DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash는 DeepSeek의 텍스트 생성 모델로, 제공업체가 2026년 9월 10일에 출시했습니다. 이 모델은 희소 전문가 혼합(sparse mixture-of-experts) 모델이며 DeepSeek의 Causal Encoder-Decoder (CED) 아키텍처를 기반으로 구축된 첫 번째 모델입니다. 이 모델은 입력 시 8B 파라미터, 출력 시 16B 파라미터를 활성화하며, 이는 제공업체가 내부 설계에 관해 제공하는 세부 수준입니다. 텍스트 카테고리에 속하며 api14에서 deepseek/deepseek-v4.1-flash로 식별됩니다.

이 모델은 텍스트와 이미지 입력을 받아 텍스트 출력을 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰이며, 최대 출력 길이는 393,216 토큰입니다. 이렇게 매우 큰 컨텍스트와 큰 출력 예산의 조합은 긴 문서, 코드베이스 또는 이미지 세트를 단일 요청으로 보내고도 상당한 응답을 받을 수 있음을 의미합니다. 입력에 이미지를 포함할 수 있으므로, 필요한 출력이 텍스트인 한 이 모델은 작성된 자료와 스크린샷, 다이어그램 또는 스캔한 페이지가 섞인 작업을 처리할 수 있습니다.

실용적인 용도는 이러한 속성에서 비롯됩니다. 대규모 문서 모음의 요약이나 질의, 전체 저장소 검토, 텍스트와 이미지가 섞인 입력에서 구조화된 데이터 추출과 같은 긴 컨텍스트 작업이 모두 적합합니다. 큰 출력 상한은 장문의 결과를 생성하는 작업, 예를 들어 확장된 보고서 생성, 대량 콘텐츠의 필사 또는 재포맷, 또는 여러 섹션이 있는 문서를 한 번의 호출로 초안 작성하는 작업을 지원합니다. 이미지 입력은 이를 확장하여 주변 설명과 함께 차트를 읽거나, 양식과 스크린샷에서 필드를 텍스트 형식으로 추출하는 워크플로까지 가능하게 합니다.

이 모델은 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id deepseek/deepseek-v4.1-flash를 사용하여 호출하므로, 기존 OpenAI 클라이언트 라이브러리가 base URL과 키 변경만으로 작동합니다. 이 모델은 다양한 요청 파라미터를 지원합니다: frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, temperature, top_p, top_k, min_p, seed, stop, max_tokens, logit_bias, logprobs 및 top_logprobs. 구조화된 작업을 위해 response_format과 structured_outputs를 지원하고, 도구 사용을 위해 tools와 tool_choice를 지원합니다. 추론 동작은 reasoning, reasoning_effort 및 include_reasoning을 통해 구성할 수 있습니다.

위의 모달리티 및 길이 사실 외에 명시된 제한은 없으므로, 주요 실용적 질문은 작업에 이미지 입력, 매우 긴 컨텍스트 또는 매우 긴 출력이 필요한지 여부입니다. 이 중 어느 것도 필요하지 않다면 더 작거나 더 빠른 모델이 작업하기 더 간단할 수 있습니다. 오디오나 비디오 입력이 필요하거나 텍스트가 아닌 출력이 필요하다면 이 모델은 이를 제공하지 않습니다.