DeepSeek V4.1 Flash 1017 공개, Terminal-Bench 4.0 31.2에서 42.3으로

DeepSeek가 10월 17일 V4.1 Flash의 새 체크포인트 V4.1 Flash 1017을 내놨다. DeepSeek는 "minor update"라고 불렀지만 공식 표 11개 항목이 모두 올랐다. 가장 많이 오른 Terminal-Bench 4.0은 31.2에서 42.3이 됐다. Artificial Analysis 지능 지수는 39에서 45로 올랐고, 오픈 웨이트 모델 중 GLM-5.3과 함께 공동 2위에 섰다. 환각률은 96%에서 67%로 내려갔지만 비교 모델 대부분보다 여전히 높다.

무엇이 나왔나

• 2026년 10월 17일에 공개했다. 발표 페이지에는 날짜만 있다. DeepSeek 공식 X 발표는 17:35 KST에 올라왔다. DeepSeek는 Hugging Face 레포를 같은 날 11:40 KST에 만들었다. (DeepSeek 발표, X 발표)
• DeepSeek는 이전 버전보다 벤치마크가 오르고 작업 시간과 출력 길이가 줄었다고 설명한다. 게임 제작이나 3D 모델링처럼 처음부터 프로젝트를 만드는 작업은 자기 피드백 강화학습으로 다듬었다고 한다. DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy에 맞춰 최적화했다. DeepSeek Harness는 v0.2.1-rc.1 이상을 권한다.
• 이미지와 텍스트를 입력받는 MoE 모델이다. 백본은 552B다. 토큰당 활성 파라미터는 prefill에서 8B, decode에서 16B를 쓴다. 백본과 따로 196B짜리 Engram 메모리가 붙어서, Hugging Face는 가중치 합계를 약 763B로 표시한다. 컨텍스트는 1M 토큰까지 받고, API는 최대 384K 토큰까지 출력한다. 아키텍처는 원본 V4.1 Flash 카드에서 설명한다. (V4.1 Flash 모델 카드)
• 레포와 가중치 모두 MIT 라이선스로 풀었다. Hugging Face와 ModelScope에서 받는다.
• API 모델명 deepseek-flash가 이제 1017을 가리킨다. 호출 코드는 그대로 둬도 된다. 예전 이름 deepseek-v4-flash와 deepseek-v4-flash-vision-exp로 보내도 1017이 답한다. (API 문서)
• 같은 날 Search API와 Fetch API도 일반에 열었다. 두 API는 DeepSeek 자체 검색엔진을 쓴다.

공식 벤치마크

이전 버전 대비 공식 벤치마크. DeepSeek 발표 표, 2026-10-17

이전 버전 대비 공식 벤치마크	V4.1 Flash 1017	V4.1 Flash (이전)
Terminal-Bench 4.0	42.3	31.2
ProgramBench	29.1	20.3
Apex Bench v1.1	72.1	64.6
HLE (도구 없음)	42.6	36.8
Automation-Bench	60.5	54.8
DeepSWE v1.1	77.0	74.2

벤치마크	이전	1017	변화
Terminal-Bench 4.0	31.2	42.3	+11.1
ProgramBench	20.3	29.1	+8.8
Apex Bench v1.1	64.6	72.1	+7.5
HLE (도구 없음)	36.8	42.6	+5.8
Automation-Bench v1.0.6	54.8	60.5	+5.7
Chartography (도구 사용)	78.9	83.0	+4.1
Agents' Last Exam	31.8	35.4	+3.6
BabyVision (도구 사용)	89.6	92.5	+2.9
DeepSWE v1.1	74.2	77.0	+2.8
NL2Repo-Bench	65.4	68.2	+2.8
ZeroBench-main (도구 사용)	49.0	51.0	+2.0

출처: DeepSeek 발표 표, Hugging Face 모델 카드. 같은 표에는 Kimi K3, GLM-5.3, GPT-5.6 Sol, Claude Opus 5도 들어 있다. 1017은 여섯 모델 중 네 항목에서 1위를 했다. DeepSWE v1.1에서 77.0, Automation-Bench에서 60.5, Agents' Last Exam에서 35.4, Apex Bench에서 72.1을 받았다. 나머지 일곱 개 중 여섯 개는 Opus 5가, ZeroBench 한 개는 GPT-5.6 Sol이 1위를 했다. Terminal-Bench 4.0에서는 Opus 5가 51.8로 가장 높다.

• 비교 대상은 DeepSeek가 골랐다. Claude Opus 5.5나 GPT-6.1 Sol 같은 최신 모델은 표에 넣지 않았다.
• DeepSeek는 Terminal-Bench 4.0을 Claude Code 하네스로, DeepSWE v1.1을 Mini-SWE-V2 하네스로 쟀다. 원본 V4.1 Flash 카드에는 이전 버전의 Terminal-Bench 4.0 점수 31.2를 DeepSeek Harness로 쟀다고 적혀 있다.
• NL2Repo-Bench의 이전 버전 점수가 원본 카드에는 64.0, 1017 표에는 65.4로 나온다. 여기서는 1017 표를 따랐다.
• HLE를 텍스트 전용 부분집합으로만 보면 39.1에서 44.0으로 올랐다.

Artificial Analysis 지능 지수

Artificial Analysis 지능 지수. Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, 2026-10-20 기준

Artificial Analysis 지능 지수	Artificial Analysis 지능 지수
Claude Opus 5.5 (max)	58
Claude Sonnet 5.5 (max)	56
Muse Wonder Full (max)	56
GPT-6 Astra (max)	53
Gemini 4 Argon (high)	53
GPT-6.1 Sol (max)	52
Grok 4.7 (xhigh)	46
MiMo-V2.6-Pro	46
Qwen3.8 Max	45
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)	45
GLM-5.3 (max)	45
Kimi K3 (max)	44
Claude Haiku 5.5 (max)	43
Gemini 3.8 Flash (high)	41
DeepSeek V4.1 Flash (max, 이전)	39

Artificial Analysis는 1017에 45점을 매겼다. 이전 버전보다 6점 높다. 오픈 웨이트 모델 중에서는 MiMo-V2.6-Pro가 46점으로 가장 높고, 1017은 GLM-5.3과 함께 공동 2위에 섰다. Step 5 Preview와 Kimi K3는 44점을 받았다. 같은 발표에서 GDPval-AA v2.1 Elo는 1600에서 1746으로, AA-Briefcase v1.1 Elo는 1420에서 1570으로 올랐다. CritPt는 14%에서 24%가 됐다. 1017은 지수 작업 하나에 출력 토큰을 평균 89K 쓴다. Artificial Analysis 모델 페이지는 1017을 출력이 매우 긴 편으로 분류한다. (Artificial Analysis 발표, 모델 페이지)

환각률

AA-Omniscience 환각률 (%). Artificial Analysis, 2026-10-20 기준

AA-Omniscience 환각률 (%)	%
Gemini 4 Argon (high)	15%
Grok 4.7 (xhigh)	29%
GLM-5.3 (max)	30%
Kimi K3 (max)	53%
GPT-6.1 Sol (max)	54%
Claude Opus 5.5 (max)	59%
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)	67%
DeepSeek V4.1 Flash (max, 이전)	96%

Artificial Analysis는 틀린 답 수를 틀린 답, 부분 정답, 답하지 않은 문항을 합친 수로 나눠 환각률을 낸다. 맞히지 못한 문항에서 모른다고 하지 않고 틀린 답을 낸 비율이라 낮을수록 좋다. 1017의 환각률은 96%에서 67%로 29포인트 내려갔다. AA-Omniscience 지수는 -5에서 +5가 됐다. 그래도 위 비교 모델 가운데서는 이전 버전 다음으로 높다. (AA-Omniscience, Artificial Analysis 발표)

커뮤니티 반응

Hacker News 발표 스레드와 Reddit r/LocalLLaMA의 발표 스레드, 순위 스레드에서 모은 의견이다. 수치는 글쓴이 주장 그대로 옮겼다.

• 속도와 가격 때문에 체감이 좋다. 벤치마크는 GPT Sol이나 Gemini보다 낮아도 쓰기 편하다고 했다. 응답이 빠르고, 사고 과정이 보이고, 사이버 검토로 막히는 일이 없어서다. (HN @OsrsNeedsf2P)
• 토큰이 줄었다. 구 가중치와 비교해 보니 추론 강도 1이 쓸 만해졌고, 토큰은 2.5배 적게 쓴다고 했다. 모든 추론 강도에서 토큰이 약 20% 줄었는데, 지능과 도구 호출 패턴은 그대로였다고 한다. (HN @apejcic)
• 응답이 빨라졌다. Fireworks에서 재 보니 품질 점수는 3.46에서 3.77로 올랐고, 응답 시간 중앙값은 16.8초에서 8.0초로 줄었다고 했다. 다만 1017은 medium, 이전 버전은 low 추론으로 돌려서 조건이 같지 않다. (Reddit u/mvaranka)
• 나아진 게 바로 느껴진다. 원래 V4.1 Flash보다 확실히 나아졌고, 일부 영역에서는 Qwen3.8-Flash-Next보다 낫다고 했다. (Reddit u/sixx7)
• 오히려 나빠졌다. 과거 PR 리뷰로 만든 개인 벤치마크를 돌려 보니 이전 버전보다 시간이 30% 더 걸렸고 결과도 나빴다고 반박한 사람이 있었다. (HN @springtimesun)
• 말이 많고 맴돈다. 같은 자리를 맴돌아서 GLM 5.3 Flash로 돌아갔다는 사람이 있었다. 추론이 끝없이 이어진다는 사람도 있었다. (Reddit u/progbeercode, u/challis88ocarina)
• 집에서 돌리기 어렵다. 이전 0731 버전은 집에서 겨우 돌렸는데 이번 크기로는 사실상 못 돌린다고 했다. 더 작은 모델을 바라는 사람도 있었다. (Reddit u/daank, HN @jononor)
• 벤치마크 고르기부터 유리하다. 어떤 벤치마크를 공개할지 DeepSeek가 고른 것부터 비교를 기울게 한다고 짚은 사람이 있었다. "minor update"라면서 "substantial improvements"라고 쓴 문구를 꼬집은 댓글도 있었다. (Reddit u/SexyAlienHotTubWater, HN @pmxi)

X에서 나온 사용 사례

모두 10월 17일 공식 발표 뒤에 올라온 글이다. 시간과 결과는 올린 사람 주장 그대로다.

같은 프롬프트로 에펠탑과 파리 3D 장면을 만들어 비교했다. 1017은 1시간 10분 31초, Claude Haiku 5.5는 45분 2초, Gemini 4 Argon은 38분 22초, Muse Spark 1.3은 17분 1초가 걸렸다. 작성자는 Argon 결과가 가장 다듬어졌다고 했다.

deepseek-flash API로 코딩, 셸, git 작업 34개를 두 번씩 돌려 하네스를 비교했다. 두 하네스 모두 408건 중 407건을 통과했다. DeepSeek Harness는 미니멀 하네스 Pi보다 시간은 1.63배, 출력 토큰은 1.91배 더 썼다.

간단한 작업 하나를 같은 프롬프트로 Claude Opus 5.5와 비교했다. max thinking으로 돌린 1017은 47분, Opus 5.5는 44분 걸렸다. 작성자는 보기에는 Opus 쪽이 낫다고 했다.

Three.js로 젤리곰 장면을 한 번에 만들었다. 2시간 3분이 걸렸다. 작성자는 결과는 좋지만 오래 걸렸다고 했다.

아직 확실하지 않은 것

• DeepSeek는 발표 페이지에 정확한 공개 시각을 적지 않았다. 위 시각은 X 발표와 Hugging Face 레포가 생긴 시각을 따랐다.
• Artificial Analysis는 발표 글에서 AA-Omniscience 정답률이 올랐다고 썼다. 그런데 함께 올린 차트의 표기와 맞지 않아서 정답률은 싣지 않았다.
• 공식 벤치마크는 모두 DeepSeek가 직접 쟀다.