중국 기업 DeepSeek가 AI 모델 'DeepSeek-V4.1-Flash'를 2026년 9월 10일에 공개했습니다. 여러 벤치마크 테스트에서 Claude Opus 5나 GPT-5.6 Sol을 상회하는 성능을 보이면서, 오픈 모델로서 무상 공개되어 있습니다. 또한, API 요금도 낮게 유지되고 있습니다.
🚀 Introducing DeepSeek-V4.1-Flash: smarter, faster, more efficient.🔹 Introducing the smallest model in our new architecture family, with native visual understanding.🔹 Designed for greater capability, faster inference, higher throughput, and scaling to larger models.1/6pic.twitter.com/wxJGiyX56o
DeepSeek-V4.1-Flash는 총 파라미터 수 5,520억 개의 MoE 모델로, 액티브 파라미터 수는 입력 시 80억 개, 출력 시 160억 개입니다. DeepSeek-V4와는 다른 사전 학습 기법이나 강화 학습 기법을 채택하여 고성능화와 고속화를 실현했을 뿐만 아니라, 텍스트뿐만 아니라 이미지 입력도 지원합니다. 'DeepSeek-V4.1-Flash', 'Kimi K3', 'GLM-5.3', 'Claude Opus 5', 'GPT-5.6 Sol'의 각종 벤치마크 결과를 나열한 그림은 다음과 같습니다. DeepSeek-V4.1-Flash는 여러 벤치마크 테스트에서 Claude Opus 5와 GPT-5.6 Sol을 상회했습니다.
AI 추론 시스템에는 이미 계산된 데이터를 유지하여 재계산 비용을 절감하는 'KV 캐시'라는 메커니즘이 갖춰져 있습니다. DeepSeek-V4.1-Flash는 DeepSeek-V4-Flash에 비해 KV 캐시의 토큰 수가 3.9분의 1로 줄어들어, 캐시 유지에 필요한 메모리 용량을 4분의 1, 스토리지 용량을 8분의 1로 절감할 수 있습니다.
추론 효율화를 통해 API 요금이 인하되었습니다. 요금은 '피크 아워(협정 세계시 기준 월요일~금요일 1시~4시 및 6시~10시)'와 '오프 피크'에 따라 달라지는 방식입니다. 피크 아워 요금은 입력 0.3달러(약 46엔)·캐시된 입력 0.006달러(약 0.93엔)·출력 1.2달러(약 185엔)이며, 오프 피크에서는 반값이 됩니다.
제3자 기관인 Artificial Analysis가 DeepSeek-V4.1-Flash의 성능 및 비용 효율성 테스트 결과를 공개하고 있습니다. 여러 벤치마크 테스트 결과를 종합하여 AI의 종합 성능을 산출하는 'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3'의 점수는 '40'으로, GPT-5.6 Luna를 상회했습니다.
재무나 인사 같은 사무 작업에서의 에이전트 성능을 측정하는 'AutomationBench-AA:'에서는 GPT-6 Astra를 넘어서며 최고 점수를 기록했습니다.
출력 속도에서는 Gemini 3.8 Flash나 Muse Spark 1.3의 뒤를 잇는 속도를 기록했습니다.
한편, 작업 해결에 소모되는 출력 토큰의 양은 다소 많은 편으로, 1개 작업당 출력 토큰 수는 Claude Fable 5.1보다 많아졌습니다.
아래 그래프는 가로축이 태스크당 비용, 세로축이 Artificial Analysis Intelligence Index 점수를 나타내고 있습니다. DeepSeek-V4.1-Flash는 'GPT-5.6 Luna보다 성능이 높지만, 비용도 약간 높다'는 위치입니다. 같은 중국산 모델끼리는 GLM-5.3 쪽이 약간 더 비용 효율이 높습니다.
DeepSeek-V4.1-Flash는 Hugging Face나 ModelScope에서 오픈 모델로 배포되고 있습니다. 라이선스는 MIT License입니다.deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash · Hugging Facehttps://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek-V4.1-Flash · Modelshttps://modelscope.ai/models/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash또한, 기술 보고서가 다음 링크에서 공개되어 있습니다.DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf · deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash at mainhttps://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash/blob/main/DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf
원문 보기 | 출처: Gigazine