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딥시크 V4.1, 무엇이 바뀌었나? …업데이트 상세 정리

10월 19일 07:08 갱신자료 6건 · 출처 6곳
핵심 먼저 보기

딥시크가 지난 2026-10-17, 코딩과 에이전트 성능을 개선하고 검색 API를 추가한 'V4.1-플래시-1017' 모델을 공개했어요. 이번 모델은 웹사이트와 앱, API 전반에 적용되어 성능은 높이되 작업 시간과 비용 효율은 개선한 것이 특징이랍니다. 새로워진 딥시크 모델의 기능적 변화와 개발 환경에서의 활용 방안을 자세히 확인해 보세요.[2][3]

지금까지 흐름

  1. 9.10딥시크 V4.1 플래시 초기 내부 테스트 시작[5][6]
  2. 10.15챗봇 및 V4.1 플래시 API 서비스 4시간 50분 동안 중단[2][3]
  3. 10.17딥시크 V4.1-플래시-1017 정식 출시 및 검색 API 개방[2][3]

성능 개선 및 벤치마크 결과

이번 업데이트를 통해 소프트웨어 개발 평가(딥SWE v1.1) 점수는 기존 74.2점에서 77.0점으로 향상되었어요. 컴퓨터 터미널 활용 능력을 측정하는 터미널 벤치 4.0과 오토메이션 벤치 점수 또한 각각 42.3점과 60.5점으로 상승했답니다. 다만, 모든 지표가 최고 수준인 것은 아니에요. 도구 없이 문제를 푸는 고난도 종합 평가인 HLE(인류의 마지막 시험)에서는 42.6점을 기록하며 일부 경쟁 모델에 비해 낮은 수치를 보이기도 했어요.[2][3]

평가 항목기존 점수V4.1-플래시-1017
딥SWE v1.174.277.0
터미널 벤치 4.031.242.3
오토메이션 벤치54.860.5
[2]

검색 API 개방 및 이용 조건

딥시크는 자사 검색엔진 기반의 '서치(Search)'와 '페치(Fetch)' API를 모든 외부 개발자에게 개방했어요. 웹 검색과 페이지 내용 수집 기능을 지원하며, 성공적인 요청 1000건당 0.75달러의 요금이 부과된답니다. 기존 모델 API의 호출 방식과 단가는 그대로 유지되는데, 일반 입력의 경우 혼잡 시간대 100만 토큰당 0.30달러, 그 외 시간대 0.15달러로 책정되어 있어요. 출력 요금은 각각 1.20달러와 0.60달러예요.[2][3]

프로젝트 개발 능력의 강화

모델 스스로 피드백을 주고받는 강화학습(RL)을 적용해 프로젝트 전체를 완성하는 능력이 강화되었어요. 이를 통해 게임 제작이나 3D 모델링 같은 복합적인 개발 과정을 더 효과적으로 수행할 수 있게 되었답니다. 실제로 자금성 3D 모델링, 웹 기반 레이싱 게임 제작 등 실행 가능한 결과물을 만드는 사례를 통해 능력을 입증하고 있어요. 또한 모델 가중치를 허깅페이스와 모델스코프에 공개하고, 상업적 활용이 가능한 MIT 라이선스를 적용했어요.[2][3]

서비스 운영 이슈와 시장 현황

지난 2026-10-15에는 딥시크의 챗봇 및 API 서비스가 약 4시간 50분 동안 중단되는 사고가 있었어요. 회사는 사과와 함께 해당 기간 이용 요금을 전액 크레딧으로 반환하겠다고 발표했답니다. 일각에서는 저렴한 모델로 사용자가 몰리면서 연산 자원이 부족해진 것 아니냐는 우려를 제기하고 있어요. 한편, 2026-10 첫째 주 기준 중국산 AI 모델의 토큰 점유율은 50.4%에 달하며, 딥시크는 사용량 1위를 차지해 높은 시장 경쟁력을 보여주었어요.[2][3][4]

앞으로 볼 것

용어 풀이

RLSF
모델 스스로 생성한 결과물을 평가하고 그 결과를 보상으로 삼아 학습하는 강화학습 방식이에요.
MoE
혼합 전문가 모델의 약자로, 거대한 모델 전체를 구동하지 않고 필요한 일부 파라미터만 활성화하여 효율성을 높이는 구조예요.

자주 묻는 질문

딥시크 V4.1 플래시 업데이트 내용은 무엇인가요?
이전 모델보다 코딩과 에이전트 성능을 개선하고, 벤치마크 점수를 높이면서도 실제 작업 시 토큰 출력 길이를 줄여 비용 효율을 높였어요.[2][3]
딥시크 검색 API 사용법은 어떻게 되나요?
웹 검색을 위한 서치 API와 페이지 내용 수집을 위한 페치 API를 통해 이용 가능해요. 1000건 호출당 0.75달러의 요금이 부과되며, 이달 말까지는 무료 사용 기간을 거친 뒤 2026-11-01부터 과금이 시작돼요.[2][3]
딥시크 코딩 성능 개선의 구체적인 근거가 있나요?
소프트웨어 개발 평가인 딥SWE v1.1에서 77.0점을 기록하며 이전 버전은 물론 경쟁 모델들을 상회하는 성능을 보였고, 터미널 및 오토메이션 벤치 지표도 향상되었어요.[2][3]

출처

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배경 자료
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업데이트 기록

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