DeepSeek Advanced 오픈 웨이트 FlowHunt에서 사용 가능

DeepSeek V4-Flash

DeepSeek V4-Flash는 DeepSeek이 개발하고 2026년 4월에 출시된 고급 AI 모델로, 까다로운 프로덕션 워크로드에 적합합니다. 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-Flash는 2026년 4월 24일 V4-Pro와 함께 4세대 V 시리즈의 경량, 저지연 변형 모델로 출시되었습니다. 경쟁 프로그래밍에서 Flash와 Pro 간의 이러한 근접한 성능은 DeepSeek의 시그니처 설계 철학인 전문화된 전문가 네트워크를 통해 토큰을 라우팅하여 더 적은 활성 파라미터 수로 플래그십에 근접한 성능을 달성하는 것을 반영합니다. V4-Flash는 밀리초 단위의 API 응답 시간으로 최첨단에 가까운 코딩 성능이 필요한 고처리량 부문을 대상으로 합니다.

벤치마크

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

같은 기준으로 Advanced 등급 모델과 비교
  • DeepSeek V4-Flash이 모델
  • Mistral Large 4이 모델이 3개 중 0개에서 선두
  • Claude Sonnet 5.5이 모델이 3개 중 0개에서 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-Flash 24.2 Mistral Large 4 38.4 Claude Sonnet 5.5 56.0
#3345개 중 검증됨
코딩

DeepSWE

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

출처 ↗

DeepSeek V4-Flash 53.0% Mistral Large 4 61.7% Claude Sonnet 5.5 71.0%
#1417개 중 검증됨

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

DeepSeek V4-Flash 79.0% Mistral Large 4 점수 없음 Claude Sonnet 5.5 점수 없음
순위 미반영 자체 보고
에이전트

Terminal-Bench 4.0

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

출처 ↗

DeepSeek V4-Flash 2.5% Mistral Large 4 26.8% Claude Sonnet 5.5 63.6%
#2736개 중 검증됨
추론

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

출처 ↗그 외: 자체 보고 88.1%

DeepSeek V4-Flash 89.4% Mistral Large 4 점수 없음 Claude Sonnet 5.5 점수 없음
#2437개 중 검증됨

DeepSeek V4-Flash를 활용하는 방법

소프트웨어 엔지니어링

실제 GitHub 이슈를 해결하고, 여러 언어로 프로덕션 품질의 코드를 작성하며, 다단계 에이전트 코딩 워크플로우를 처리합니다 — AI 지원 소프트웨어 개발 팀에게 강력한 선택입니다.

과학 및 기술 추론

까다로운 과학적 추론, 연구 문헌 요약, STEM 분 전반의 지식 집약적 작업을 처리합니다.

자체 호스팅 및 프라이빗 배포

DeepSeek V4-Flash는 오픈 가중치(13B/284B MoE 파라미터) 모델로, 학습된 가중치가 공개적으로 다운로드 및 자체 배포 가능합니다. 자체 GPU 하드웨어 또는 프라이빗 클라우드에서 실행하여 데이터가 환경을 벗어나지 않도록 보장하고, 대규모 토큰당 API 비용을 제거하며, 독점 데이터셋으로 모델을 파인튜닝할 수 있습니다.

장문 문서 및 코드베이스 분석

100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 통해 DeepSeek V4-Flash는 전체 소프트웨어 저장소, 긴 법률 계약서, 책 분량의 연구 보고서 또는 방대한 대화 기록을 단일 프롬프트로 처리할 수 있어 청킹 휴리스틱이나 RAG 파이프라인 없이 심층 문서 Q&A, 파일 간 코드베이스 추론 및 포괄적인 요약이 가능합니다.

경쟁 프로그래밍

이 벤치마크는 새로운 경쟁 프로그래밍 문제로 지속적으로 업데이트되는 오염 저항성 벤치마크입니다. 이 수준에서 고급 데이터 구조, 그래프 알고리즘 및 인터뷰 수준의 문제를 높은 신뢰도로 처리합니다.

강점과 한계

강점

  • 강력한 소프트웨어 엔지니어링
  • 고급 과학 Q&A
  • 경쟁 프로그래밍
  • 자체 호스팅 및 데이터 프라이버시 배포(오픈 가중치)
  • 매우 긴 문서 및 대규모 코드베이스(100만 컨텍스트)

FlowHunt에서 사용하기

DeepSeek V4-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-Flash을(를) 선택하세요

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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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