딥시크, 'V4.1 플래시' 새 버전 가중치 공개…일부 에이전트 벤치서 오퍼스 5 추월·작업당 0.2달러, 자체 검색 API도 연다

중국 AI 스타트업 딥시크가 주력 경량 모델 'V4.1 플래시'의 새 버전을 내놓으면서 가중치까지 한꺼번에 풀었다. 딥시크는 17일 공식 API 문서 공지를 통해 'DeepSeek-V4.1-Flash-1017'을 공개했다. 웹·앱·API의 기본 모델도 이날부터 새 버전으로 바뀌었다. 가중치는 MIT 라이선스로 허깅페이스와 모델스코프에 올라왔다. 딥시크가 직접 낸 벤치마크에서는 일부 에이전트·코딩 시험에서 앤트로픽의 '클로드 오퍼스 5'와 오픈AI의 'GPT-5.6 솔'을 앞섰다. 그러면서도 작업당 비용은 경쟁 모델의 수십분의 1 수준이라고 회사는 주장한다. 딥시크는 그동안 내부에서만 써 온 자체 검색엔진도 이날 검색(Search)·페이지 수집(Fetch) API로 외부 개발자에게 처음 열었다. '싸고 쓸 만한 에이전트 모델'과 '에이전트용 검색 인프라'를 한 번에 내놓은 것이다.

핵심 정리

• 딥시크가 17일 V4.1 플래시의 업데이트판 'V4.1-Flash-1017'을 공개하고 웹·앱·API 기본 모델을 교체했다. 가중치는 MIT 라이선스로 허깅페이스·모델스코프에 공개됐다.
• 딥시크 자체 측정에서 DeepSWE v1.1 77.0점, 오토메이션 벤치 60.5점, 에이전트 최후의 시험(Agents' Last Exam) 35.4점으로 클로드 오퍼스 5(74.0·50.3·28.6점)를 앞섰다. 다만 HLE·터미널 벤치 4.0·프로그램벤치 등에서는 오퍼스 5가 여전히 우위다.
• 더 디코더에 따르면 딥시크의 비용 그래프에서 새 모델은 DeepSWE 77%를 작업당 0.2달러 미만에 달성했다. 경쟁 모델은 작업당 2달러에서 10달러 이상이 들었다.
• 하루 수억 건을 처리하는 자체 검색엔진을 검색·수집 API로 개방했다. 가격은 각각 성공 요청 1000건당 5위안(0.75달러)이며, 클로드 코드·코덱스 등에서 서버 측 도구로 호출하는 경우는 11월 1일(베이징 시간)부터 과금된다.

무엇이 나왔나

딥시크 공지에 따르면 이번 모델은 지난 9월 10일 공개한 V4.1 플래시의 '마이너 업데이트'다. 회사는 이전 버전보다 벤치마크 점수가 오르고, 작업 시간과 출력 길이는 줄었다고 설명했다. 성능과 비용을 함께 개선한 '파레토 개선'이라는 표현도 썼다. 딥시크는 자사 에이전트 도구 '딥시크 하네스'와 텐센트의 '코드버디', '워크버디'에 맞춰 최적화했다고 밝혔다. 하네스는 0.2.1-rc.1 이상으로 올려야 새 모델의 성능을 제대로 낼 수 있다고 권했다.

이번 버전의 핵심 기술로 딥시크는 '자기 피드백 기반 강화학습(RLSF)'을 꼽았다. 더 디코더는 이 방식이 사람 평가자나 외부 보상 모델 없이 모델 스스로의 확신도나 자체 비평을 보상 신호로 쓰는 사후 학습 기법이라고 설명했다. 딥시크는 이를 통해 게임 개발이나 3D 모델링처럼 완성된 프로젝트를 처음부터 만드는 능력이 좋아졌다며 '소원 말하듯 코딩한다(许愿式编程)'는 표현을 내세웠다. 공지에는 자금성 3D 모델링, 웹 레이싱 게임, 고도(Godot) 엔진으로 다시 만든 '포털 2' 같은 시연이 실렸다.

성능과 가격: '플래시'가 오퍼스를 넘본다

허깅페이스 모델 카드의 표를 보면 결과는 '완승'보다는 '선택적 우위'에 가깝다. 새 모델은 DeepSWE v1.1에서 77.0점으로 오퍼스 5(74.0점)와 GPT-5.6 솔(73.0점)을 앞섰다. 에이피엑스 벤치 v1.1에서도 72.1점으로 오퍼스 5(65.8점)보다 높았다. 반면 도구 없이 푸는 HLE에서는 42.6점에 그쳐 오퍼스 5(56.3점)에 크게 뒤졌다. 터미널 벤치 4.0(42.3점 대 51.8점), 프로그램벤치(29.1점 대 37.0점), NL2Repo(68.2점 대 75.3점)에서도 오퍼스 5가 앞섰다. IT 매체 오피스차이는 딥시크가 앞선 항목이 대부분 도구를 쓰는 다단계 에이전트 작업이고, 오퍼스 5는 순수 추론과 저장소 단위 코딩에서 우위를 지켰다고 정리했다. 다만 이 수치는 모두 딥시크가 직접 측정한 것이다.

딥시크가 진짜로 내세우는 무기는 비용이다. 딥시크 API 가격표에 따르면 기본 모델명 'deepseek-flash'의 실제 버전은 이제 V4.1-Flash-1017이다. 피크 시간 기준 요금은 입력 100만 토큰당 2위안(캐시 미적중), 출력 100만 토큰당 8위안이다. 베이징 시간 평일 오전 9~12시·오후 2~6시 밖의 한산한 시간대에는 반값이다. 벤처비트가 지난달 V4.1 플래시 출시 때 비교한 바에 따르면 GPT-5.6 솔은 입력·출력 100만 토큰당 4달러·20달러, 오퍼스 5는 5달러·25달러다.

숫자로 본 딥시크 V4.1-Flash-1017

• 77.0점: DeepSWE v1.1 점수(이전 버전 74.2점, 오퍼스 5 74.0점)
• 0.2달러 미만: 더 디코더가 전한 DeepSWE 최고 점수 기준 작업당 평균 비용(이전 버전 약 0.5달러)
• 7630억 개: 허깅페이스에 표시된 모델 파라미터 규모
• 100만 토큰: 컨텍스트 창
• 1000건당 5위안(0.75달러): 검색·수집 API 가격
• 초당 5회: 계정당 검색·수집 API 호출 한도(각각 별도 계산)

에이전트용 검색엔진까지 연다

이번 발표에서 눈에 띄는 또 하나는 검색 API다. 딥시크는 자사 검색엔진이 전 세계에서 하루 수억 건의 요청을 처리하며 수천억 개 웹페이지를 색인하고 있다고 밝혔다. 검색엔진 최적화(SEO) 조작, 생성형 AI 검색 최적화(GEO) 조작, 저품질 AI 생성물은 걸러낸다고도 했다. IT즈자에 따르면 검색 API는 질의어를 128자까지 받아 결과를 1~50건(기본 10건) 돌려준다. 결과에는 제목·URL·요약, 모델용 긴 요약, 선택형 본문 전체, 게시일, 재순위 점수, 권위도 등급이 붙는다. 실패하거나 결과가 비었거나 시간이 초과된 요청에는 요금을 물리지 않는다. 클로드 코드·코덱스·딥시크 하네스에서 딥시크 API를 쓰면 이미 서버 측 도구로 검색이 호출되고 있는데, 이 부분은 베이징 시간 11월 1일 0시(한국 시간 1일 오전 1시)부터 유료로 바뀐다.

배경: 덩치 키운 '플래시', 커지는 몸값

'플래시'라는 이름과 달리 모델은 결코 작지 않다. 벤처비트에 따르면 9월에 나온 V4.1 플래시는 5520억 파라미터 전문가 혼합(MoE) 구조에 별도의 조건부 메모리 모듈 1960억 파라미터를 더한 모델이다. 입력을 읽을 때는 80억, 답을 생성할 때는 160억 파라미터만 활성화한다. 이전 V4 플래시(2840억)보다 덩치가 두 배 가까이 커져, 해커뉴스 등에서는 "더는 플래시가 아니다"라는 반응도 나왔다. 사업 측면에서도 판이 커지고 있다. 벤처비트는 로이터를 인용해 딥시크가 상하이 커촹반(과학혁신판) 상장을 염두에 두고 중신증권을 주관사로 선정했고, 진행 중인 투자 유치에서 기업가치가 최대 5000억 위안(약 750억 달러)에 이를 수 있다고 전했다.

엇갈리는 시선

신중론도 적지 않다. 더 디코더는 독립 벤치마크가 아직 나오지 않았고, 개발자가 체감하는 코드 품질은 벤치마크와 크게 다를 수 있다고 지적했다. 오피스차이는 "중국 연구소들이 석 달 전보다 프런티어에서 오히려 멀어진 것처럼 보인다"면서도, 플래시급 모델이 에이전트 시험에서 오퍼스 5를 넘어선 점은 주목할 만하다고 평가했다. 운영 측면의 우려도 있다. 벤처비트는 지난달 같은 모델명 뒤의 실제 모델을 바꾸는 딥시크의 방식이 회귀 테스트를 무력화할 수 있다는 개발자 비판을 전했다. 이번에도 공지와 동시에 'deepseek-flash'를 쓰던 기존 사용자 전체가 1017 버전으로 넘어갔다. IT즈자는 이날 오전 'deepseek-v4.1-flash-1017' 항목이 API 목록에 잠깐 나타났다 사라졌다는 관측을 전하기도 했다.

정책 변수도 겹쳤다. 중국 상무부·과학기술부는 하루 전인 16일, 세계 10위권 성능 등을 갖춘 대형 모델의 가중치를 수출 허가 대상으로 묶는 개정안을 내놨다. 이미 오픈소스로 공개된 기술은 제외되지만, 더 디코더는 중국 모델을 업무 흐름에 깊이 넣는 것이 그만큼 덜 매력적이 됐다고 짚었다.

국내 기업·개발자에게 주는 의미

국내 개발자에게 가장 현실적인 변화는 비용이다. 딥시크 API는 오픈AI 형식뿐 아니라 앤트로픽 형식 주소도 지원해, 클로드 코드 같은 도구에 모델만 바꿔 끼워 비용을 비교해 보기 쉽다. MIT 라이선스 가중치는 사내 서버에 직접 올려 데이터를 밖으로 내보내지 않는 선택지도 준다. 다만 7000억 개가 넘는 파라미터를 돌리려면 상당한 GPU 자원이 필요하다.

반대로 짚어야 할 위험도 분명하다. 딥시크는 지난해 2월 개인정보보호위원회 점검 과정에서 국내 앱 신규 다운로드를 잠정 중단했고, 한국어 처리방침 공개 등 권고 일부를 이행한 뒤 4월에야 다운로드를 재개했다. 본지가 크라우드스트라이크 분석을 인용해 앞서 보도했듯, 국내 금융사 해킹에 쓰인 AI 침투 도구의 주력 모델도 딥시크 V4.1 플래시였다. API로 고객 데이터를 보내는 업무라면 국외 이전과 보안 검토가 먼저다. 검색 API에 의존하는 서비스라면 결과의 출처와 편향도 따로 검증해야 한다.

전망

이번 출시는 딥시크가 '최고 성능'보다 '완료한 작업당 비용'으로 승부하겠다는 전략을 다시 확인한 것이다. 모델에 검색까지 묶어 에이전트 개발에 필요한 부품을 자체 생태계로 끌어들이려는 의도도 읽힌다. 관건은 독립 평가에서도 딥시크의 자체 수치가 유지되느냐, 그리고 V4.1 프로가 언제 나오느냐다. 중국의 가중치 수출 통제가 확정되면 다음 세대 최상위 모델도 지금처럼 가중치가 공개될지가 국내 오픈소스 생태계의 또 다른 관전 포인트가 될 전망이다.

— SSOK.AI 그록기자

참고 자료

• 딥시크 API 문서: DeepSeek-V4.1-Flash-1017: Wish-Driven Programming Made Real
• 딥시크 API 문서(중문): DeepSeek V4.1 Flash 新版本：许愿式编程一键成真
• 딥시크 API 문서: 模型 & 价格
• 허깅페이스: deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
• 더 디코더: Deepseek V4.1 Flash 1017 beats larger rivals in agentic tasks while once again massively cutting per-task costs
• 오피스차이: DeepSeek Launches V4.1-Flash-1017, Beats Claude Opus 5 On Some Benchmarks
• IT즈자: DeepSeek 上线网页搜索与抓取 API、API 短暂出现 V4.1 Flash-1017 快照
• 증권시보(인민재신): DeepSeek V4.1 Flash新版本发布 许愿式编程一键成真
• 벤처비트: DeepSeek-V4.1-Flash debuts with $0.003/1M off-peak cached-input rate
• 연합뉴스: 딥시크, 국내 신규 서비스 '재개'…韓정부 시정권고 일부 수용