DeepSeek V4.1 Flash 출시: 더 강력하고, 더 빠르고, 더 저렴하게, 공식 사이트에서 네이티브 멀티모달 지원
2026년 9월 10일, DeepSeek가 V4.1 Flash를 공개했습니다. 이름에 Flash가 붙어 있지만 단순한 저가형 모델이 아닙니다. 새로운 모델 구조 시리즈의 첫 번째 구현이며, DeepSeek가 네이티브 멀티모달 비전 이해를 처음으로 주력 모델에 직접 넣은 모델이기도 합니다.
더 분명한 신호는 따로 있습니다. DeepSeek는 V4 Pro로 들어오는 트래픽을 V4.1 Flash로 넘기기로 했습니다. 경량 모델이 플래그십 트래픽을 이어받는 일은 이 업계에서 흔치 않습니다.
V4.1 Flash가 바꾼 것
V4.1 Flash는 552B 파라미터 MoE 모델로, 새로운 Causal-Encoder-Decoder 구조를 씁니다. 특징은 입력과 출력이 비대칭이라는 점입니다. 입력 쪽은 8B만 활성화되고 출력 쪽에서 16B가 활성화됩니다. 읽어 들이는 비용은 극한까지 낮추고, 연산은 실제로 생성이 일어나는 구간에만 씁니다.
새로운 사전학습 방식과 더 큰 규모의 강화학습 후속 학습을 결합해, V4.1 Flash가 V4 Pro를 포함한 플래그십 모델들을 벤치마크에서 앞섰다고 DeepSeek는 설명합니다.
| 항목 | 사양 |
|---|---|
| 파라미터 | 552B (MoE) |
| 구조 | Causal-Encoder-Decoder, 입출력 비대칭 |
| 활성 파라미터 | 입력 8B / 출력 16B |
| 컨텍스트 길이 | 1M tokens |
| 최대 출력 | 384K tokens |
| 멀티모달 | 네이티브 이미지 이해, 외부 비전 모듈 아님 |
| 사고 모드 | 사고·비사고 모두 지원, 기본값은 사고 켬 |
| 동시성 한도 | 2,500 |
네이티브 멀티모달은 따로 짚을 만합니다. 이전 V4 Flash Vision Exp는 텍스트 모델에 비전 기능을 덧붙인 방식이라 쓸 때 모델명을 바꿔야 했습니다. V4.1 Flash는 이미지 이해를 같은 모델에 통합해 텍스트와 이미지가 하나의 엔드포인트로 들어옵니다. 별도 라우팅이 필요 없습니다. 이전 세대 비전 방식의 성능은 V4 Flash Vision Exp API 실측 글에서 확인할 수 있습니다.
KV 캐시가 4분의 1로, Agent 비용도 따라 내려간다
Agent를 돌리는 사람이라면 캐시 비용에 민감할 수밖에 없습니다. 멀티턴 대화에서는 이력이 반복해서 읽히고, 캐시 히트 토큰이 청구서의 상당 부분을 차지합니다.
V4.1 Flash는 이 부분을 아키텍처로 건드렸습니다. 이전 세대와 비교해 KV 캐시의 HBM 요구량은 1/4, SSD 요구량은 1/8로 줄었습니다. DeepSeek가 제시한 초기 모델 대비 누적 감소 폭은 437배입니다.
이 숫자가 실무에서 뜻하는 바는 명확합니다. 긴 컨텍스트 멀티턴 작업의 한계 비용이 크게 낮아집니다. 수십 턴에 걸쳐 도구를 호출하는 Agent를 돌리면 예전에는 청구서가 턴 수에 거의 비례해 늘었습니다. 지금은 그 곡선의 기울기가 눈에 띄게 완만해졌습니다.
최신 API 요금
새 요금은 2026년 9월 10일 12:00부터 적용됩니다. DeepSeek는 피크·오프피크제를 유지하며, 오프피크 요금은 피크 시간대의 정확히 절반입니다. 피크 시간대는 베이징 시간 기준 평일 9:0012:00, 14:0018:00이고 나머지는 모두 오프피크입니다.
아래 요금은 100만 토큰당, 위안화 기준입니다.
| 과금 항목 | 시간대 | deepseek-flash | deepseek-v4-pro |
|---|---|---|---|
| 입력 (캐시 히트) | 오프피크 | 0.02 위안 | 0.15 위안 |
| 입력 (캐시 히트) | 피크 | 0.04 위안 | 0.30 위안 |
| 입력 (캐시 미스) | 오프피크 | 1 위안 | 4.5 위안 |
| 입력 (캐시 미스) | 피크 | 2 위안 | 9.0 위안 |
| 출력 | 오프피크 | 4 위안 | 13.5 위안 |
| 출력 | 피크 | 8 위안 | 27.0 위안 |
| 동시성 한도 | — | 2,500 | 500 |
나란히 놓고 보면 분명합니다. 캐시 히트 입력은 약 87% 저렴해졌고, 캐시 미스 입력은 약 78%, 출력은 약 70% 저렴해졌습니다. 동시성 한도는 500에서 2,500으로 다섯 배 올랐습니다.
제품 라인별 요금 흐름을 추적하고 있다면 V4 Pro API 영구 인하 글을 함께 보면 비교가 쉽습니다. 그때의 인하와 이번 인하는 목적이 다릅니다.
다른 모델과 비교하면 어디쯤인가
먼저 숫자의 출처를 밝혀야 합니다. DeepSeek는 이번 발표에 완전한 벤치마크 표를 첨부하지 않았습니다. 아래 점수는 서드파티 집계와 커뮤니티 추적에서 나온 것이며 공식 수치가 아닙니다. 그 전제로 읽어 주세요.표에는 DeepSeek 자체 3개 버전과 외부 경쟁 모델 4개(GLM 5.3, Kimi K3, GPT 5.6-Sol, Claude Opus 5)를 나란히 놓고 19개 항목을 하나씩 실었습니다. 비교 결과가 더는 이미지 안에만 머물지 않습니다.
| 벤치마크 | V4.1 Flash | V4-Pro 0813 | V4-Flash 0731 | GLM 5.3 | Kimi K3 | GPT 5.6-Sol | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 90.9 | 92.4 | 89.9 | 88.1 | 92.9 | 94.1 | 93.4 |
| HLE | 36.8 (39.1*) | 42.7* | 37.8* | 42.0* | 43.5 | 44.5 | 56.3 |
| Codeforces (Rating) | 3471 | 3348 | 3289 | - | - | - | - |
| MathArena Apex | 65.6 | 65.3 | 58.6 | - | 65.6 | - | - |
| Terminal-Bench 2.1 | 90.6 | 87.9 | 82.7 | 88.2 | 88.3 | 88.8 | 89.1 |
| Terminal-Bench 3.0 | 30.0 | 11.8 | 7.6 | 28.3 | 17.7 | 34.4 | 43.3 |
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 | 12.4 | 7.0 | 37.9 | 12.6 | 39.9 | 51.8 |
| DeepSWE v1.1 | 74.2 | 62.7 | 54.4 | 66.9 | 67.5 | 73.0 | 74.0 |
| ProgramBench | 20.3 | 15.5 | - | 19.0 | 17.5 | 23.0 | 37.0 |
| NL2Repo-Bench | 65.4 | 61.5 | 54.2 | 58.0 | 58.0 | 56.8 | 75.3 |
| CyberGym | 88.1 | 83.3 | 76.7 | 84.5 | 80.0 | 84.5 | - |
| SEC-Bench Pro | 62.8 | 56.4 | 30.9 | - | - | 74.3 | - |
| ExploitGym | 15.3 | 5.4 | 1.8 | 15.0 | - | 33.7 | 22.1 |
| HLE (w/tools) | 63.9 | 60.0 | 51.5 | 62.5 | 59.8 | - | 63.6 |
| Automation-Bench | 54.8 | 43.2 | 37.7 | 48.8 | 46.7 | 45.8 | 50.3 |
| Agents’ Last Exam | 31.8 | 25.7 | 25.2 | 28.5 | 27.6 | 26.7 | 28.6 |
| Chartography (w/tools) | 78.9 | - | - | - | 68.1 | 79.9 | 84.0 |
| BabyVision (w/tools) | 89.6 | - | - | - | 85.7 | 88.9 | 94.1 |
| ZeroBench-main (w/tools) | 49.0 | - | - | - | 41.0 | 53.0 | 52.0 |
*가 붙은 점수는 텍스트 입력 기준이고, -는 해당 항목에 공개된 수치가 없다는 뜻입니다. 수치는 서드파티 평가와 커뮤니티 정리를 바탕으로 한 참고용입니다.
Agent 계열과 코딩 작업에서 V4.1 Flash는 이 층에서 상위권입니다. Terminal-Bench 2.1에서 90.6, CyberGym 88.1, Codeforces 레이팅 3471, 도구를 쓴 HLE 63.9로 Claude Opus 5의 63.6을 살짝 앞섭니다.
하지만 약점도 뚜렷합니다. 도구 없이 순수 추론만 하는 HLE에서는 36.8, 텍스트 전용 구간에서는 39.1로 GPT-5.6 Sol의 44.5, Claude Opus 5의 56.3에 크게 못 미칩니다.
정체성이 분명합니다. 도구를 부려 작업을 끝내는 데 강한 모델이고, 새로운 추론 챔피언은 아닙니다. 어려운 폐권 추론 문제를 던질 계획이라면 기대치를 낮춰 잡는 편이 좋습니다.
속도도 또 하나의 강점입니다. 여러 독립 테스터가 측정한 지속 출력 처리량은 300~355 tokens/s였고, 개별 피크는 500 이상이라는 보고도 있습니다. 한 비교에서는 V4.1 Flash가 355 tokens/s, V4 Pro가 63 tokens/s였고, 첫 토큰 지연은 766ms에서 178ms로 줄었습니다.
연동 방법
연동 비용은 낮습니다. 모델명만 바꾸면 됩니다.
모델명은 deepseek-flash를 씁니다. Base URL은 https://api.deepseek.com 그대로이고, Anthropic 형식 엔드포인트는 https://api.deepseek.com/anthropic입니다. 이전 모델명인 deepseek-v4-flash와 deepseek-v4-flash-vision-exp도 계속 호출할 수 있지만 내부는 이미 V4.1 Flash로 교체되어 Flash 요금으로 과금됩니다.
| 기능 | 지원 |
|---|---|
| JSON Output | 지원 |
| Tool Calls | 지원 |
| Responses API | 지원 |
| Anthropic API | 지원 |
| 대화 프리픽스 이어쓰기 | 지원 (Beta) |
| FIM 완성 | 비사고 모드만 |
| 이미지 이해 | 지원 |
미리 계획해야 할 항목이 하나 있습니다. 베이징 시간 2026년 9월 14일 12:00 이후, V4.1 Pro가 나오기 전까지 deepseek-v4-pro로 가는 모든 요청이 V4.1 Flash로 라우팅되고 Flash 단가로 과금됩니다.
운영 트래픽을 V4 Pro에 고정해 둔 상태라면 남은 며칠이 마지막 검증 구간입니다. 실제 트래픽으로 비교 검증을 돌리고 출력 안정성에 문제가 없는지 확인한 뒤 옮기는 편이 안전합니다. V4 Pro에서 다듬은 프롬프트는 V4.1 Flash에서 다시 테스트해야 합니다. 그대로 이어질 것이라 가정하지 마세요.
가중치와 기술 보고서는 공개되어 Hugging Face에서 내려받을 수 있습니다. 대규모 배포가 필요하고 2k 규모 GPU와 스토리지 클러스터를 보유한 팀은 직접 문의하라고 안내하고 있습니다.
개발자들은 어떻게 보는가
Hacker News 스레드는 415점, 댓글 217개를 모았고 Reddit의 r/singularity에서도 별도 논의가 있었습니다. 양쪽을 읽어 보면 칭찬도 비판도 꽤 구체적입니다.
긍정적인 반응은 가성비에 집중됩니다. Agent 업계에서 일하는 한 개발자는 V4.1 Flash의 직접 경쟁자가 Gemini Flash인데 Agent 계열 작업에서는 품질이 더 좋고 작업당 비용은 상대의 2030% 수준이라고 말했습니다. 또 다른 개발자는 .metal 커널을 대량으로 .cu로 바꾸는 작업에 써 봤는데 Opus보다 유도가 덜 필요했고 주석도 더 잘 썼으며 300400 tokens/s로 돌았다고 전했습니다.
비판도 구체적입니다. 도구 호출이 실패할 때 Agent가 재시도 루프에 빠지기 쉽다는 지적이 있었고, 오류 메시지에 복구 방법을 명시해야 한다고 조언했습니다. 언어 추종이 불안정해 영어로 물어도 사고 과정이나 답변이 중국어로 나올 때가 있고, 독일 현지 주제를 물었더니 독일어로 답했다는 사례도 있습니다. 사고 단계가 low, high, max 세 개뿐이고 high가 사실상 max라 토큰을 심하게 태운다는 불만도 많습니다. 실용적인 medium이 필요하다는 요구입니다.
가장 논쟁적인 부분은 Pro 트래픽을 Flash로 돌리는 결정입니다. 반대 쪽 논리는 V4 Pro에서 이미 검증한 워크플로가 있는데 모르는 사이에 다른 모델로 운영을 돌리는 건 받아들이기 어렵다는 것입니다. 찬성 쪽은 이 연구소가 V3.2 때부터 릴리스마다 기반 모델을 바꿔 왔고, 장기적 안정성이 필요하면 가중치를 직접 호스팅해야 한다고 맞섭니다.
Reddit도 비슷한 분위기로, 효율 향상은 인정하면서도 신중합니다. Flash급 모델이 일상 사용에서 Kimi K3 같은 대형 모델을 정말 앞서는지 의문을 제기하는 목소리가 있었습니다. 이 회의는 타당합니다. 벤치마크는 정돈된 문제를 과대표집하고, 실무의 지저분한 부분은 충분히 담지 못합니다.
놓치기 쉬운 점도 하나 있습니다. 이전 세대 V4 Flash는 284B로 많은 사람이 로컬에서 돌릴 수 있었습니다. V4.1 Flash는 552B가 되어 로컬 배포 문턱이 함께 올라갔습니다.
자주 묻는 질문
V4.1 Flash는 언제 출시됐나요? 2026년 9월 10일입니다.
호출하려면 무엇을 바꿔야 하나요?
모델명을 deepseek-flash로 바꾸면 됩니다. 나머지 파라미터는 그대로이고 OpenAI SDK와 호환됩니다.
이미지를 지원하나요? 지원합니다. 외부 모듈이 아니라 네이티브 비전 이해입니다. 텍스트와 이미지가 같은 모델 엔드포인트를 씁니다.
컨텍스트는 얼마나 되나요? 1M tokens이고 최대 출력은 384K tokens입니다.
V4 Pro보다 강한가요? Agent 계열과 코딩 작업에서는 전면적으로 앞섰다고 DeepSeek가 밝혔고, 그에 따라 V4 Pro는 순차 종료됩니다. 다만 순수 추론에서는 Opus 5, GPT-5.6 Sol 같은 추론 특화 모델에 못 미칩니다.
얼마나 저렴해졌나요? 오프피크 출력이 100만 토큰당 4위안으로 V4 Pro의 13.5위안 대비 약 70% 인하됐습니다. 캐시 히트 입력은 0.15위안에서 0.02위안이 됐습니다.
로컬에서 돌릴 수 있나요? 가중치는 공개됐지만 552B 규모는 메모리 요구량이 높아 개인 하드웨어로는 사실상 어렵습니다.
무료로 쓸 수 있나요? API는 사용량 기반 과금입니다. 먼저 맛보고 싶다면 아래 입구를 이용하세요.
온라인으로 체험하기
API를 붙이는 게 번거롭다면 DeepSeek 공식 사이트(deepseek4.hk)에서 바로 써볼 수 있습니다. 이 경로는 이미 V4.1 Flash에 연결되어 있고 1M 컨텍스트, 이미지 이해, 도구 호출을 모두 쓸 수 있습니다. API 키 설정 없이 열면 바로 대화가 시작됩니다.
가장 빠르게 익히려면 DeepSeek 사용 가이드의 경로가 도움이 됩니다. 입구나 계정 관련해서 확인할 게 남았다면 공식 사이트 입구 안내가 더 자세합니다. V4.1 흐름을 배경지식으로 훑고 싶다면 투자 유치·가격 인하·멀티모달 정리 글을 함께 보세요.
API 설정이 필요 없습니다. 열면 바로 쓸 수 있습니다. 1M 컨텍스트와 네이티브 멀티모달을 갖춘 V4.1 Flash가 deepseek4.hk에 올라와 있습니다.
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