








1 / 9
값은 그대로, 성능만 쑥 올린 오픈 AI 새 버전
딥시크 DeepSeek-V4.1-Flash-1017(10/17): 웹·앱·API 자동 적용, 요금·호출법 그대로, MIT 가중치(763B·1M 컨텍스트), 자체 측정 코딩·터미널 점수 상승, Search·Fetch API 1,000건당 0.75달러(코딩 도구 속 호출 11/1 과금).
값은 그대로 성능만 쑥
쓰던 앱·API 그대로인데 하룻밤 새 모델만 똑똑해졌어요
왜 지금 뜨나
딥시크가 10월 17일 주력 모델을 새 버전으로 교체 웹·앱·API에 모두 적용
정식 이름은 이것
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 763B·MIT 라이선스 가중치 공개 컨텍스트 100만 토큰
① 코딩 실력 UP
코딩 과제 74.2 → 77.0 터미널 작업 31.2 → 42.3 (딥시크 자체 측정)
② 더 빠르고 짧게
작업 시간·답변 길이를 줄여 같은 일을 더 싸고 빠르게 API 요금·호출법은 그대로
③ 검색 API 개방
자체 검색 엔진을 API로 공개 성공 1,000건당 0.75달러 코딩 도구 속 호출은 11월부터 과금
누구에게 맞나
맞음: API로 코딩·자동화하는 팀 안 맞음: 내 PC로 직접 돌리기 회사 기밀·개인정보는 넣지 말기
시작 난이도
초보: 웹·앱에 이미 적용됨 개발자: 모델 이름만 확인 주말엔 종일 할인 요금, 링크는 캡션에
어떤 일에 먼저 써 볼까
코딩·자동화·자료 조사 중 먼저 맡길 일 하나를 댓글로 적어 주세요
출처
Sources — DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (2026-10-18 12:43 슬롯)
Official (primary)
·DeepSeek API Docs Change Log, 2026-10-17: https://api-docs.deepseek.com/updates/
·DeepSeek V4.1 Flash upgraded to DeepSeek-V4.1-Flash-1017; official web and APP models also updated
·API calling method and pricing unchanged; model name `deepseek-flash`
·Benchmarks vs previous V4.1-Flash (2026-09-10 entry): DeepSWE v1.1 74.2 → 77.0; Terminal-Bench 4.0 31.2 → 42.3 (Claude Code framework); also Agents' Last Exam 31.8 → 35.4, Automation-Bench 54.8 → 60.5, Chartography 78.9 → 83.0
·Reduced task runtime and output length → lower cost, higher speed (company claim)
·Opened in-house search engine as Search & Fetch API
·DeepSeek Models & Pricing: https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
·deepseek-flash = DeepSeek-V4.1-Flash-1017, context 1M, max output 384K, vision supported
·Per 1M tokens, PEAK: input cache hit $0.006 / cache miss $0.3 / output $1.2; OFF-PEAK = half ($0.003 / $0.15 / $0.6)
·Peak hours 01:00–04:00 and 06:00–10:00 UTC Mon–Fri (excl. Chinese public holidays); weekends fully off-peak
·Search / Fetch: $0.75 per 1,000 successful requests each
·Server-side tool calls via DeepSeek Harness, Claude Code, Codex currently free; per-request billing starts 00:00 Beijing time 2026-11-01 (= 01:00 KST 11/1)
·Hugging Face model card: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
·"minor update" to V4.1-Flash; weights and repo under MIT License
·Model size 763B params (HF page); recommended context_window 1M tokens
·No Jinja chat template; Python reference encoder + deepseek-recipe
Secondary (context only, not used for slide numbers)
·The Decoder (2026-10-17): https://the-decoder.com/deepseek-v4-1-flash-1017-beats-larger-rivals-in-agentic-tasks-while-once-again-massively-cutting-per-task-costs/ — notes independent benchmarks not yet out
·Vercel AI Gateway changelog (2026-10-17): https://vercel.com/changelog/deepseek-v4-1-flash-1017-now-available-on-ai-gateway
·PacketNebula open-weight tracker (17 Oct): 510.3 GB repo, multi-GPU server needed (third-party)
Uncertainties / careful wording
·All benchmark numbers are DeepSeek's own; slides say "(딥시크 자체 측정)".
·"Faster/cheaper" is the company's claim (shorter output & runtime); no per-task dollar figure used (only seen in a third-party chart reading).
·"내 PC로 직접 돌리기 안 맞음" is an inference from the 763B size (HF) — no official hardware floor quoted.
·"회사 기밀·개인정보는 넣지 말기" is general safety advice, not a claim about DeepSeek policy.
·Slide 6 "코딩 도구 속 호출은 11월부터 과금" refers to server-side tool calls via Harness/Claude Code/Codex (free until 11/1 00:00 Beijing).
데스크에서 같이 두면 좋은 것
이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
- 추천
모니터 받침대
조명