DeepSeek V4.1 Flash 1017 공개, 에이전트 성능 개선·MIT 가중치 제공

DeepSeek가 V4.1 Flash의 업데이트 모델 1017과 가중치를 MIT 라이선스로 공개했다. 회사 평가에서 Terminal-Bench 4.0 점수는 31.2에서 42.3으로 올랐으며, 작업 시간과 출력 길이도 줄었다고 밝혔다. 100만 토큰 문맥을 지원하고 API 요청·응답 형식을 변환하는 Rust·Python 도구도 제공한다.

내용·출처 업데이트 · 2026. 10. 17. 오후 6:10

공개 페이지에 기재된 전체 모델 규모는 763B 파라미터다.

회사 평가에서 DeepSWE v1.1은 74.2→77.0, ProgramBench는 20.3→29.1, Automation-Bench v1.0.6은 54.8→60.5로 올랐다.

Terminal-Bench 4.0은 Claude Code 하네스, DeepSWE v1.1은 Mini-SWE-V2 하네스를 사용했다.

Jinja 형식 채팅 템플릿 대신 다중 턴·도구 호출·추론 모드·이미지 입력의 테스트 사례를 포함한 Python 참조 구현을 제공한다.

deepseek-recipe는 Python 바인딩을 갖춘 Rust 라이브러리로, Messages·Chat Completions·Responses API 요청을 모델 프롬프트나 토큰 ID로 변환하고 출력을 일반·스트리밍 응답으로 파싱한다.

권장 설정은 temperature 1.0·top_p 1.0이며, max_tokens는 256K 이상을 제시한다.

추론·도구 실행·HTTP 통신은 직접 구현해야 하므로, 공개된 변환 도구만으로 모델 서버가 완성되지는 않는다.