당 80억 개, 디코드 중에는 160억 개의 파라미터만 활성화되며, DeepSeek은 이것이 입력 비중이 큰 에이전트 워크플로우의 비용 효율을 높인다고 밝혔습니다. KV 캐시가 DeepSeek V4-Flash보다 훨씬 작아 긴 컨텍스트에 필요한 메모리가 줄어듭니다. 또한 연속적으로 조절할 수 있는 추론 노력 설정을 지원합니다.

벤치마크

각 점수는 한 번만 표시되며, 추적 중인 모델 중 순위와 측정 주체가 함께 표시됩니다.

같은 기준으로 Advanced 등급 모델과 비교
  • DeepSeek V4.1 Flash이 모델
  • Mistral Large 4이 모델이 4개 중 3개에서 선두
  • Claude Sonnet 5.5이 모델이 4개 중 1개에서 선두
검증됨 독립 평가 기관, 순위에 반영 자체 보고 공개: DeepSeek, 표시만 하며 순위에는 미반영
종합

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

출처 ↗

DeepSeek V4.1 Flash 39.5 Mistral Large 4 38.4 Claude Sonnet 5.5 56.0
#1945개 중 검증됨
코딩

DeepSWE

113 long-horizon software tasks written from scratch, graded by hidden tests.

출처 ↗

DeepSeek V4.1 Flash 74.2% Mistral Large 4 61.7% Claude Sonnet 5.5 71.0%
순위 미반영 자체 보고
에이전트

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

출처 ↗그 외: 자체 보고 31.2%

DeepSeek V4.1 Flash 26.8% Mistral Large 4 26.8% Claude Sonnet 5.5 63.6%
#1436개 중 검증됨
추론

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

출처 ↗그 외: 자체 보고 36.8% (full set; 39.1 text-only subset)

DeepSeek V4.1 Flash 39.2% Mistral Large 4 35.0% Claude Sonnet 5.5 55.0%
#2644개 중 검증됨

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

출처 ↗

DeepSeek V4.1 Flash 90.9% Mistral Large 4 점수 없음 Claude Sonnet 5.5 점수 없음
순위 미반영 자체 보고

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

출처 ↗

DeepSeek V4.1 Flash 72.9% Mistral Large 4 점수 없음 Claude Sonnet 5.5 점수 없음
#1327개 중 검증됨

DeepSeek V4.1 Flash 활용 분야

자체 호스팅 및 프라이빗 배포

DeepSeek V4.1 Flash는 MIT 라이선스의 오픈 가중치 모델입니다. 자체 GPU 하드웨어나 프라이빗 클라우드에서 실행하여 데이터를 사용자 환경 안에 유지하고, 대규모에서 토큰당 API 비용을 피하거나, 독점 데이터셋으로 파인튜닝할 수 있습니다.

입력 비중이 큰 에이전트 워크플로우

프리필 중에 더 적은 파라미터를 활성화하는 설계로, DeepSeek은 각 단계마다 많은 컨텍스트를 읽는 에이전트의 비용 효율이 높아진다고 밝혔습니다.

장문 문서 및 코드베이스 분석

100만 토큰 컨텍스트 윈도우와 컴팩트한 KV 캐시를 갖춘 DeepSeek V4.1 Flash는 전체 저장소, 긴 계약서 또는 방대한 작업 이력을 단일 프롬프트로 받아들일 수 있습니다.

이미지 및 텍스트 입력

이 모델은 텍스트와 함께 이미지를 기본적으로 처리하므로, 하나의 배포로 문서, 스크린샷, 다이어그램을 처리할 수 있습니다.

강점과 한계

강점

  • 에이전트 워크플로우
  • 자체 호스팅 및 데이터 비공개 배포 (오픈 가중치, MIT 라이선스)
  • 이미지 및 텍스트 입력
  • 조절 가능한 추론 노력
  • 매우 긴 문서 및 대규모 코드베이스 처리 (100만 컨텍스트)

한계

  • 5,520억 파라미터 모델을 자체 호스팅하려면 상당한 GPU 인프라가 필요함

FlowHunt에서 사용하기

DeepSeek V4.1 Flash을(를) 자체 도구 및 지식 소스와 함께 모든 플로우에서 사용하세요.

  1. 1플로우를 열거나 템플릿에서 새로 만드세요
  2. 2AI Agent 또는 Generator 컴포넌트를 추가하세요
  3. 3모델 선택기에서 DeepSeek V4.1 Flash을(를) 선택하세요

관련 AI 모델

DeepSeek 정보 Hangzhou, China · 설립 2023 · deepseek.com

DeepSeek은 중국 최대 퀀트 헤지펀드 중 하나인 High-Flyer의 자회사로 2023년에 설립된 중국 AI 연구소입니다. 이 연구소는 2025년 초 DeepSeek V3와 R1의 출시로 당시 NVIDIA 시가총액의 사상 최대 일일 하락을 촉발하면서 널리 알려졌는데, 이는 투자자들이 DeepSeek의 낮은 훈련 비용 보고를 계기로 프론티어 모델 개발의 자본 집약도를 재평가했기 때문입니다. DeepSeek은 독점 연구와 함께 오픈웨이트 모델을 공개하겠다는 약속과, 폐쇄형 모델 가격을 비판하는 활발한 소셜 미디어 활동을 한다는 점에서 프론티어 연구소 중 이례적입니다. V 시리즈 모델(V3부터 V4-Pro까지)은 여러 국가에서 중국산 AI 모델에 대한 규제 및 보안 검토가 진행 중임에도 불구하고 서방에서 자체 호스팅 가능한 코딩 및 추론 모델로 널리 사용되고 있습니다.

deepseek.com ↗

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자주 묻는 질문