DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731

DeepSeek V4 Flash 0731은 DeepSeek의 텍스트 모델로, 제공자가 2026년 7월 31일에 공개했습니다. 이 모델은 총 284B 파라미터 중 13B가 활성화되는 희소 전문가 혼합(mixture-of-experts) 모델이며, 이번 리비전은 재사후학습(re-post-trained) 빌드입니다. 제공자는 이 모델을 코딩, 추론, 에이전트 워크플로에 적합한 위치에 두고 있으며, 이는 이 모델이 스택에서 어디에 놓여야 하는지를 보여줍니다. 즉, 순수한 채팅보다는 다단계 사고와 도구 사용이 포함된 작업에 중점을 둔 범용 텍스트 생성입니다.

기능 측면에서 이 모델은 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환하므로, 이미지, 오디오, 파일 입력을 고려할 필요가 없습니다. 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰이고, 최대 출력은 943,718 토큰입니다. 이러한 조합은 출력 상한이 입력 상한에 가깝다는 점에서 이례적이므로, 단단한 출력 한도에 곧바로 부딪히지 않고 긴 생성이 가능합니다. 이 모델은 또한 추론 모드를 지원하며, reasoning 및 reasoning_effort 파라미터를 통해 노출되고, 응답에 추론 내용을 표시하려면 include_reasoning도 사용할 수 있습니다. 도구 호출이 지원되며 parallel_tool_calls와 tool_choice가 포함되고, 구조화된 출력과 response_format을 사용해 응답의 형태를 제한할 수 있습니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 가리킵니다. 대규모 코드베이스나 긴 문서 세트가 컨텍스트 윈도우 안에 들어가므로, 저장소 수준의 코드 리뷰, 리팩터링 제안, 파일 간 질의응답이 적합합니다. 에이전트 워크플로는 도구 호출과 병렬 도구 호출의 이점을 누리며, 이를 통해 모델이 여러 호출을 직렬화하지 않고 한 턴에 여러 호출을 발행할 수 있습니다. 추론 노력 제어는 수학, 논리, 계획 작업에서 지연 시간을 더 신중한 문제 해결과 맞바꾸고 싶을 때 유용합니다. 구조화된 출력은 다운스트림 시스템이 고정 스키마를 기대하는 추출 및 분류 작업에 적합하게 하며, logprobs와 top_logprobs 파라미터는 점수 산정과 신뢰도 분석을 지원합니다.

이 모델은 모델 id "deepseek/deepseek-v4-flash-0731"을 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 엔드포인트가 OpenAI 채팅 완성(chat completions) 형태를 따르므로, 기존 OpenAI SDK와 클라이언트는 base URL 변경과 api14 키만으로 작동합니다. 이 모델이 받는 요청 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, parallel_tool_calls, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_a, top_k, top_logprobs, top_p입니다. temperature, top_p, top_k, min_p, top_a 같은 샘플링 제어가 모두 있으므로 결정성을 상당히 정밀하게 조정할 수 있고, seed와 logit_bias는 재현성과 토큰 수준 조향에 도움이 됩니다.

염두에 둘 주요 제약은 모달리티입니다. 입력과 출력은 텍스트 전용이므로, 작업이 이미지나 오디오에 의존한다면 이 모델은 올바른 선택이 아니며 대신 멀티모달 모델을 살펴봐야 합니다. 매우 큰 컨텍스트 윈도우는 강점이지만, 그 안에 무엇을 넣을지 관리할 필요를 없애주지는 않습니다. 이 페이지에서 가격을 제시하지는 않지만, 비용과 지연 시간을 위해 검색과 트리밍은 여전히 중요합니다. 비전이나 오디오 지원이 필요한 모델이 필요하다면 다른 것을 선택하세요. 작업이 텍스트, 코드, 추론, 도구 기반 에이전트라면 여기의 파라미터 세트가 여러분이 찾게 될 대부분을 포괄합니다.